Sogenannte neuromorphe Computersysteme orientieren sich am leistungsfähigsten Computer der Natur – dem menschlichen Gehirn. Damit eröffnen sie völlig neue Perspektiven für die Rechenzentrumsarchitektur: Anstatt ausschließlich auf Verbesserungen bestehender Technologien zu setzen, erweitert dieser Ansatz das Design von Computerarchitekturen um gehirnähnliche Prinzipien wie verteilten Speicher und ereignisgesteuerte Verarbeitung. Das Ergebnis: deutlich reduzierter Energieverbrauch bei gleichzeitig hoher Leistungsfähigkeit und Flexibilität.

Unter der Leitung von Prof. Mayr wurde SpiNNaker2 im Rahmen des EU Flagship-Projekts „Human Brain Project“ entwickelt. „SpiNNaker2 vereint eine hohe Effizienz mit Echtzeitverarbeitung bei Latenzen unter einer Millisekunde“, erklärt Mayr. „Inspiriert von biologischen Prinzipien wie Plastizität und dynamischer Rekonfigurierbarkeit, passt sich das System automatisch an komplexe, sich verändernde Umgebungen an. Diese Kombination aus biologisch inspirierter Architektur und technologischer Innovation eröffnet neue Möglichkeiten für KI-Anwendungen in Smart Cities, beim autonomen Fahren und dem taktilen Internet.“

Für den Doktoranden Tim Langer ist das eine großartige Gelegenheit: Im Rahmen seiner Promotionsstelle arbeitet er täglich mit dem SpiNNaker2. In diesem Zusammenhang veröffentlichte er dieses Jahr gemeinsam mit Kolleg:innen ein Konferenz-Paper zur Ausführung von Deep Neural Networks auf SpiNNaker2. Ein Aspekt seiner Forschung liegt dabei auf der Implementierung von Large Language Models (LLMs) auf dieser neuromorphen Hardwareplattform. In Zusammenarbeit mit Matthias Jobst und Chen Liu wurde in dieser Arbeit deutlich, dass die Skalierung auf Multi-Chip-Systeme – wie etwa den „SpiNNcloud“-Supercomputer – ein zentraler Aspekt ist, um komplexe Algorithmen effizient auf der Hardware auszuführen.

Im Rahmen von SECAI Mini Projects wird Tim Langer in seiner Forschung von drei studentischen Hilfskräften aus Kolumbien, Indien und China unterstützt, die Aufgaben im Bereich Support und Concept Engineering auf SpiNNaker2 übernehmen. Gleichzeitig ist es für die Studierenden eine wertvolle Chance, praktische Erfahrungen mit der Hardware zu sammeln – und zwei von ihnen nutzen SpiNNaker2 inzwischen für ihre Abschluss- und Belegarbeiten.

Über SpiNNcloud:

SpiNNcloud Systems GmbH ist ein Deep-Tech-Spin-off des Lehrstuhls für Hochparallele VLSI-Systeme und Neuromikroelektronik an der TU Dresden. Das Unternehmen bietet die weltweit erste kommerzielle, gehirn-inspirierte HPC-Plattform an, die durch energieeffiziente Parallelverarbeitung und Echtzeitfähigkeiten traditionelle Rechnerarchitekturen neu definiert. Die innovative Technologie ermöglicht Kunden die Entwicklung energie-effizienter und robuster KI-Modelle sowie die Verarbeitung generischer Compute-Workloads.

[Auszüge aus Pressemitteilung der TU Dresden; Meilenstein für energieeffizi­ente KI-Systeme: TUD nimmt Supercomputer "SpiNNcloud" in Betrieb]