TrueNorth
TrueNorth ist ein neuromorpher Prozessor der zweiten Generation von IBM, welcher im Rahmen des SyNAPSE-Programms der DARPA entwickelt wurde. Der Chip ist von der Funktionsweise des Neocortex inspiriert und bildet diesen funktional stark vereinfacht ab. Er basiert damit nicht auf der Von-Neumann-Architektur,[1] wird aber dennoch aus üblichen Materialien und Prozessen hergestellt.[2]
Technische Daten[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
TrueNorth besteht aus einem Die mit 4096 spike-neuralen Netzwerk-Cores mit insgesamt 1 Million künstlicher Neuronen (das menschliche Gehirn hat ca. 100 Milliarden Neuronen) und 256 Millionen Synapsen, sowie 400 Mebi SRAM, mit denen er synaptische Operationen pro Sekunde pro Watt (SOPS) schafft[3]. Er hat eine Leistungsdichte von und eine Leistungsaufnahme von 70 mW bis 100 mW.[1] Der Chip arbeitet nebenläufig, ungetaktet und fehlertolerant. Auch weisen auf TrueNorth-basierte Systeme eine hohe Skalierbarkeit auf.
Die Herstellung erfolgt in einem 28 nm-Prozess und die Chips können beliebig zusammen geschaltet werden.[4] Neue Technologien wie Memristoren kommen bei TrueNorth nicht zum Einsatz.
Anwendung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
TrueNorth dient insbesondere der Simulation von rekurrenten neuronalen Netzwerken und ist damit ideal für Anwendungen in der Musteranalyse, wie z. B. der Bild- und Spracherkennung, sowie der Sensorik und Regelungstechnik. TrueNorth-basierte Systeme sollen zukünftig in Watson integriert werden.[1]
Im Jahre 2014 hat das Air Force Research Laboratory (AFRL) als erster einen TrueNorth-Prototypen erworben. Ende 2016 wurde bekannt, dass ein TrueNorth-Chip im Vergleich mit einem NVIDIA Tegra K1 (auf einem Jetson TX-1 Entwicklerboard) bei der Erkennung von Fahrzeugen auf dem MSTAR-Datensatz[5] die gleiche Erkennungsrate lieferte, jedoch nur ein zwanzigstel bis ein dreißigstel des Energiebedarfs hatte. Nachteilig wurden die – aufgrund fehlender Massenproduktion – hohen Kosten von TrueNorth, sowie das Fehlen passender Softwarebibliotheken gesehen. Das AFRL legte jedoch nahe, dass sich der TrueNorth-Chip in Umgebungen mit begrenzter Energieverfügbarkeit – etwa in autonomen Fahrzeugen, Drohnen und Satelliten – empfehlen würde.[6]
Weiterentwicklung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Der Prozessor wird zum Cortical Processor weiterentwickelt und soll zukünftig einen Hierarchischen Temporalspeicher (HTM) nativ in Hardware implementieren.[7]
Weblinks[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
- Adam Clark Estes: IBM's New Brain-Like Chip Squeezes One Million Neurons Onto a Stamp. Gizmodo, 7. August 2014, abgerufen am 7. August 2014 (englisch).
- Alex Knapp: IBM Builds A Scalable Computer Chip Inspired By The Human Brain. In: Richard Dawkins Foundation. 8. August 2014, abgerufen am 10. August 2014 (englisch).
- Don Clark: Künstliches Gehirn: IBM entwickelt neuen Computerchip. The Wall Street Journal, 11. August 2014, abgerufen am 11. August 2014.
- DOE CSGF 2015: SyNAPSE and Cortical Processor. In: YouTube. Krell Institute, 20. August 2015, abgerufen am 8. Januar 2015 (englisch).
Quellen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
- ↑ a b c Dharmendra S. Modha: Introducing a Brain-inspired Computer: TrueNorth's neurons to revolutionize system architecture. IBM Research, abgerufen am 7. August 2014 (englisch).
- ↑ Don Clark: Gehirn-Chip mit normaler Prozessor-Technik. Die Welt, 11. August 2014, abgerufen am 12. August 2014.
- ↑ Introducing a Brain-inspired Computer. TrueNorth's neurons to revolutionize system architecture // IBM Zitat: "46 billion synaptic operations per second, per watt"
- ↑ IBM stellt künstliches Gehirn vor. Abgerufen am 1. Oktober 2014.
- ↑ [1]
- ↑ Andrew Rosenblum: Air Force Tests IBM’s Brain-Inspired Chip as an Aerial Tank Spotter. Technology Review, 11. Januar 2017, abgerufen am 13. Januar 2017 (englisch).
- ↑ Werner Pluta: Cortical Processor: Darpa lässt Gehirncomputer entwickeln. In: Golem. 21. August 2013, abgerufen am 8. Januar 2015.