Artificial Intelligence

Die Rolle von Halbleitern für die künstliche Intelligenz

Erfahren Sie, welche Rolle Halbleiter für Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) spielen und wie sie High-Performance-Computing, effizientes Energiemanagement und sichere Datenverarbeitung ermöglichen. Lernen Sie mehr über die verschiedenen Arten von Halbleitern, die in der KI eingesetzt werden, und wie Infineon die KI-Revolution vorantreibt.

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Artikel

Juli 10, 2025

Künstliche Intelligenz - die nächste technologische Revolution

Künstliche Intelligenz (KI) ist die Schlüsseltechnologie des digitalen Zeitalters und wird in Zukunft für viele Geräte entscheidend sein. Ob automatisiertes Fahren, Smart-Home-Geräte, Gesichtserkennung, Musikstreaming, Sprachübersetzung, medizinische Diagnosen, Navigation, Service- und Industrieroboter - künstliche Intelligenz verändert zunehmend die Art und Weise, wie wir leben, arbeiten und kommunizieren, und wir nutzen sie bereits intensiv.

Aber was macht KI möglich? Die Antwort: Es sind Halbleiter.

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Innovative Halbleiter - Das Herzstück der Künstlichen Intelligenz

Halbleiter sind die Bausteine von KI-Systemen. Sie ermöglichen das Hochleistungs-Computing, das für maschinelles Lernen, Deep Learning, generative KI und andere KI-bezogene Aufgaben erforderlich ist. Unser Fokus bei Infineon liegt auf dem gesamten Ökosystem, das zur Unterstützung von KI-Funktionen erforderlich ist. Um KI-Systeme zu ermöglichen, spielen viele Arten von Halbleitern eine entscheidende Rolle, wie z. B.:

  • Prozessoren: Diese „Gehirne“ von KI-Systemen führen Anweisungen aus, führen Berechnungen durch und steuern den Datenfluss. Während Grafikprozessoren (Graphics Processing Units, GPUs) speziell für die komplexen Berechnungen entwickelt wurden, die für KI und maschinelles Lernen erforderlich sind, sind Zentraleinheiten (Central Processing Units, CPUs) für die serielle Verarbeitung konzipiert und für die Ausführung der Anweisungen zuständig, die das KI-System steuern.
  • KI-Sensoren: Als Ausgangspunkt eines KI-Systems sammeln und generieren Sensoren Daten, mit denen KI-Algorithmen arbeiten können. Zu den KI-Sensoren gehören Bildsensoren für die Objekterkennung, die Gesichtserkennung und autonome Fahrzeuge, Audiosensoren, die in Audiogeräten zur Erfassung von Tondaten verwendet werden, und Umweltsensoren, die Temperatur, Feuchtigkeit, Druck und andere Umweltfaktoren messen.
  • Aktuatoren: Leistungshalbleiter in KI-Systemen wie Stromversorgungseinheiten (PSUs), Batterie-Backup-Einheiten (BBUs) und Zwischenbuskonverter (IBCs) werden zur Steuerung des Stromverbrauchs in KI-Systemen verwendet, um sicherzustellen, dass das System die für den Betrieb erforderliche Energie erhält, und um Motoren und andere Aktoren in KI-Systemen wie Robotern und autonomen Fahrzeugen zu steuern.
  • Konnektivitätslösungen: Drahtlose Konnektivitäts-ICs (Bluetooth, UWB) oder Ethernet-ICs ermöglichen die Kommunikation mit einer Cloud oder zwischen KI-Systemen und anderen Geräten, wie Peripheriegeräten und Zubehör.
  • Sicherheits-Halbleiter: Sicherheitslösungen schaffen Vertrauen in KI-Systeme, indem sie sensible Daten vor unbefugtem Zugriff schützen, eine sichere Umgebung für KI-Systeme bereitstellen und Daten in KI-Systemen verschlüsseln und entschlüsseln.
Speicher und Speicherung: Flüchtige und nicht-flüchtige Speicher und Speicherlösungen rufen zuverlässig große Datenmengen für KI-Modelle ab.

Wir versorgen KI mit Strom

Unser „Grid-to-core“ Ansatz: Vom Stromnetz bis zum Prozessor

Alle Prozessoren, in denen die KI-Algorithmen trainiert und ausgeführt werden, laufen in speziellen Rechenzentren. Das exponentielle Datenwachstum, das durch Digitalisierung und künstliche Intelligenz angetrieben wird, erhöht den Energie- und Technologiebedarf von Rechenzentren erheblich.

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Leistungshalbleiter sorgen dafür, dass KI-Rechenzentren effizient arbeiten, indem sie den Energiefluss vom Stromnetz bis hin zu den Prozessoren, dem Kern, steuern. Dies ist entscheidend, da der Energiebedarf dieser Systeme aufgrund des wachsenden Datenverarbeitungsbedarfs schnell steigt.

