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www markttechnik de 39 2025 6 Aktuell STARLight-Projekt Europa soll führend in der Silizium-Photonik auf Basis von 300-mm-Wafern werden Hybridspeicher Training und Inferenz im Edge geht Das STARLight-Projekt ist ein von der Europäischen Kommission gefördertes Großvorhaben das Europa an die Spitze der Siliziumphotonik auf 300-mm-Wafern bringen soll Unter der Leitung von STMicroelectronics arbeiten 24 führende Unternehmen und Universitäten aus elf EU-Ländern gemeinsam daran bis 2028 eine komplette Wertschöpfungskette und eine Großserienfertigungslinie für 300-mm-Siliziumphotonik-Chips aufzubauen Ziel ist es anwendungsorientierte Lösungen für Rechenzentren KI-Cluster Telekommunikation und den Automobilsektor zu entwickeln und Europa als Technologieführer in dieser Schlüsseltechnologie zu etablieren Siliziumphotonik kombiniert die CMOS-Halbleiterfertigung mit optischer Signalübertragung und ermöglicht extrem schnelle und energieeffiziente Datenkommunikation Sie gilt als zentrale Technologie für kommende KI-Anwendungen da sie optische Verbindungen in Rechenzentren und KI-Clustern erlaubt die für den Ausbau benötigt werden und auch für Lidar Raumfahrttechnik und Photonik-Prozessoren geeignet ist Das Konsortium plant die Entwicklung fortschrittlicher Photonik-ICs PICs und adressiert dabei mehrere technische Schlüsselherausforderungen • Hochgeschwindigkeits-Modulatoren mit über 200 Gbit s pro Lane • die Integration effizienter On-Chip-Laser • den Einsatz neuer Materialien wie Siliconon-Insulator SOI Lithiumniobat LNOI und Bariumtitanat BTO • sowie optimiertes Packaging und Co-Integration von Photonikund Elektronikschaltungen für hohe Signalintegrität und niedrigen Energieverbrauch Konkrete Demonstratoren entstehen für Datacenter-Anwendungen mit Übertragungsraten bis 200 Gbit s und für ein optisches 400-Gbit s-Modul der nächsten »Pluggable Optics«-Generation Im Bereich Künstliche Intelligenz soll ein besonders energieeffizienter Photonik-Prozessor für rechenintensive Tensoroperationen ent wickelt werden Für die Telekommunikation arbeitet Ericsson an integrierten optischen Switches für Radio Access Networks sowie an Radioover-Fiber-Lösungen die leistungshungrige ASICs von den Antennen entlasten und so Kapazität und CO 2 -Bilanz verbessern Auch Lidar-Systeme für das autonome Fahren und hochpräzise Sensorsysteme für Robotik stehen im Fokus Mit Partnern wie CEA-Leti imec Soitec Sicoya Thales Nvidia und zahlreichen europäischen Forschungseinrichtungen vereint STARLight führende Industrieund Forschungskompetenz Das Projekt soll Europas technologische Souveränität in der Photonik stärken eine nachhaltige Fertigung aufbauen und die nächste Generation photonischer Chips für KI Datenkommunikation und automobile Anwendungen in die industrielle Realität überführen st ■ Ein französisches Forscherteam unter Leitung von CEA-Leti hat einen entscheidenden Durchbruch für Edge-KI-Systeme erzielt Es entwickelte die erste Hybridspeichertechnologie die sowohl Training als auch Inferenz direkt auf einem Chip ermöglicht Bisher mussten Entwickler zwischen zwei Speicherarten wählen die jeweils nur eine Aufgabe beherrschten Memristoren eignen sich für Inferenz da sie analoge Gewichte energieeffizient speichern und In-Memory-Computing unterstützen sind aber für die feinen Anpassungen beim Training zu ungenau Ferroelektrische Kondensatoren FeCAPs erlauben schnelle energiesparende Updates verlieren jedoch beim Lesen ihre Daten und sind damit für Inferenz ungeeignet Die Forscher kombinierten beide Technologien in einem CMOSkompatiblen Speicherstapel aus siliziumdotiertem Haf niumoxid mit Titan-Zwischenschicht Je nach elektrischer Initialisierung kann jede Zelle als FeCAP oder Memristor arbeiten So lassen sich präzise digitale Gewichte für das Training speichern und gleichzeitig analoge Leitwerte für die Inferenz bereitstellen Ein spezielles Digital-Analog-Übertragungsverfahren das keinen klassischen DAC benötigt überträgt die in FeCAPs gespeicherten Gewichte auf die Memristoren Das Team demonstrierte die Technik auf einem Array mit 18 432 hybriden Speicherzellen gefertigt im Standard-130-nm-CMOS-Prozess und inklusive kompletter Peripherie auf einem einzigen Chip Tests zeigen dass sich On-Chip-Training mit konkurrenzfähiger Genauigkeit durchführen lässt – ohne externe Updates oder komplexe Zusatzsysteme Damit können Edge-Geräte wie autonome Fahrzeuge medizinische Sensoren oder industrielle Überwachungssysteme eingehende Daten direkt auswerten und ihre Modelle in Echtzeit anpassen bei gleichzeitig streng kontrolliertem Energieverbrauch und reduzierter Hardwarebelastung st ■ Ein einziger Speicher der sowohl als Memristor als auch als FeCAP für das Inferenzieren und das Training von neuronalen Netzen arbeiten kann Bild E Vianello-M Plousey Dupouy CEA Die ersten Innovationen auf Basis von Siliziumphotonik-Anwendungen werden für Rechenzentren und KI-Cluster Telekommunikation und den Automobilmarkt erwartet Bild STMicroelectronics