Focusroom: Next Generation Computing

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Die nächsten Generationen des Computings werden schneller, sicherer und energiesparender sein als je zuvor

Computer haben sich in den letzten Jahrzehnten immer mehr zum Rückgrat unserer Gesellschaft entwickelt. Sie begleiten den Alltag, indem sie uns beispielsweise die Welt des Internets zugänglich machen und geben uns die Möglichkeit, eine schier unendliche Anzahl an Aufgaben parallel und digital zu lösen. Für diesen alltäglichen Gebrauch sind die aktuell, in industrieller Großproduktion erhältlichen Computer und Bauteile zumeist sehr gut geeignet.

Die digitale Wende benötigt für die Umsetzung neuer Entwicklungen und Businessmodelle jedoch immer komplexer werdende Rechenvorgänge, um so immer größer werdende Datenmengen zu klugen Innovationen verarbeiten zu können. So werden zukünftig beispielsweise für weitgehende Simulationen im Bereich der Medikamentenentwicklung und der Materialforschung, aber auch die Raumfahrt, die Logistik oder für Anwendungen der KI Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich damit beschäftigt, Maschinen mit Fähigkeiten auszustatten, die intelligentem (menschlichem) Verhalten ähneln. Dies kann mit vorprogrammierten Regeln oder durch maschinelles Lernen erreicht werden.   immense Rechenkapazitäten benötigt. All dies bei gleichzeitig steigenden Bedürfnissen nach Ressourceneffizienz und geringem Energieverbrauch sowie größtmöglicher Sicherheit von Daten und Funktionalität.

In den Instituten der FMD arbeiten wir an den Computing Lösungen von heute, morgen und übermorgen!

  1. Das Heute stärken – klassisches Digital Computing muss trotz näher rückender physikalischer Grenzen, durch kluge Entwicklungen in der Mikroelektronik weiterhin hochperformanter, vertrauenswürdiger und energieeffizienter werden.
  2. Morgen ist nicht mehr fern – Nichts arbeitet schneller, effizienter und energiesparender als das menschliche Gehirn! Durch die enge Anlehnung an den Aufbau neuronaler Netze, sorgt das, für den Markt bereits weitestgehend vorbereitete, Neuromorphic Computing für mehr Effizienz bei Geschwindigkeit, Energieverbrauch und Sicherheit und ermöglicht gleichsam ganz neue Anwendungsfelder, wie zum Beispiel in der KI
  3. Wer gut vorausschaut stärkt bereits jetzt das Übermorgen – Quantencomputing hat durch die Anwendung paralleler, statt nacheinander folgender Berechnungen das bahnbrechende Potenzial, die Welt der Computer komplett zu reformieren und somit bislang ungekannte Geschwindigkeiten, Ressourceneinsparungen, Sicherheitsarchitekturen sowie bislang undenkbare Anwendungen zu ermöglichen
Eine Zukunftsperspektive für die Bedeutungsentwicklung von digital, neuromorphic und quantum computing

Die drei Computing-Ansätze im Überblick: Forschungsstand, (potentielle) Anwendungen und Zukunftsaussichten der Technologien

1.1 Aktueller Forschungsstand

1.2 Anwendungen

1.3 Kommende Aufgaben

1.4 Projekte

1. High-Performance Computing

1.1 Aktueller Forschungsstand

1.2 Anwendungen

1.3 Kommende Aufgaben

1.4 Projekte

2. Neuromorphes Computing

1.1 Aktueller Forschungsstand

1.2 Anwendungen

1.3 Kommende Aufgaben

1.4 Projekte

3. Quantencomputing

1. High-Performance Computing / Digital Computing

Aktueller Forschungsstand

Klassisches Computing muss hochperformanter, ressourceneffizienter und vertrauenswürdiger werden. Gleichzeitig kann es auf lange Sicht nicht mit neuromorphic und Quantencomputing mithalten.

Der Grund hierfür: alle Berechnungen laufen binär und nacheinander ab, da hilft auch eine Erhöhung von Prozessorkernen auf Dauer nicht weiter. Nichtsdestotrotz brauchen wir das klassische binäre Computing in der näheren Zukunft weiterhin sowohl für den Alltagsgebrauch als All-Rounder sowie als sicher und zuverlässig funktionierende Übergangstechnologie auf dem Weg zu den neuen Technologien wie neuromorphic und quantum computing.

Dabei ist es wichtig zu wissen, dass bereits seit einigen Jahren Moores Gesetz immer weniger Gültigkeit besitzt und neue Wege des preiseffizienten Performance-Gewinns erzielt werden müssen.

Neben der Performance sind im Bereich des modernen high-performance Digital Computings neben der eigentlichen Leistung immer mehr auch Ressourceneffizienz und IT-Sicherheitsaspekte relevant und erfordern große Aufmerksamkeit.

