KI-Prozessoren mit nichtflüchtigen Speichern für quantisierte Synapsen von neuronalen Netzen - Pilot-Inno LODRIC

dc.contributor.authorFey, Dietmar
dc.date.accessioned2025-11-06T18:34:42Z
dc.date.available2025-11-06T18:34:42Z
dc.date.issued2025-11-06
dc.description.abstractDas übergeordnete Ziel des Projekts bestand in der Entwicklung einer Entwurfsmethodik für energiesparsame digitale KI-Chips, die mit eingebetteten nichtflüchtigen Speicherelementen ausgestattet sind. Diese Methodik sollte anschließend prototypisch anhand drei konkreter Anwendungsfälle (Use-Cases) validiert werden. Das Projekt knüpft direkt an die Hauptinnovation des Vorgängerprojekts „LO3-ML“ aus dem Sprunginnovationswettbewerb „Energieeffizientes KI-System“ an. Dessen zentrale Errungenschaften – namentlich die Entwicklung von datenflussorientierten Rechnerarchitekturen in Kombination mit einem verteilten, nicht-flüchtigen Gewichtsspeicher und der Nutzung stark quantisierter (ternärer) Gewichte – sollten aufgegriffen und methodisch systematisch weiterentwickelt werden. Aus diesem Gesamtziel wurden zwei konkrete Teilziele abgeleitet: Entwicklung eines Entwicklungsframeworks: Es sollte ein Framework geschaffen werden, das unter Nutzung eines Baukastens aus konfigurierbaren Hardware-Bausteinen und verschiedenen Optimierungsalgorithmen automatisch eine möglichst energieeffiziente Rechnerarchitektur für eine gegebene KI-Anwendung generiert. Prototypische Umsetzung einer optimierten Architektur: Basierend auf den Methoden des Entwicklungsframeworks sollte ein realer Chip (ASIC) entworfen und gefertigt werden. Dieser Prototyp musste in der Lage sein, drei unterschiedliche Applikationen zu bedienen: die Analyse von EKG-Daten, prädiktive Instandhaltung und Radarsignalverarbeitung.ger
dc.description.versionpublishedVersion
dc.identifier.urihttps://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/25693
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.34657/24710
dc.language.isoger
dc.publisherHannover : Technische Informationsbibliothek
dc.relation.affiliationFriedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonDerivs 3.0 Germany
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/de/
dc.subject.ddc000 | Informatik, Information und Wissen, allgemeine Werke
dc.titleKI-Prozessoren mit nichtflüchtigen Speichern für quantisierte Synapsen von neuronalen Netzen - Pilot-Inno LODRICger
dc.title.subtitleAbschlussbericht
dc.typeReport
dc.typeText
dcterms.event.date01.05.2023-31.12.2024
dcterms.extent2, 7 Seiten
dtf.funding.funderBMFTR
dtf.funding.program16ME0384K
dtf.funding.verbundnummer01238986
tib.accessRightsopenAccess

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