Es gibt ein ernstes und offensichtliches Problem, das derzeit die Verwendung neuronaler Netze in Mobilgeräten verhindert: den Stromverbrauch. Viele ihrer Systeme für künstliche Intelligenz erfordern leistungsstarke Multi-Core-Prozessoren. Ihre Verwendung ist äußerst unpraktisch, wenn es um ein Gerät geht, das auf eine menschliche Hand gelegt werden soll.
Das Massachusetts Institute of Technology hat jedoch eine Lösung gefunden. Kürzlich wurde Eyeriss vorgestellt, ein neuer Chip, der die Installation neuronaler Netze in Geräten mit extrem geringem Stromverbrauch ermöglicht. Obwohl dieser Prozessor 168 Kerne hat, verbraucht er zehnmal weniger Strom als die GPUs in modernen Telefonen. So können Sie es sicher verwenden, ohne befürchten zu müssen, dass der Prozessor den Akku sofort "auffrisst".
Das Geheimnis von Eyeriss ist, dass der Chip nach Möglichkeit keinen Informationsaustausch verwendet. Jeder der Kerne (die im Wesentlichen wie Neuronen wirken) hat sein eigenes Gedächtnis und komprimiert Informationen jedes Mal, wenn sie gesendet werden. Dies reduziert den Arbeitsaufwand auf ein Minimum. Benachbarte Kerne können direkt miteinander "kommunizieren", sodass sie nicht auf eine zentrale Quelle (dh auf den Hauptspeicher) zugreifen müssen, da alles, was sie benötigen, "zur Hand" ist. Darüber hinaus bietet ein spezielles Delegierungsschema den Kernen so viel Arbeit wie möglich, ohne dass zusätzliche Daten angefordert werden müssen.
Es gibt noch keine Informationen darüber, wann die Eyeriss-Technologie voraussichtlich in handelsüblichen Geräten verfügbar sein wird. Man kann jedoch davon ausgehen, dass ihre Auswirkungen auf selbstlernende Computersysteme enorm sein werden. Benutzer können Smartphones (oder andere Geräte mit geringem Stromverbrauch) erwerben, die mit der lokalen KI-Verarbeitung auskommen, anstatt mit einem Remote-Internet-Server kommunizieren zu müssen, was mit Latenz und Sicherheitsbedenken verbunden ist. Viele der Geräte, die den Verbrauchern zur Verfügung stehen, können sich besser an neue Situationen anpassen oder im Weltraum navigieren. Es ist auch wichtig zu erwähnen, dass einer der führenden Forscher des NVIDIA-Unternehmens an der Entwicklung des neuen Chips beteiligt war, woraus man schließen kanndass die neue Technologie in absehbarer Zeit praktische Anwendungen haben wird.