Grund hierfür ist, dass Digital Computers für High-Performance Aufgaben immer auch ein enormes Bedürfnis an Energie hatte; heute übernimmt die Digital-Branche bereits XX% des weltweiten Energiebedarfs, sodass hier Anpassungen in der Entwicklung vorgenommen werden müssen ohne die beiden Aspekte der Leistung und auch der Sicherheit nicht zu vernachlässigen.

Je nach Anwendungsbereich ist es sinnvoll eine geeignete Mixtur aus den drei Aspekten Performance, Ressourceneffizienz und Sicherheit zu entwickeln, wobei eine Erhöhung jeweils zwei der Bereiche relativ einfach ist und die hohe Kunst in der Erhöhung aller drei Bedarfsbereiche liegt. Eine große Aufgabe der F&E in den nächsten Jahren liegt genau hier, in der kosteneffizienten Erhöhung aller drei Bereiche und gleichzeitiger Bedürfnisabwegung für spezifische Anwendungen und Aufgabenbereiche.

In April 2005, Gordon Moore stated in an interview that the projection cannot be sustained indefinitely: „It can’t continue forever. The nature of exponentials is that you push them out and eventually disaster happens.“ He also noted that transistors eventually would reach the limits of miniaturization at atomic levels:

In terms of size [of transistors] you can see that we’re approaching the size of atoms which is a fundamental barrier, but it’ll be two or three generations before we get that far—but that’s as far out as we’ve ever been able to see. We have another 10 to 20 years before we reach a fundamental limit. By then they’ll be able to make bigger chips and have transistor budgets in the billions.

Gordon MOORE 2005, https://www.economist.com/technology-quarterly/2016-03-12/after-moores-law https://arxiv.org/abs/1511.05956 https://www.nytimes.com/2015/09/27/technology/smaller-faster-cheaper-over-the-future-of-computer-chips.html?&moduleDetail=section-news-2&action=click&contentCollection=Business%20Day®ion=Footer&module=MoreInSection&version=WhatsNext&contentID=WhatsNext&pgtype=article&_r=0 https://www.nature.com/news/the-chips-are-down-for-moore-s-law-1.19338

Anwendungsbereiche und Zielmärkte für zukünftiges high-performance digital computing

Aktuell die einzig sicher, zuverlässig und komplett kontrollierbar arbeitende Technologie zur Bearbeitung von schweren Rechenaufgaben, deshalb für die nähere Zukunft weiterhin unabdingbarer Part des Technologiemixes. Nichtsdestotrotz sorgen die physikalischen Grenzen bei der Verkleinerung der Bauteile einerseits dafür, dass Leistungsverbesserungen neue


Was ist noch zu tun / Potentielle Zukunftslösungen für den Bereich high-performance digital computing

Aktuelle Lösungsansätze für die 3 zentralen Entwicklungsbereiche

  1. Performance-Fragen:
  • Zentrale Problemstellung:
    • Physikalische Grenzen sind immer mehr erreicht (Ende von Moores-Law deutet sich immer stärker an)
    • Gleichzeitig Moores-zweites Gesetz weiter relevant
      • Annahme: bei gleichen Kosten steigt die Leistung der Prozessoren; Beobachtung: seit 2015 steigen die Kosten schneller als die Leistung (sagt INTEL)

 

 

Pot. Lösungen:

  • Entwicklung spezialisierter Prozessoren für spezifische Anwendungen (GPU, AI Prozessoren, Graviton, TPU)
  • Hardware – Software Co-Design bereits beim Entwicklungsstart
    Nutzung von Open Source Hardware ist preiswerter (v.a. RISC-V Prozessoren sind hier relevant
  • Entwicklung neuer Materialien für höhere Leistungsfähigkeit, z,B, SiC, GaN etc.

 

2. Ressourceneffizien- und Energiesparfragen

Beispiele:

  • Edge Computing als Energiesparlösung
  • Chiplets als Energiesparlösung

3. Sicherheitsfragen

Der Forschungsbereich vertrauenswürdige Elektronik ist hierzu thematisch angelehnt, wird jedoch im Fokusraum Sicherheit primär fokussiert.

  • Auch hier kann z.B. Open-Source Hardware als Lösung dienen, wobei gerade die RISC-V Architektur in der Diskussion steht
  • Chiplets für Trust-Lösungen: Durch die Architektur von Chiplets wird der Produktionsprozess aufgeteilter und somit pontentiell sicherer

Aktuelle Highlight-Projekte aus dem Bereich High-Performance digital Computing

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2. Neuromorphes Computing

Aktueller Forschungsstand

Die Technologie steht kurz vor dem Durchbruch! Das menschliche Hirn schafft es mit sehr geringem Energieverbrauch eine sehr hohe Performance zu generieren; diese Selbstlernfähigkeit des Hirns ist beeindruckend und soll beim neuromorphic Computing bestmöglich adaptiert werden.

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Anwendungen und Potentiale

Neuromorphe Chips kommen besonders dort zum Einsatz, wo Energieeffizienz und niedrige Latenzzeiten besonders wichtig sind!

