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BiKA: Ultra‑leichter KI‑Hardware‑Beschleuniger inspiriert von Kolmogorov‑Arnold‑Netzwerken

Für Edge‑Geräte, die nur begrenzte Ressourcen und Strom haben, sind leichte Neural‑Network‑Beschleuniger unverzichtbar. Traditionelle Ansätze wie Quantisierung und Binarisierung senken zwar die Hardwarekosten, bleiben a…

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  • Für Edge‑Geräte, die nur begrenzte Ressourcen und Strom haben, sind leichte Neural‑Network‑Beschleuniger unverzichtbar.
  • Traditionelle Ansätze wie Quantisierung und Binarisierung senken zwar die Hardwarekosten, bleiben aber bei dem klassischen ANN‑Rechenmuster.
  • Das neue Kolmogorov‑Arnold‑Network (KAN) bietet ein innovatives Netzwerk‑Paradigma mit lernbaren nichtlinearen Funktionen, ist jedoch für die Hardware‑Implementierung zu…

Für Edge‑Geräte, die nur begrenzte Ressourcen und Strom haben, sind leichte Neural‑Network‑Beschleuniger unverzichtbar. Traditionelle Ansätze wie Quantisierung und Binarisierung senken zwar die Hardwarekosten, bleiben aber bei dem klassischen ANN‑Rechenmuster.

Das neue Kolmogorov‑Arnold‑Network (KAN) bietet ein innovatives Netzwerk‑Paradigma mit lernbaren nichtlinearen Funktionen, ist jedoch für die Hardware‑Implementierung zu rechenintensiv. Inspiriert von KAN hat das Team BiKA entwickelt – einen multiplikationsfreien Beschleuniger, der die nichtlinearen Funktionen durch binäre, lernbare Schwellenwerte ersetzt. Dadurch entsteht ein extrem leichtes Rechenmuster, das lediglich Vergleicher und Akkumulatoren benötigt.

Ein FPGA‑Prototyp auf der Ultra96‑V2-Plattform demonstriert, dass BiKA die Hardwareressourcen gegenüber binarisierten und quantisierten ANN‑Systolic‑Array‑ Beschleunigern um 27,73 % bzw. 51,54 % reduziert, ohne die Genauigkeit zu verlieren. BiKA eröffnet damit einen vielversprechenden Weg für hardwarefreundliche KI‑Designs auf ressourcenbeschränkten Edge‑Geräten.

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