
© Amadeus Bramsiepe, KIT ERC Synergy Grant für das ATHENS-Projektteam mit Adrian Schwarzenberger, Professor Stefan Bräse, Professor Christian Koos, Hend Kholeif (v. l. n. r., Foto: Amadeus Bramsiepe, KIT
Enorm wachsende Datenmengen stellen die Informations- und Kommunikationstechnik vor Probleme. Besonders das digitale Trainieren sogenannter Large-Language-Models für KI-Anwendungen ist eine rechentechnische Mammutaufgabe. Der Flaschenhals dabei ist die Kommunikation zwischen tausenden Prozessoren in riesigen Parallelrechnern. Hierbei spielen optische Transceiver eine zentrale Rolle: Sie wandeln elektrische Informationen in optische Signale um, die dann über eine Glasfaser oder über einen Lichtwellenleiter effizient und schnell übertragen werden können. Bisher werden für die Signalumwandlung in den Transceivern in der Regel Silizium-Bauteile eingesetzt. Dieser Ansatz stößt jedoch zunehmend an Grenzen, da reine Siliziumbauteile zu langsam für die immer größeren Datenmengen sind. Dazu kommt ein hoher Energieverbrauch der vorhandenen Transceiver, der zu einem hohen CO2-Ausstoß der KI-Modelle beiträgt. Weiterlesen