Potentielle Einsatzgebiete

  •  Z.B. in der Medizintechnik bei der Analyse und Verarbeitung von Biosignalen wie beim EKG oder EEG, oder bei Sprachanalyse und Hörgeräten oder
  • bei der Verarbeitung von Sensordaten – relevant z.B. beim Autonomen Fahren, in Weltraumanwendungen, beim Condition Monitoring oder bei so genannten »elektronischen Nasen« für Gas- und Geruchsdetektion – kann die Signalverarbeitung und KI-unterstützte Datenanalyse in mobilen und portablen Sensorsystemen wesentlich energieeffizienter werden.

 

Die Selbstlernfähigkeiten sowie Anwendungen aus KI Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich damit beschäftigt, Maschinen mit Fähigkeiten auszustatten, die intelligentem (menschlichem) Verhalten ähneln. Dies kann mit vorprogrammierten Regeln oder durch maschinelles Lernen erreicht werden.   und Big Data werden durch die starken Lernfähigkeiten sowie Energieeinsparungen beim neuromorphic Computing erheblich verbessert

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Potentielle Zukunftslösungen / Was ist noch zu tun?

Energieeffizienz können z.B. durch intelligent agierende Schaltungen (nur Teile des „Gehirns“ werden intelligent gleichzeitig angesteuert) noch weiter verbessert Künstliche Intelligenz muss auf Hard- und Software-Ebene noch weiter verbessert und kombiniert werden


Aktuelle Highlight-Projekte aus dem Bereich Neuromorphic Computing

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3. Quantencomputing

Aktueller Forschungsstand

Quantencomputing hat das große Potential, die Welt der Computer zu revolutionieren. Durch eine Umstellung von nacheinander ablaufenden Rechenvorgängen mit Hilfe von Bits, hin zu parallel arbeitenden Qubits, die auf Logiken der Quantenmechanik basieren, können bislang ungeahnte Rechengeschwindigkeiten, Effizienzgewinne und Leistungsprofile möglich werden.

Bislang befindet sich die Entwicklung des Quantencomputings als nutzbarem Rechensystem noch am Anfang und die Forschungslandschaft in Deutschland steht mit an der Weltspitze, um die Technologie in Zukunft so zu beherrschen, dass sie für neuartige Anwendungen fit gemacht wird. Die Potentiale sind, ähnlich wie zu Beginn des Computerzeitalters, noch gar nicht genau vorhersehbar, doch schon jetzt zeigen sich riesige Möglichkeiten. Eine große Chance, aber auch Aufgabe für den Standort Deutschland!

Etwa 100 Jahre nachdem die Entwicklung der Quantentheorie durch Forscher wie Max Planck, Werner Heisenberg oder Erwin Schrödinger unser Verständnis der Physik revolutioniert hat, sind wir heute technisch so weit fortgeschritten, dass wir dieses Wissen auch technologisch anwenden können.

  • Bislang unerreichbare Rechenleistungen und Energieeffizienzen können erreicht werden (da Rechnungen parallel und nicht mehr hintereinander allaufen)
  • Die Technologie steckt noch relativ in den Anfängen (weitere Grundlagenforschung ist nötig) und wechselt erst langsam von theoretischen Kapazitäten zu praktischer Anwendungsfähigkeit
  • Die „zweite Quantenrevolution“ oder „Quantum 2.0“ beginnt gerade! Hierunter werden im Allgemeinen Geräte verstanden, die Quantenzustände aktiv präparieren, bearbeiten und auslesen, oft unter Ausnutzung von Quanteneffekten wie Überlagerung und Verschränkung.

Anwendungen und Potentiale

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Quantenkommunikation

Z.B. Kryptographie

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Quantenbildgebung

Z.B. für neue Spektralbereiche und nie dagewesene Auflösungen

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Quantensensorik (kurzfristig vermutlich größtes Potential)

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Quantencomputer u.a. für neuere mathematische Berechnungsmöglichkeiten

Optimierung von Logistik / Verkehr, Medizin / Gesundheit z.B. durch schnellere Gewinnung neuer Medikamente, Energie / Finanzwirtschaft, Simulation neuer Materialien und Chemikalien, Verbesserte KI Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich damit beschäftigt, Maschinen mit Fähigkeiten auszustatten, die intelligentem (menschlichem) Verhalten ähneln. Dies kann mit vorprogrammierten Regeln oder durch maschinelles Lernen erreicht werden.   durch höhere Computingressourcen


Potentielle Zukunftslösungen

Was ist noch zu tun?

Erhöhung der Qbits

Durch Bliblablub

Kontrollierbarkeit der Technologie

u.a. durch Reduktion Fehlerraten und Verlängerung der bislang kurzen Kohärenzzeiten), Ergebnisse sind noch nicht verlässlich / verrauscht.

Erforschung der besten Technologie für Quantencomputing

  • A – Farbzentren-basiertes QC
  • B – Supraleitend-basiertes QC
  • C – Neutralatom-basiertes QC
  • D – Ionenfallen-basiertes QC

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