Wir bei Infineon setzen bei der Energieversorgung von KI auf einen 'Grid-to-Core'-Ansatz. Der „Grid-to-Core“-Ansatz ist eine umfassende Strategie, die Infineon entwickelt hat, um den Energiebedarf von KI von Anfang an in der Energieversorgungskette zu berücksichtigen - angefangen beim Stromnetz bis hin zu den Kernkomponenten, den Prozessoren (z. B. GPUs, TPUs). Bei dieser Strategie geht es darum, die Energieumwandlung über verschiedene Stufen hinweg effizient und effektiv zu steuern, um die anspruchsvollen Anforderungen von KI-Rechenzentren zu erfüllen. Unser innovatives Portfolio an Leistungshalbleitern umfasst Lösungen, die vom Netz am Eingang des Rechenzentrums bis zum Kern, dem KI-Prozessor, reichen und die Vorteile von Si, SiC und GaN nutzen, um höchste Effizienz, Dichte und Robustheit zu erreichen.

Wie wir KI mit Strom versorgen

Wir ermöglichen KI

Wenn die Intelligenz ins Endgerät wandert

Im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz sind sowohl ein Prozessor als auch ein Mikrocontroller (MCU) wesentliche Komponenten, die jedoch unterschiedlichen Zwecken dienen und unterschiedliche Merkmale aufweisen. Ein Prozessor, auch bekannt als Zentraleinheit (CPU), ist das Gehirn eines Computersystems. Im Kontext der Cloud-KI handelt es sich in der Regel um eine Hochleistungs-CPU, die für komplexe Berechnungen und Aufgaben in einem Rechenzentrum ausgelegt ist.

Edge-KI - bei der die Intelligenz direkt am Gerät arbeitet, ohne mit einer Cloud verbunden sein zu müssen - öffnet die Türen zu einer breiten Palette von Anwendungen in der Automobilindustrie, der Industrie und dem Internet der Dinge. Edge-KI ist die Implementierung und Bereitstellung von KI-Anwendungen in einer Edge-Computing-Umgebung oder einem Gerät in der Nähe der Daten und nicht in einer zentralen Umgebung wie einer Cloud-Computing-Einrichtung. Gängige Anwendungsfälle sind intelligente Lautsprecher und Sprachassistenten, die Spracherkennungsanalysen verwenden und sich auf eine Reihe komplexer KI-Technologien stützen. Weitere Trends sind das intelligente Zuhause sowie der Gesundheits-, Lifestyle- und Wearables-Markt, wo KI die Effizienz von Edge-Geräten verbessern und reibungslose Nutzererfahrungen ermöglichen soll.

Mikrocontroller (MCUs) spielen eine entscheidende Rolle in vielen KI-Systemen, einschließlich derer, die in Edge Computing, IoT-Geräten und anderen Anwendungen eingesetzt werden, bei denen ein geringer Stromverbrauch und kleine Formfaktoren wichtig sind. MCUs werden in KI-Systemen verwendet, um eine Vielzahl von Aufgaben auszuführen, wie z. B. die Datenerfassung von Sensoren und anderen Quellen, die dann vom KI-System verarbeitet und analysiert werden, die Datenverarbeitung wie Filterung, Skalierung und Formatierung, bevor die Daten zur weiteren Analyse an einen leistungsfähigeren Prozessor gesendet werden, die Steuerung und Automatisierung sowie die Kommunikation mit anderen Geräten und Systemen, wie z. B. das Senden von Daten an die Cloud oder der Empfang von Befehlen von einem zentralen Server.

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Mikrocontroller (MCUs) spielen eine entscheidende Rolle in vielen KI-Systemen, einschließlich derer, die in Edge Computing, IoT-Geräten und anderen Anwendungen eingesetzt werden, bei denen ein geringer Stromverbrauch und kleine Formfaktoren wichtig sind. MCUs werden in KI-Systemen verwendet, um eine Vielzahl von Aufgaben auszuführen, wie z. B. die Datenerfassung von Sensoren und anderen Quellen, die dann vom KI-System verarbeitet und analysiert werden, die Datenverarbeitung wie Filterung, Skalierung und Formatierung, bevor die Daten zur weiteren Analyse an einen leistungsfähigeren Prozessor gesendet werden, die Steuerung und Automatisierung sowie die Kommunikation mit anderen Geräten und Systemen, wie z. B. das Senden von Daten an die Cloud oder der Empfang von Befehlen von einem zentralen Server.

Wie wir KI ermöglichen und bereitstellen

Infineon & du – treiben die KI-Revolution voran

Als weltweit tätiger Hersteller von  Halbleitern ermöglichen wir Kunden und Partnern, energieeffiziente, leistungsstarke und zuverlässige KI-Anwendungen zu entwickeln. Unsere Produkte, Software, Tools und Dienstleistungen unterstützen die Entwicklung von KI-basierten Anwendungen, von Daten- und ML-Pipelines bis hin zu leistungsstarken, stromsparenden KI-fähigen MCUs.

Wenn wir die Rolle von Halbleitern in der KI verstehen, können wir das volle Potenzial dieser Technologie ausschöpfen und eine effizientere, vernetzte und intelligente Welt schaffen.

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