Analogrechner und digitale Prozessoren wie CPUs und GPUs spielen unterschiedliche Rollen in der Entwicklung und Anwendung künstlicher Intelligenz (KI). Während digitale Systeme heute den Standard darstellen, rücken Analogrechner aufgrund spezifischer Vorteile und neuer Forschungsergebnisse wieder in den Fokus der KI-Forschung. Dieser Artikel erläutert die jeweiligen Eigenschaften, Vor- und Nachteile sowie die Bedeutung der Bitbreite und der zugrundeliegenden Architektur für KI-Anwendungen. Zudem werden die praktischen Herausforderungen und offenen Fragen bei der Integration analoger Systeme in moderne KI-Infrastrukturen beleuchtet.
Digitale Prozessoren (CPUs und GPUs) arbeiten mit diskreten Werten und nutzen die Von-Neumann-Architektur, bei der Daten und Programme denselben Speicher und Bus verwenden. Analogrechner hingegen verarbeiten kontinuierliche Signale und bilden mathematische Operationen direkt durch physikalische Prozesse ab.
Digitale Prozessoren, insbesondere GPUs, sind für KI-Anwendungen weit verbreitet, da sie eine hohe Rechenleistung durch massive Parallelität bieten. GPUs unterstützen verschiedene Bitbreiten (z. B. FP32, FP16, INT8), wodurch sie Rechenoperationen effizient und flexibel ausführen können. Die Möglichkeit, mit reduzierter Genauigkeit zu arbeiten, beschleunigt das Training und die Inferenz von KI-Modellen erheblich und senkt den Energieverbrauch. Die Von-Neumann-Architektur moderner CPUs und GPUs wird durch parallele Strukturen und optimierte Speicherzugriffe ergänzt, um den klassischen Von-Neumann-Flaschenhals zu umgehen und eine hohe Performance bei KI-Workloads zu ermöglichen[1].
Analogrechner weisen im Vergleich zu modernen CPUs und GPUs mehrere Nachteile auf:
- Begrenzte Rechengenauigkeit: Die Genauigkeit ist auf wenige Dezimalstellen beschränkt, was für viele Anwendungen nicht ausreicht. Analoge Systeme sind zudem anfälliger für Messfehler, die sich bei komplexen Aufgaben summieren können[3][4].
- Eingeschränkter Wertebereich: Physikalische Begrenzungen können zu Übersteuerung und Fehlern führen.
- Geringe Flexibilität: Anpassungen an neue Aufgaben sind aufwendig, da physische Umverdrahtungen notwendig sind.
- Fehlender Speicher: Es existiert kein Speicher für Zwischenergebnisse oder komplexe Programme.
- Störanfälligkeit: Analoge Signale sind anfällig für Störungen und Rauschen[3][4].
- Begrenzte Skalierbarkeit: Für komplexere Aufgaben müssen zusätzliche Hardwarekomponenten hinzugefügt werden. Die Skalierbarkeit ist eine offene Frage, insbesondere wenn viele analoge Prozessoren in Rechenzentren zusammenarbeiten sollen[3].
Trotz ihrer Nachteile bieten Analogrechner für bestimmte KI-Anwendungen relevante Vorteile:
- Echtzeitfähigkeit und hohe Parallelität: Analoge Systeme ermöglichen die gleichzeitige Verarbeitung vieler Signale und eignen sich für Anwendungen mit hohen Anforderungen an Geschwindigkeit und Reaktionszeit. Photonische und analoge Chips können viele Rechenoperationen parallel durchführen, was sie besonders schnell macht[3].
- Energieeffizienz: Analoge Berechnungen benötigen oft deutlich weniger Energie als digitale, was insbesondere für mobile oder eingebettete KI-Systeme relevant ist. IBM demonstrierte 2023 einen Analogchip, der 12,4 Billionen Rechenoperationen pro Watt erreicht und damit etwa 14-mal energieeffizienter arbeitet als digitale Lösungen[1][4].
- Natürliche Abbildung neuronaler Netze: Die Struktur von Analogrechnern ähnelt biologischen neuronalen Netzen, was eine effiziente physikalische Modellierung ermöglicht[1][3].
- Robustheit: Analoge Systeme sind weniger anfällig für klassische Cyberangriffe und benötigen keine Betriebssysteme.
- Spezialisierung: Sie sind besonders effizient für Differentialgleichungen und Optimierungsprobleme, die in vielen KI-Anwendungen eine Rolle spielen.
Wissenschaftliche Studien, Branchenberichte und erste Prototypen belegen, dass analoge KI-Chips ein enormes Energieeinsparpotenzial gegenüber digitalen Systemen bieten:
- IBM präsentierte 2023 einen Analogchip, der 12,4 Tera-Operationen pro Sekunde und Watt erreicht und damit etwa 14-mal energieeffizienter arbeitet als digitale Lösungen[1][4].
