Von KI können viele Branchen profitieren, z.B. Energie- und Medizintechnik, Automobil- und Maschinenbau, Marketing und Logistik. Entscheidend für den erfolgreichen Einsatz von KI ist die Entwicklung geeigneter Hardware, das heißt leistungsfähiger Mikrochips. Neben hoher Rechenleistung, niedrigen Kosten und Energieeffizienz sind dabei vor allem Sicherheit und Zuverlässigkeit gefragt. „Die Entwicklung von Hardware erfordert spezielles Knowhow, da die Entwurfsprozesse deutlich komplexer sind als bei Software“, sagt Mehdi B. Tahoori, Professor für Dependable Nano Computing am Institut für Technische Informatik des KIT, „Aber weltweit mangelt es an Fachleuten für Hardware.“ Zudem sind Lizenzen für Hardware-Entwurfswerkzeuge oft teuer. Diese Herausforderungen bilden hohe Hürden besonders für kleinere und mittlere Unternehmen (KMU).
Um einen Entwurf von KI-Chips und KI-Systemen zu ermöglichen, verfolgt das Projekt ‚German Open-Source Tools for AI Algorithmus-Hardware-Co-Design‘, kurz EDAI, einen neuen Ansatz. Die Forschenden koppeln den Entwurf von KI-Algorithmen und KI-Chips. „Wir entwickeln Algorithmus-Hardware-Co-Design-Tools, welche die Optimierung von KI-Algorithmen mit der Erkundung des Hardware-Designraums kombinieren“, sagt Tahoori, der Sprecher des Projekts. „Dabei berücksichtigen wir die Hardwareanforderungen im gesamten Prozess.“ Besondere Aufmerksamkeit gilt den Kriterien Sicherheit (Security) und Funktionssicherheit (Safety).
Das Projekt baut auf Open Source auf. Dies soll zum einen die Gemeinschaft für den Entwurf von KI-Chips vergrößern und dem weltweiten Fachkräftemangel entgegenwirken, zum anderen soll es den Zugang zu KI-basierten Lösungen besonders für kleinere und mittlere Unternehmen erleichtern.
KI-Hardware-Architekturen für Anwendungen verbessern
EDAI spannt mithilfe eines automatisierten Design-Flows eine Brücke zwischen der Verbesserung von KI-Modellen auf Softwareebene und der Implementierung in Hardware. Dabei verwenden die Forschenden einen Ansatz des Algorithmus/Hardware-Co-Designs, der KI-Algorithmen verbessert, indem er die Hardware von vornherein berücksichtigt. Sie entwickeln neue Vorlagen für KI-Hardware-Architekturen, die automatisch ausgewählt und verbessert werden, um die Vorgaben für die jeweils vorgesehene Anwendung zu erfüllen.
Neben dem KIT sind die TU München, die FAU Erlangen-Nürnberg und die RPTU Kaiserslautern-Landau am Projekt beteiligt. EDAI ist am 1. Mai 2024 gestartet und auf drei Jahre angelegt. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung fördert das Projekt auf Basis der Richtlinie nDesign-Instrumente für souveräne Chipentwicklung mit Open-Source‘ (DE:Sign). Insgesamt beläuft sich das Budget des Projekts auf rund 3Mio.€.
