Ein Forschungsteam der Peking-Universität hat einen sogenannten Memristor-Chip entwickelt, der eine Nvidia A100 bei bestimmten Aufgaben um das bis zu 478-Fache übertrifft. Der Chip schafft komplexe Berechnungen zur Rekonstruktion von Gehirnoberflächen in unter einer halben Sekunde.
Das Besondere: Der Chip nutzt einen Bauteilfehler als Rechengrundlage. Normalerweise gilt die sogenannte Leitfähigkeitsdrift als störend, da gespeicherte Werte sich verändern. Doch genau diese Eigenschaft macht sich das Team zunutze – die Zeit selbst wird zur Recheneinheit.
Laut Forschung und Wissen wurde die Studie im renommierten Fachmagazin Science veröffentlicht. Der Chip arbeitet im Speicher selbst, was den sogenannten Von-Neumann-Flaschenhals umgeht. Bei herkömmlichen Computern müssen Daten ständig zwischen Speicher und Rechenwerk hin- und hertransportiert werden.
Die menschliche Großhirnrinde ist stark gefaltet und hat eine Fläche von rund 0,25 Quadratmetern. Diese Geometrie aus MRT-Bildern zu rekonstruieren, dauert auf herkömmlicher Hardware Minuten bis Stunden. Für den Operationssaal ist das zu langsam, da sich das Gewebe während eines Eingriffs verschiebt.
Der neue Chip aus China schließt eine vollständige Rekonstruktion in 426 Millisekunden ab – also in weniger als einer halben Sekunde. Damit unterschreitet er erstmals die Schwelle von zehn Millisekunden pro Rechenschritt, die als Grenze für echte Echtzeitverarbeitung gilt.
Der Vergleich mit der Nvidia A100 muss allerdings eingeordnet werden: Diese GPU kam 2020 auf den Markt und liegt zwei Generationen hinter aktuellen Beschleunigern zurück. Der Faktor 478 ist zudem ein Bestfall – die Spanne beginnt bei 50.
Außerdem handelt es sich um ein Labormuster und kein marktreifes Produkt. Als mögliche Anwendungsfelder nennen die Forscher intraoperative Neuronavigation, Früherkennung von Alzheimer und Parkinson sowie digitale Zwillinge des Gehirns.
