Neuromorphic Compute Nodes (PGI-14)

Neuromorphic Compute Nodes (PGI-14)

Wir bauen Schaltungen und Hardwaresysteme, die von biologischen Informationsverarbeitungssystemen inspiriert sind. Unser kurzfristiges Ziel ist es, energieeffizientere und leistungsfähigere Hardware für anspruchsvolle Berechnungsprobleme zu entwickeln. Längerfristig wollen wir die der Biologie (Gehirne) zugrunde liegenden Rechenprinzipien erhellen und gleichzeitig neue, eigene erfinden.

Die Natur hat seit Milliarden von Jahren informationsverarbeitende Maschinen gebaut, die die 100 Jahre Computertechnik des modernen Menschen weit in den Schatten stellen. Die Natur hat diese Maschinen durch Versuche und Fehlschläge mit schätzungsweise einer Milliarde verschiedener Arten und Experimente entwickelt. Es wäre selbst für den menschlichen Einfallsreichtum schwierig, diese erschöpfende Suche zu reproduzieren. Das Peter Grünberg Institute for Neuromorphic Compute Nodes (PGI-14) hat sich zum Ziel gesetzt, Möglichkeiten zu erforschen, wie die Tricks, die sich in biologischen Informationsverarbeitungssystemen entwickelt haben, selektiv kopiert werden können.

Bei diesem ehrgeizigen Ziel ist die "Software-Hardware-Ko-Entwicklung" eine Notwendigkeit. Der gesamte Compute Stack muss gleichzeitig angegangen werden, wobei die Abstraktionsschichten, die wir in den letzten Jahrzehnten aufgebaut haben, durchbrochen werden müssen und in disziplinübergreifenden Teams gearbeitet werden muss. Die Evolution ist der ursprüngliche Co-Designer: Änderungen in der DNA können sich auf alles auswirken, von der groß angelegten Systemarchitektur über das Timing und die Verbindungen neuronaler Schaltkreise bis hin zur Funktionalität und Vielfalt von Zellen (Geräten) auf niedriger Ebene. Die Evolution dreht an allen Knöpfen gleichzeitig und baut so durchgängig optimierte Informationsverarbeitungsmaschinen. Wir müssen dasselbe tun, und sind am Peter Grünberg Institut einzigartig aufgestellt, um dies zu erreichen, durch enge Zusammenarbeit von Materialien und Geräten (z. B. PGI-7 und PGI-10), Hardware-Architekturen in PGI-14 (wir), neuromorphen Software-Ökosystemen und Algorithmen (PGI-15), Supercomputing im großen Maßstab (JSC) und neurowissenschaftlicher Forschung und Verständnis (z. B. INM-6).

Wir möchten, dass unsere F&E einen positiven Einfluss auf die Gesellschaft hat, und suchen daher nach praktischen Anwendungsbereichen wie wissenschaftliches Rechnen, maschinelles Lernen, schwer lösbare NP-schwere Probleme und Signalverarbeitung. Einige dieser Bereiche werden hier und in früheren Veröffentlichungen vorgestellt. Wir nutzen vor allem neue, aufkommende Technologien - Memristoren -, die analoge Abstimmbarkeit, Datenbeständigkeit und hochgradig nichtlineare Dynamik mit großem Potenzial bieten. Es wurde sogar behauptet, dass Gehirne aus Memristoren aufgebaut sind [Leon Chua et al., Intern. Journ. Bifurcation and Chaos, 2012]. Wir kombinieren diese aufkommenden Technologien mit modernen CMOS, um Schaltungen und integrierte Chips für praktische Demonstrationen in unserem Labor zu bauen.