Mit TSMC-Fertigung: TU München will jährlich drei KI-Chips entwickeln
Ein wenig stutzig macht die Pressemitteilung der TU München(öffnet im neuen Fenster) : Sie verspricht einen selbst entworfenen und in einem 7-nm-Prozess gefertigten KI-Chip. Im Rest des Textes geht es dann aber darum, dass künftig mindestens drei Chips pro Jahr entworfen und ab 2028 von der European Semiconductor Manufacturing Company (ESMC) in Dresden gefertigt werden sollen. Dafür sollen 7-nm- bis 16-nm-Prozesse genutzt werden, wobei die TSMC-Tochter ESMC allerdings vorerst in Dresden nur letztere anbieten wird.
Zum 7-nm-Chip hingegen ist nichts Konkretes zu erfahren, es könnte sich um eine Weiterentwicklung des unter Leitung von Professor Hussam Amrouch entwickelten AI Pro ( Preprint Veröffentlichung, PDF(öffnet im neuen Fenster) ) handeln. Amrouch leitet das Anfang September 2025 neu gegründete(öffnet im neuen Fenster) Zentrum für KI-Chip-Entwicklung ( Macht-AI(öffnet im neuen Fenster) ). In Workshops sollen Studenten hier den Entwurf von Chips mit Fokus auf KI erlernen, ein erster startet Anfang März 2026. Grundlage ist ein für die Ausbildung konzipiertes 16-nm-PDK (Process Development Kit) von TSMC ( N16ADFP(öffnet im neuen Fenster) ).
Bislang hatte die Forschungsgruppe von Hussam Amrouch mit Globalfoundries zusammengearbeitet. AI Pro wurde im 22-nm-FDSOI-Prozess (Fully depleted Silicon-on-Insulator) gefertigt, der ebenfalls in Dresden angeboten wird. Der Chip implementiert das von der Funktion des Gehirns inspirierte Kozept des Hyperdimensional Computing(öffnet im neuen Fenster) . Ein KI-Modell wird hier nicht in Form mehrerer Matrizen und Vektoren, sondern als großer Zustandsvektor dargestellt. Damit soll sich auf Kosten der Genauigkeit effizienter rechnen lassen als mit klassischen Digitalrechnern.
Modulare Chips auf RISC-V-Basis
Wie bei vorherigen Arbeiten setzen die Forscher bei dem Chip auf erweiterte RISC-V-Kerne. Zuvor hatte die Gruppe an Spiking Neural Networks (SNNs) gearbeitet(öffnet im neuen Fenster) , einem ereignisgetriebenen Konzept zur Implementierung von KI-Beschleunigern. Die Forschung zu KI-Hardware soll neben der Ausbildung Schwerpunkt des Macht-AI sein.
Die entwickelten RISC-V-Kerne sollen sich modular zu nahezu beliebig großen Beschleunigern skalieren lassen – vom Wearable über Edge-Anwendungen bis zu Varianten für Sprachmodelle. Ob daraus einmal reale Produkte werden, muss sich allerdings zeigen. Mit knapp 4,5 Millionen Euro steht Macht-AI wesentlich weniger Geld zur Verfügung als dem europäischen Projekt Dare , das unter anderem einen KI-Beschleuniger für europäische Hochleistungsrechner entwickeln soll.