Senna ist ein neuromorpher SNN-Chip für die ultraschnelle und energieeffiziente Verarbeitung niedrigdimensionaler Zeitreihendaten. (Bild: Fraunhofer IIS/Paul Pulkert)
Spiking Neural Networks SNNs bestehen aus einem Netz künstlicher Neuronen, die durch Synapsen miteinander verbunden sind. Informationen werden in Form elektrischer Impulse weitergegeben und verarbeitet. Damit ermöglichen pulsende Netze den nächsten Entwicklungsschritt Künstlicher Intelligenz: noch schneller, noch energieeffizienter, noch näher an der Verarbeitungsweise des menschlichen Gehirns. Um diese Vorteile in die Anwendung zu bringen, braucht es kleine, effiziente Hardware, die eine Struktur aus Neuronen und Synapsen nachbildet. Dafür hat das Fraunhofer IIS im Rahmen des Fraunhofer-Projekts SEC-Learn den neuromorphen SNN-Beschleuniger Senna entwickelt, mit dem sich SNNs unmittelbar dort nutzen lassen, wo die Daten entstehen: in Geräten an der Edge.
Senna ist ein neuromorpher Chip für die schnelle Verarbeitung niedrigdimensionaler Zeitreihendaten in KI-Anwendungen. In der aktuellen Version besteht er aus 1024 künstlichen Neuronen auf weniger als 11 mm² Chipfläche. Durch die kurze Reaktionszeit bis hinunter zu 20 ns sorgt der Chip vor allem in zeitkritischen Anwendungen an der Edge für punktgenaues Timing und eignet sich dementsprechend für die Echtzeitauswertung ereignisbasierender Sensordaten und den Einsatz in geschlossen Regelungssystemen, etwa bei der Regelung kleiner Elektromotoren mit KI. In Kommunikationssystemen lässt sich mit Senna eine KI-optimierte Datenübertragung umsetzen. Dort kann der KI-Prozessor Signalströme analysieren und Sende- und Empfangsverfahren bei Bedarf anpassen, um die Effizienz und Performance der Übertragung zu verbessern.
Pure Energieeffizienz durch pulsende Neuronen
SNNs arbeiten unter anderem so energieeffizient, weil die Neuronen nur spärlich und anlassbezogen aktiviert werden. Senna nutzt diesen Energiesparvorteil durch pulsende Neuronen voll aus. Mit einer vollständigen parallelen Verarbeitungsarchitektur bilden die künstlichen Neuronen das zeitliche Verhalten von SNNs exakt ab. Über integrierte Spike-Schnittstellen kann Senna zudem direkt mit spike-basierenden Ein- und Ausgangssignalen arbeiten und fügt sich so nahtlos in einen ereignisbasierenden Datenstrom ein. Die neuartige Architektur macht diesen Edge-AI-Prozessor perfekt für ressourcenlimitierte Anwendungen, die extrem schnelle Reaktionszeiten im Nanosekundenbereich benötigen.
Das aktuelle Referenzdesign ist für 22-nm-Fertigungsprozesse ausgelegt. Das Design ist skalierbar und lässt sich vor der Chip-Produktion noch an spezifische Anwendungen, Performance-Anforderungen und Besonderheiten der Zielhardware anpassen. Aber auch nach Fertigung des Chips bleibt Senna vollständig programmierbar. Das verwendete SNN-Modell lässt sich immer wieder ändern und neu auf den Chip übertragen. Ergänzend stellt das Fraunhofer IIS ein umfassendes Software-Development-Kit bereit.