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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Breakthrough 3D-Stacked AI Inference Chip Enabling the Deployment of Multi-Billion-Parameter LLMs on Edge Devices

Projektbeschreibung

Innovative 3D-gestapelte KI-Inferenzchips für große Multimilliarden-Parameter-Sprachmodelle auf Edge-Bauelementen

Große Sprachmodelle umfassen oft Milliarden Parameter, und deren Ausführung in Edge-Bauelementen begrenzt die Chipgröße. Da Parametergröße und Komplexität großer Sprachmodelle immer weiter zunehmen, werden die aktuellen Technologien daran scheitern, sie zu unterstützen. Um dieses Problem zu lösen, zielt das Team des EIC-finanzierten Projekts Aloe AI darauf ab, einen 3D-gestapelten KI-Inferenzchip zu entwickeln, der große Sprachmodelle auf kleinstem Raum integriert. Hierzu dient eine neuartige Halbleitertechnologie, die auf einem kapazitiven Ansatz basiert und ein grundsätzlich besseres Signal-Rausch-Verhältnis aufweist, das erforderlich ist, um Energieeffizienz ohne Überhitzung zu realisieren. Um eine verbesserte Leistung, eine erhöhte Speicherkapazität und geringere Kosten zu gewährleisten, werden die Rechenschichten im Halbleiter gemäß dem 3D-NAND-Flash-Ansatz gestapelt.

Ziel

Large Language Models (LLMs) are at the center of the roadmaps of almost all large tech companies for new features in electronic devices. However, they usually consists of billions of parameter and running them outside the cloud in edge devices limits the chip size often to less than a square centimetre of silicon and less than 1 W continuous power consumption amongst other criteria. Current technologies not just fail to provide these technical features but also lack of the potential to meet these requirements in the future. This includes digital hardware (energy in-efficiency) as well as new compute paradigms (e.g. in-memory computing) that can only run models of few million parameters on such a small footprint. Instead of the expensive and limited technology node scaling, SEMRON is working on a 3D scaled AI inference chip to incorporate LLMs on a tiny footprint without overheating. This is enabled by a new semiconductor technology that was already tested (CapRAM). CapRAM is utilising a capacitive approach instead of the resistive approaches known in other in-memory computing approaches. This approach shows an inherently better signal-to-noise ratio that is necessary to achieve the energy-efficiency that is required to not run into overheating issues when increasing the compute density (3D). With monolithic growth the compute layers are stacked in the semiconductor manufacturing process based on the matured 3D NAND flash approach. This not just provides the ability to stack hundreds of compute layers but also to decrease the costs per performance ratio by two orders of magnitude. SEMRON is building the demonstrator of such monolithically grown 3D AI inference chip based on the CapRAM technology that itself already constitutes a superior AI solution for edge devices.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-EIC-ACC - HORIZON EIC Accelerator

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-EIC-2024-ACCELERATOR-02

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

SEMRON GMBH
Netto-EU-Beitrag
€ 2 499 999,00
Adresse
FRAUENSTRASSE 9
01067 DRESDEN
Deutschland
KMU
Ja
Region
Sachsen Dresden Dresden, Kreisfreie Stadt
Aktivitätstyp
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Links
Gesamtkosten
Keine Daten