Basierend auf der von der Universität Manchester entwickelten SpiNNaker-Infrastruktur, der an der TU Dresden entwickelten hybriden KI-Architektur, der adaptiven Body-Bias-IP-Plattform ABX von Racyics und der Nutzung des 22-nm-FD-SOI-Prozesses von GLoFo, SpiNNaker2 ist ein neuromorpher Echtzeit-KI-Prozessor mit einer Latenzzeit von weniger als einer Millisekunde für ereignisbasierte Systeme.
„Es gibt noch viel von der Biologie zu lernen, wenn wir in Zukunft das volle Potenzial der KI ausschöpfen wollen“, sagt er ARM-Erfinder Professor Steve Furber von der Universität Manchester (im Bild): „SpiNNaker2 wurde entwickelt, um die Kluft zwischen realistischen Gehirnmodellen und KI zu überbrücken, sodass beide zunehmend voneinander informiert werden können.“
SpiNNaker2 ist für die Skalierung auf ein Cloud-System mit 70,000 Chips unter Beibehaltung eines strikten Echtzeitbetriebs konzipiert.
Es wird behauptet, dass der Prozessor aufgrund seiner dreifachen Anforderungen an niedrige Latenz, hohen Durchsatz und hohe Energieeffizienz disruptive Auswirkungen auf KI-Anwendungen haben wird, die über die aktuelle Hardware hinausgehen.