Skip to main content
Erschienen in:
Buchtitelbild

Open Access 2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Hardware für KI

verfasst von : Markus Schürholz, Eike-Christian Spitzner

Erschienen in: Künstliche Intelligenz

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

loading …

Die KI ist bereits seit Jahrzehnten ein Thema in der Forschung, wobei die Konferenz „Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence“ im Jahr 1956 als Startpunkt systematischer Forschungsanstrengungen gilt. Den wirklichen Durchbruch brachte allerdings erst in den vergangenen Jahren der Einsatz von künstlichen neuronalen Netzen (KNN) mit Methoden des tiefen Lernens (Deep Learning, DL), welche rudimentär Abläufe im Nervensystem nachbilden (siehe auch Einleitung Teil A). Wichtige Treiber sind aber nicht nur die Konzepte der KNN, sondern vor allem auch die Entwicklung der Rechentechnik, auf der entsprechende Verfahren ausgeführt werden. Während man zu Beginn auf leistungsfähige Allzweckprozessoren (central processing unit, CPU) zurückgriff, werden seit einigen Jahren vorrangig Prozessoren verwendet, die ursprünglich für Grafikkarten zur Bildausgabe gedacht waren (graphics processing unit, GPU). Aktuell werden diese zunehmend zu Spezialprozessoren (application-specific integrated circuit, ASIC) für KI-Anwendungen weiterentwickelt. Zusätzlich verfolgt man den Ansatz, die Struktur von KNN direkt in der Architektur eines Prozessors abzubilden (neuromorphe Hardware). Dabei sind erste Versuche erfolgversprechend.

download
DOWNLOAD
print
DRUCKEN
Metadaten
Titel
Hardware für KI
verfasst von
Markus Schürholz
Eike-Christian Spitzner
Copyright-Jahr
2019
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-58042-4_2