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Im April 2026 präsentierten Forschende der University of Cambridge ein neuartiges Chip-Material, das die Verknüpfung von Hirnneuronen nachahmt und Daten am selben Ort speichert und verarbeitet, statt sie ständig hin- und herzuschicken.

Um wie viel könnte dieser gehirninspirierte Chip den Energieverbrauch von KI-Systemen senken?

Q: Um wie viel könnte dieser gehirninspirierte Chip den Energieverbrauch von KI-Systemen senken?

Um etwa 70 %. Das Cambridge-Team baute einen hochstabilen, energiesparenden Memristor aus Hafniumoxid, der Speicher und Verarbeitung an einem Ort vereint – anders als herkömmliche Chips, die erhebliche Energie beim Verschieben von Daten über die Hauptplatine verschwenden. Dieses "Compute-in-Memory"-Design ist ein Markenzeichen des neuromorphen Computings, das sich direkt an der eigenen Energieeffizienz des Gehirns orientiert.

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Das Cambridge-Team baute einen hochstabilen, energiesparenden Memristor aus Hafniumoxid, der Speicher und Verarbeitung an einem Ort vereint – anders als herkömmliche Chips, die erhebliche Energie beim Verschieben von Daten über die Hauptplatine verschwenden. Dieses "Compute-in-Memory"-Design ist ein Markenzeichen des neuromorphen Computings, das sich direkt an der eigenen Energieeffizienz des Gehirns orientiert.

Das Team der Universität Cambridge baute einen Memristor aus Hafniumoxid, einem Bauteil, dessen Widerstand sich je nach vorherigem Stromfluss ändert und das Daten am selben Ort speichert und verarbeitet, statt sie zwischen getrennten Speicher- und Prozessorchips hin- und herzuschicken. Dieses „Compute-in-Memory“-Design ahmt nach, wie Gehirnneuronen Informationen verarbeiten, und das Wegfallen der ständigen Datenbewegung kann den Energieverbrauch von KI-Systemen um etwa 70 Prozent senken.

Die niedrigeren Prozentzahlen unterschätzen das Ausmaß der Einsparungen, die dieser Ansatz bringt, denn das Verschieben von Daten über die Platine hinweg ist bei herkömmlichen Chip-Designs ein erheblicher, nicht nur geringfügiger Energiefresser.

Das fällt unter neuromorphes Rechnen, ein Forschungsgebiet, das Hardware dazu bringen will, sich mehr wie ein biologisches Gehirn zu verhalten, das enorme Rechenleistung mit nur einem Bruchteil des Stromverbrauchs eines Rechenzentrums erbringt.

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