- Die hohe Energieeffizienz macht Analogrechner besonders attraktiv für mobile, eingebettete oder großskalige KI-Anwendungen, bei denen der Stromverbrauch ein entscheidender Faktor ist[1][3].
Der Einsatz von Analogrechnern in der KI wird zunehmend wissenschaftlich untersucht. Große Unternehmen wie IBM, Microsoft, Intel und Google forschen aktiv an analogen KI-Beschleunigern[1][4]. Aktuelle Publikationen zeigen, dass analoge Systeme sehr hohe Rechenleistungen bei geringem Energieaufwand ermöglichen und in ihrer Architektur den biologischen neuronalen Netzen ähneln, die als Vorbild für viele KI-Modelle dienen[1][3]. Die praktische Umsetzung befindet sich jedoch noch in der Entwicklung und wird weiter erforscht, insbesondere hinsichtlich Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit[3][4].
Die begrenzte Genauigkeit von Analogrechnern kann für KI-Anwendungen von Vorteil sein. Viele neuronale Netze benötigen keine hohe numerische Präzision; oft reichen wenige Bits für die Gewichte aus. Dies ermöglicht eine Reduktion des Energieverbrauchs und eine Beschleunigung der Berechnungen, ohne die Ergebnisqualität wesentlich zu beeinträchtigen[4].
Obwohl Analogrechner für bestimmte KI-Anwendungen große Potenziale bieten, gibt es derzeit noch erhebliche Hürden für ihren breiten Einsatz. Im Folgenden werden die wichtigsten Herausforderungen und offenen Fragen erläutert:
Die gesamte heutige IT-Infrastruktur ist auf digitale Systeme ausgerichtet. Die Einbindung analoger Komponenten erfordert spezielle Schnittstellen (Analog-Digital- und Digital-Analog-Wandler), was zusätzliche Komplexität, Latenz und Energieverbrauch verursacht. Zudem fehlen etablierte Standards und Schnittstellen für die nahtlose Integration von Analogrechnern in digitale Workflows und KI-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch[3][4].
Die Programmierung von Analogrechnern unterscheidet sich grundlegend von der digitaler Systeme. Während digitale Hardware einfach per Software angepasst werden kann, erfordern Analogrechner oft physische Umverdrahtungen oder spezielle Konfigurationsprozesse. Hochsprachliche Programmiermodelle, Compiler oder automatisierte Übersetzer von KI-Modellen auf analoge Hardware existieren bisher kaum. Dies erschwert die Entwicklung und Wartung und setzt spezielles Know-how in Analogtechnik voraus[3][4].
Analoge Systeme sind empfindlicher gegenüber Umwelteinflüssen wie Temperatur oder elektromagnetischen Störungen. Sie müssen regelmäßig kalibriert werden, um ihre Genauigkeit zu erhalten. Schwankungen in der Signalqualität können zu unvorhersehbaren Fehlern führen, was die Zuverlässigkeit einschränkt und den Wartungsaufwand erhöht[3][4].
Die Skalierung analoger Systeme auf große, komplexe KI-Modelle ist technisch und wirtschaftlich anspruchsvoll. Komplexere analoge Schaltungen benötigen mehr Platz und sind schwieriger zu koppeln als digitale Systeme. Zudem steigen die Kosten für Herstellung und Betrieb mit wachsender Komplexität. Die Frage, ob analoge Systeme auch im großen Maßstab zuverlässig funktionieren, ist noch offen[3][4].
KI-Modelle werden häufig weiterentwickelt und angepasst. Während digitale Systeme schnelle Änderungen durch Software-Updates erlauben, sind bei Analogrechnern oft Hardwareanpassungen oder sogar Neuentwicklungen erforderlich. Dies verlängert Entwicklungszyklen und erschwert das schnelle Experimentieren mit neuen KI-Architekturen[3][4].
Digitale Prozessoren sind aufgrund ihrer Flexibilität, Skalierbarkeit und Präzision die dominierende Technologie in der KI. Analogrechner bieten jedoch spezifische Vorteile wie Energieeffizienz und Echtzeitfähigkeit, die sie für ausgewählte KI-Anwendungen attraktiv machen. Die Wahl der Technologie hängt vom jeweiligen Anwendungsfall und den Anforderungen an Genauigkeit, Geschwindigkeit und Energieverbrauch ab. Allerdings bestehen derzeit noch erhebliche praktische Hürden bei der Integration, Programmierung, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit analoger Systeme. Die wissenschaftliche Forschung zu Analogrechnern in der KI ist ein aktives Feld und könnte in Zukunft neue hybride Ansätze ermöglichen, die die Stärken beider Technologien kombinieren[1][3][4].
