Ein neues, in Deutschland ansässiges Startup, Semronentwickelt sogenannte „3D-skalierte“ Chips, um KI-Modelle lokal auf Smartphones, Ohrhörern, VR-Headsets und anderen mobilen Geräten auszuführen
Semrons Chips wurden gemeinsam von Kai-Uwe Demasius und Aron Kirschen, Ingenieursabsolventen der Technischen Universität Dresden, entwickelt und nutzen elektrische Felder, um Berechnungen durchzuführen, anstelle von elektrischen Strömen – dem Medium herkömmlicher Prozessoren. Dadurch können die Chips eine höhere Energieeffizienz erreichen und gleichzeitig die Herstellungskosten niedrig halten, behauptet Kirschen.
„Aufgrund eines erwarteten Mangels an KI-Rechenressourcen riskieren viele Unternehmen mit einem Geschäftsmodell, das auf den Zugriff auf solche Funktionen angewiesen ist, ihre Existenz – zum Beispiel große Start-ups, die ihre eigenen Modelle trainieren“, sagte Kirschen gegenüber Tech in einem E-Mail-Interview. „Die einzigartigen Eigenschaften unserer Technologie werden es uns ermöglichen, das Preisniveau heutiger Chips für Unterhaltungselektronikgeräte zu erreichen, auch wenn unsere Chips in der Lage sind, fortschrittliche KI auszuführen, was andere nicht können.“
Semrons Chips – für die Demasius und Kirschen 2016, vier Jahre vor der Gründung von Semron, ein erstes Patent angemeldet haben, nutzen eine etwas ungewöhnliche Komponente namens „Memcapacitor“ oder einen Kondensator mit Speicher, um Berechnungen durchzuführen. Die meisten Computerchips bestehen aus Transistoren, die im Gegensatz zu Kondensatoren keine Energie speichern können; Sie fungieren lediglich wie „Ein/Aus“-Schalter, die entweder einen elektrischen Strom durchlassen oder ihn stoppen.
Die aus herkömmlichen Halbleitermaterialien hergestellten Memkondensatoren von Semron nutzen ein in der Chemie bekanntes Prinzip aus Ladungsabschirmung. Die Speicherkondensatoren steuern über eine „Abschirmschicht“ ein elektrisches Feld zwischen einer oberen und einer unteren Elektrode. Die Abschirmschicht wiederum wird vom Speicher des Chips gesteuert, der die unterschiedlichen „Gewichte“ eines KI-Modells speichern kann. (Gewichte wirken im Wesentlichen wie Knöpfe in einem Modell und manipulieren und optimieren dessen Leistung, während es Daten trainiert und verarbeitet.)
Der Ansatz des elektrischen Feldes minimiert die Bewegung von Elektronen auf Chipebene und reduziert so den Energieverbrauch – und die Wärmeentwicklung. Semron möchte die wärmereduzierenden Eigenschaften des elektrischen Feldes nutzen, um bis zu Hunderte Schichten von Memskondensatoren auf einem einzigen Chip zu platzieren – was die Rechenkapazität erheblich steigert.
Eine schematische Darstellung des 3D-KI-Chipdesigns von Semron.
„Wir nutzen diese Eigenschaft als Möglichkeit, mehrere Hundertfache der Rechenressourcen auf einer festen Siliziumfläche bereitzustellen“, fügte Kirschen hinzu. „Stellen Sie sich das wie Hunderte von Chips in einer Packung vor.“
Im Jahr 2021 Studie in der Zeitschrift veröffentlicht Naturelektronik, Forscher von Semron und dem Max-Planck-Institut für Mikrostrukturphysik haben erfolgreich ein Computer-Vision-Modell mit Energieeffizienzen von über 3.500 TOPS/W trainiert – 35 bis 300 Mal höher als bestehende Techniken. TOPS/W ist ein bisschen ein vage Metrikaber die Erkenntnis ist, dass Speicherkondensatoren beim Training von KI-Modellen zu einer drastischen Reduzierung des Energieverbrauchs führen können.
Jetzt steht Semron noch am Anfang, das Unternehmen befindet sich laut Kirschen in der „Vorproduktphase“ und kann „vernachlässigbare“ Einnahmen vorweisen. Der schwierigste Teil beim Aufbau eines Chip-Startups ist oft die Massenfertigung und der Aufbau eines bedeutenden Kundenstamms – wenn auch nicht unbedingt in dieser Reihenfolge.
Erschwerend kommt für Semron hinzu, dass das Unternehmen einer starken Konkurrenz bei kundenspezifischen Chip-Unternehmen wie Kneron, EnCharge und Tenstorrent ausgesetzt ist, die gemeinsam Risikokapital in zweistelliger Millionenhöhe eingesammelt haben. EnCharge entwickelt wie Semron Computerchips, die Kondensatoren anstelle von Transistoren verwenden, jedoch eine andere Substratarchitektur verwenden.
Semron hingegen – das über eine Belegschaft von 11 Mitarbeitern verfügt und bis Ende des Jahres um etwa 25 Personen wachsen will – hat es geschafft, Finanzmittel von Investoren wie Join Capital, SquareOne, OTB Ventures und Onsight Ventures anzuziehen. Bisher hat das Startup 10 Millionen Euro (~10,81 Millionen US-Dollar) eingesammelt.
SquareOne-Partner Georg Stockinger sagte per E-Mail:
„Computerressourcen werden zum „Öl“ des 21. Jahrhunderts. Da infrastrukturhungrige große Sprachmodelle die Welt erobern und das Mooresche Gesetz an die Grenzen der Physik stößt, wird ein massiver Engpass bei den Rechenressourcen die kommenden Jahre prägen. Ein unzureichender Zugang zur Computerinfrastruktur wird die Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit sowohl von Unternehmen als auch ganzer Nationalstaaten erheblich verlangsamen. Semron wird ein Schlüsselelement bei der Lösung dieses Problems sein, indem es einen revolutionären neuen Chip bereitstellt, der von Natur aus auf die Berechnung von KI-Modellen spezialisiert ist. Es bricht mit dem traditionellen Transistor-basierten Rechenparadigma und reduziert die Kosten und den Energieverbrauch für eine bestimmte Rechenaufgabe um mindestens das Zwanzigfache.“