Den Datenhunger der KI zähmen: Mit kleinsten Technologieknoten zur energieeffizienten KI

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Kick-off des Projekts NVM Advanced. | Copyright: Fraunhofer IPMS | Download

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Nahaufnahme (Dieshot) von ferroelektrischen Speicherchips auf einem 300-mm-Wafer des Fraunhofer IPMS. | Copyright: Fraunhofer IPMS | Download

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Angesichts des rasant wachsenden Bedarfs an künstlicher Intelligenz (KI) und neuromorphem Computing steigt der Energieverbrauch von Rechenzentren und Edge-Systemen dramatisch. Ein zentraler Flaschenhals ist der Datentransfer zwischen Hauptspeicher und Recheneinheit. Ein gemeinsames deutsch-taiwanesisches Projekt will genau hier ansetzen: Durch eine neuartige Speichertechnologie soll künftig Rechnen “direkt im Speicher” möglich werden, und das mit deutlich geringerer Verzögerung und geringerem Energieaufwand.

„Wir gestalten eine Plattform, die Speichertechnologie und Rechenleistung modernster Chips enger miteinander verknüpft. Das eröffnet neue Möglichkeiten für KI-Systeme und reduziert gleichzeitig den Energieverbrauch“, sagt Dr. Maximilian Lederer, Projektleiter am Fraunhofer IPMS.

Ferroelectric FETs (FeFETs) auf Hafniumoxid-Basis gelten dafür als besonders geeignet: Dank dünner Hafniumoxid-Schichten lässt sich die Technologie in moderne Halbleiterprozesse integrieren. Zudem arbeiten diese Bauelemente kapazitiv (statt resistiv) und verbrauchen so in eingebetteten Systemen bis zu etwa 100-mal weniger Energie als vergleichbare nichtflüchtige Speicherlösungen.

Das finale Ziel der Kooperation ist die Einrichtung einer 300-mm-Forschungslinie, die Speicher nicht nur für Consumer-Anwendungen, sondern auch für Automotive, Industrie und Medizintechnik entwickelt.

„Die deutsch-taiwanesische Zusammenarbeit vereint Schlüsselkompetenzen – von der Materialentwicklung über die hochauflösende Materialcharakterisierung bis hin zu modernsten Bauelementarchitekturen. Gemeinsam schaffen wir eine Plattform für die nächste Generation energiesparender Speichertechnologien“, fügt Dr. Chien-Nan Liu hinzu, Direktor des Taiwan Semiconductor Research Institute, National Institutes of Applied Research (TSRI, NIAR).