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Inhalt archiviert am 2023-04-17

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Rechnen mit Lichtgeschwindigkeit? Verwirklichung schneller und energieeffizenter Speicher und Prozessoren

EU-finanzierte Forschende haben ein integriertes nanoskaliges Gerät mit zwei elektrooptischen Funktionen für Hochleistungs- und Niedrigenergierechner entwickelt.

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Dank des Aufstiegs von Massendaten (Big Data) und Anwendungen mit künstlicher Intelligenz (KI) gibt es eine zunehmende Nachfrage nach Technologien zur Informationsverarbeitung und Datenspeicherung mit hoher Geschwindigkeit, niedrigem Energieverbrauch und kleiner Größe. Um diese Probleme anzugehen, konzentrierten sich die Forschenden auf die Entwicklung der nächsten Generation von Computersystemen, die Daten am selben Ort speichern und verarbeiten, wobei der Einsatz von Licht im Vordergrund steht. Nehmen Sie am EU-finanzierten Projekt Fun-COMP (Functionally scaled computing technology: From novel devices to non-von Neumann architectures and algorithms for a connected intelligent world) teil, das nanoelektronische und nanophotonische Geräte und Systeme entwickelt, welche die zentralen Informationsverarbeitungsaufgaben von Rechner und Speicher miteinander verbinden. Ein Forschungsteam hat kürzlich mit einer Teilfinanzierung aus dem Projekt ein elektrooptisches, integriertes nanoskaliges Gerät entwickelt, das entweder mit Photonen oder Elektronen programmiert werden kann. „Dies ist eine elegante Lösung, um schnellere und energieeffizientere Rechnerspeicher und -prozessoren zu erzielen“, heißt es in einer Pressemitteilung vom Projektkoordinator der Universität Exeter. „Rechnen mit Lichtgeschwindigkeit ist eine verlockende Aussicht und mit dieser Entwicklung ist das jetzt in Reichweite. Während die Verwendung von Licht zur Durchführung verschiedener Rechenprozesse bereits demonstriert wurde, fehlte bislang ein kompaktes Gerät zum Anschluss an die elektronische Architektur herkömmlicher Rechner.“

Inkompatibilität

In derselben Pressemitteilung heißt es, dass „die grundlegend unterschiedlichen Wechselwirkungsvolumina für Elektronen und Photonen – die Wellenlänge des Lichts ist viel größer als die der Elektronen“ der Hauptgrund für die Inkompatibilität zwischen elektrischem und lichtbasiertem Rechnen ist. Das Team lieferte eine Lösung für dieses Problem und „kombinierte Konzepte aus integrierter Photonik, Plasmonik und elektronischen Speichertechnologien, um ein kompaktes Gerät zu liefern, das gleichzeitig als optischer oder elektrischer Speicher und als Prozessor betrieben werden kann.“ In der Pressemitteilung wird weiter erklärt: „Informationen können entweder mithilfe von Licht- oder elektrischen Signalen oder durch eine beliebige Kombination aus beiden gespeichert und verarbeitet werden.“ Die Forschenden veröffentlichten ihre Studie in der Zeitschrift „Science Advances“. „Dies ist eine beispiellose Demonstration einer integrierten, umkehrbaren und nichtflüchtigen Phasenwechsel-Speicherzelle, welche die Lücke zwischen elektrooptischen Mischbetrieben vollständig überbrückt.“ Sie schlussfolgern: „Wir gehen davon aus, dass in den kommenden Jahren eine Vielzahl neuartiger Geräte und Plattformen entstehen wird, die von der Brücke zwischen den hier vorgestellten Bereichen der Elektrik und Photonik profitieren werden.“ Das laufende Projekt Fun-COMP zielt darauf ab, „eine neue Welle an branchenrelevanten Technologien zu entwickeln, welche die Grenzen der gängigen Verarbeitungs- und Speicherungsansätze erweitern“, wie auf der Projektwebseite beschrieben steht. Im Mai 2019 konzentrierte sich eine weitere Studie, die teilweise von Fun-COMP finanziert wird, auf das Design von Hardware, die Neuronen und künstliche Synapsen imitiert – Verbindungen zwischen den Neuronen, die Informationen ähnlich wie das menschliche Gehirn speichern und verarbeiten können. „Wenn diese Hardware an Netzwerke oder neuromorphe Systeme angeschlossen ist, verarbeitet sie Informationen eher auf analoge Weise wie das Gehirn“, sagen die Forschenden in einem Artikel in der Zeitschrift „Nature“. „Hier präsentieren wir eine volloptische Version eines solchen neurosynaptischen Systems, das überwacht und unüberwacht lernen kann.“ Weitere Informationen: Projektwebsite Fun-COMP

Länder

Vereinigtes Königreich

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