3DFerroKI - Hardware-basierte KI mit 3-dimenionalen ferroelektrischen Speichern

Künstliche Intelligenz (KI) gilt als branchenübergreifender Innovations- und Wachstumstreiber, jedoch führen leistungsfähige Modelle zu stark steigendem Energie- und Wasserverbrauch durch Kühlung in Rechenzentren. Das Training eines einzelnen fortgeschrittenen KI-Modells, beispielsweise verwendet in ChatGPT (OpenAI) oder Gemini (Google), benötigt derzeit bis zu 10 GWh und bis zu 1 Million Liter Wasser. Dies gleicht dem Jahresenergieverbrauch von ca. 1000 Privathaushalten oder der Energieerzeugung eines Kernkraftwerkes in 10h.

Durch die immer weiter verbreitete Nutzung der KI, d.h. Inferenz der KI-Modelle, entsteht ein großer Ressourcenverbrauch im Bereich Rechenzentrum sowie Telekommunikation, schätzungsweise bis zu 20-mal so hoch im Vergleich zu einer herkömmlichen Google-Suche. Dies steht im unvereinbaren Gegensatz zu den CO2-Emmisionszielen.

Existierende Flash-Speicher haben physikalische Skalierungslimits erreicht. Außerdem benötigen sie Betriebsspannungen von 12 V bis 20 V, was mit dem daraus resultierenden Energieverbrauch den typischen Anwendungsbereich „Edge computing“ übersteigt und außerdem der Vision der Dekarbonisierung entgegensteht. Derzeit steht keine Technologie zur Verfügung, um leistungsfähige KI-Modelle effizient und zuverlässig ausführen zu können. Ferroelektrische Speicher bieten das grundlegende Potential, dies zu ändern.

Im Projekt wird daher erforscht, wie ferroelektrische Speichern in 3D-Kondensatoren eingesetzt warden können, die heute schon in skalierbaren, hochdichten, kommerziell verfügbaren, aber flüchtigen DRAM-Speichern benutzt werden. Die Implementierung ferroelektrischer HfO₂- und ZrO₂-basierter Filme im etablierten Prozessfluss eines Speicherproduktes der Hochvolumenfertigung wäre ein Durchbruch für zahlreiche KI-Anwendungen.