[1] https://www.scinexx.de/news/technik/ein-analog-chip-fuer-nachhaltigere-ki/
[2] https://www.zukunft-der-wertschoepfung.de/wp-content/uploads/2024/10/Mediathek_ProjektAtlas_KI_2024.pdf
[3] https://www.tagesschau.de/wissen/technologie/photonische-chips-100.html
[4] https://www.golem.de/news/phasenwechselspeicher-analoger-ki-chip-transkribiert-effizienter-und-schneller-2308-177134.html
[5] https://www.faz.net/pro/digitalwirtschaft/zukunft-der-informatik-gibt-es-ausreichend-kapazitaeten-fuer-ki-19069271.html
[6] https://www.acatech.de/publikation/generative-kuenstliche-intelligenz/download-pdf/?lang=de
- „Die Digitalisierung stößt bei KI an ihre Grenzen“ – FOM Interview mit Bernd Ulmann
- Die Wiederauferstehung – scinexx.de
- Probleme klassischer Digitalrechner – Vortrag Prof. Ulmann (PDF)
- Kommen die Analogrechner zurück? – Bulletin
- Der Analogcomputer auf einem Chip – SPRIND
- Power-efficient analog compute for edge AI - Mythic
- Home - Aspinity
- Künstliche Intelligenz
- Computerarchitektur
- Rechnertechnik
Ich habe Prof. Dr. Bernd Ulmann eine E-Mail geschickt. Er hat mir einige Anmerkungen geschickt, die ich hier überarbeitet wiedergeben möchte. Sollten sich inhaltliche Fehler ergeben haben, ist das meine Verantwortung. Vielen Dank an Prof. Dr. Bernd Ulmann.
| Kriterium | Anmerkung |
|---|---|
| Rechengenauigkeit | Die begrenzte Rechengenauigkeit von Analogrechnern stellt im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) kein Problem dar, da selbst digitale Systeme mit niedriger Genauigkeit wie FP8 arbeiten. Biologische synaptische Gewichte kommen ebenfalls mit einer Genauigkeit von fünf bis sechs Bit aus. |
| Wertebereich | Der eingeschränkte Wertebereich ist kein echtes Problem, da Problemgleichungen skaliert werden können. |
| Rekonfigurierbarkeit | Moderne Analogrechner sind on-the-fly rekonfigurierbar, ähnlich wie FPGAs. Die Rekonfigurationszeiten liegen im Sub-Millisekundenbereich, was bedeutet, dass Weiterentwicklungen der zugrundeliegenden Modelle keine Weiterentwicklung auf der Analogrechnerseite erfordern, solange genug Rechenelemente vorhanden sind. |
| Speicher | Der fehlende Speicher ist nicht unbedingt ein Nachteil, da Datentransfers zum und vom Speicher in Digitalrechnern einen großen Teil des Energiebedarfs ausmachen. Analogrechner benötigen keinen zusätzlichen Speicher, da die Integrierer letztlich als Speicher fungieren. |
| Störanfälligkeit | Analogrechner sind weniger störanfällig als Digitalrechner. Störimpulse verschwinden schnell, da die Integrierer als Tiefpassfilter wirken. Bei Digitalrechnern kann ein einzelner, nicht korrigierbarer Bitflip massive Probleme verursachen. |
| Skalierbarkeit | Die Skalierbarkeit ist perspektivisch kein Problem. Digitalrechner haben eine feste Größe (O(1)), während ihre Laufzeit mit der Problemkomplexität meist deutlich stärker als linear ansteigt (z. B. O(n), O(n²), ...). Analogrechner wachsen in ihrer Hardwaregröße mit der Problemkomplexität (O(n)), bieten dafür aber eine konstante Laufzeit bis zur Lösung (O(1)), unabhängig von der Komplexität. Moderne Analogrechner sind hochintegriert und können hunderte, tausende oder sogar Millionen von Rechenelementen in kompakter Form enthalten. |
| Firmen & Technologien | Firmen wie Mythic-AI und Aspinity arbeiten an analogen KI-Beschleunigern. Auch die Photonik, die für lineare Algebra geeignet ist, spielt eine Rolle, wobei Firmen wie QANT hier relevant sind. |
| Analog-Digital-Wandlung | Analog-Digital-Wandler (ADCs) und Digital-Analog-Wandler (DACs) kosten Zeit und Energie, weshalb ein Wechsel zwischen den Domänen möglichst selten erfolgen sollte. Je mehr Berechnungen rein analog durchgeführt werden, desto besser ist die Energiebilanz. |
| Selbstkalibrierung | Moderne Analogrechner können sich selbst kalibrieren, wobei dies nur selten notwendig ist. Bei stabilen Temperaturen können diese Maschinen tagelang ohne Kalibrierung laufen. Die Kalibrierung dauert nur wenige Sekunden und wird in der Praxis automatisch durchgeführt, um Messdaten zu sammeln und zu lernen. |