Der neue photonische KI-Chip aus China erreicht neuen Meilenstein: 10 bis 100 Mal effizienter als bisherige Chips - IT BOLTWISE® x Artificial Intelligence

BEIJING / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Tsinghua Universität in Beijing könnte mit ihrer neuesten Entwicklung in der Künstlichen Intelligenz eine neue Ära der Effizienz einläuten.



In einem bahnbrechenden Ansatz hat ein Forscherteam der Tsinghua Universität einen photonischen KI-Chip vorgestellt, der in puncto Effizienz herkömmliche Technologien weit hinter sich lassen könnte. Der neu entwickelte Chip erreicht eine Rechenleistung von beeindruckenden 160 TOPS pro Watt, ein Wert, der die Effizienz aktueller KI-Beschleuniger um das Zehn- bis Hundertfache übertrifft.

Diese photonische Technologie, bekannt unter dem Namen Taichi, zielt darauf ab, komplexere KI-Berechnungen effizienter durchzuführen. Im Vergleich zu den künftigen Lunar-Lake-Mobilprozessoren von Intel, die 45 TOPS anstreben, stellt dieser Wert eine signifikante Steigerung dar.

Die verteilte optische Architektur des Chips ermöglicht es, Berechnungen und notwendige Daten über mehrere Punkte zu verteilen, was zu einer höheren Gesamteffizienz führt. Dies steht im Kontrast zur herkömmlichen tief integrierten Chip-Architektur, bei der alle Berechnungen zentralisiert sind.

Die praktische Anwendung dieser Technologie in kommerziellen Produkten steht noch aus, da die Herausforderungen der Massenproduktion und Integration in bestehende Systeme noch überwunden werden müssen. Die Forschung geht jedoch voran, und langfristig könnten diese Entwicklungen zu einer signifikanten Reduzierung des Energiebedarfs führen, was in der heutigen zeit ein kritischer Aspekt ist.

Der neue photonische KI-Chip aus China erreicht neuen Meilenstein: 10 bis 100 Mal effizienter als bisherige Chips
Der neue photonische KI-Chip aus China erreicht neuen Meilenstein: 10 bis 100 Mal effizienter als bisherige Chips (Foto: DALL-E, IT BOLTWISE)
Hinweis: Teile dieses Textes könnten mithilfe Künstlicher Intelligenz generiert worden sein.



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