Verbundprojekt: Technologie und Hardware für neuromorphe Computersysteme - TEMPO -; Teilvorhaben: Hardwareunterstütztes Machine Learning mit Processing-in-Memory Technologie

Es ist das Ziel der Robert Bosch GmbH autonom fahrende Fahrzeuge zu entwickeln. Dazu liefern Machine Learning-Algorithmen vielversprechende Ergebnisse. Viele dieser Algorithmen fordern vom Rechensystem eine hohe Speicherbandbreite, die mit heutigen Mitteln aufgrund des "von Neumann Flaschenhals" nur schwer und vor allem nur wenig energieeffizient darstellbar ist. Daher sollen neue Speichertechnologien entwickelt werden, die Datenverarbeitung direkt vor Ort im Speicher erlauben. Innerhalb des TEMPO Projekts wird die Robert Bosch GmbH speziell auf die neuen Speicher abgestimmte Algorithmen für Maschinenlernen für Anwendungen im Automobilsektor und das Internet der Dinge (IoT) erarbeiten. Damit sollen beispielsweise Funktionen für automatisches Fahren verbessert werden oder Sensoren, die durch die Art und Weise wie Informationsverarbeitung im Gehirn abläuft inspiriert sind (brain-inspired / neuromorphic computing), entwickelt werden. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Bewertung neuer Speichertechnologien für Anwendungen mit Bezug zum Automobil, der Bewertung von Rechenverfahren direkt im Speicher (in-memory computing) und in unmittelbarer räumlicher Nähe zum Speicher (near-memory) in Hinblick auf maschinelles Lernen. Ziel ist es hierbei ein effizienteres System zu entwickeln, welches die Echtzeitanforderungen in Niedrigenergie-Systemen und im Automobilbereich erfüllt. Ein weiteres Ziel ist die Skalierbarkeit von Algorithmen und Hardware zu untersuchen. Dieses auch als Hardware-Software-CoDesign bekannte Verfahren ist der Schlüssel zu einer effizienten Nutzung der Rechenhardware. Dies wird in Hinblick auf die Wirtschaftlichkeit und Konkurrenzfähigkeit auch bei deutlich höheren möglichen Rechenleistung nötig sein. Schließlich werden die neuen Technologien auch hinsichtlich der funktionalen Sicherheit und der Integrität der Daten untersucht werden.