Ausführbarer Softwarepfad
PyTorch → HAL/Runtime → kleine verbundene RTL-Kacheln → tatsächliche Ergebnisrückgabe. Austauschbare Gewichte innerhalb definierter Operatorverträge.
Forschungsstand
Die Forschung verbindet konkrete Software, überprüfte Schaltungen und dokumentierte Architekturentscheidungen.
PyTorch → HAL/Runtime → kleine verbundene RTL-Kacheln → tatsächliche Ergebnisrückgabe. Austauschbare Gewichte innerhalb definierter Operatorverträge.
Drei vollständig verdrahtete Kontextvarianten, extrahiertes Timing und Aktivitätsauswertung. Der aktive Kontext erreicht im Hauptfall 7,17 % kürzere Laufzeit bei gleichem Takt.
18 Berichte, öffentliche Kennzahlen, Vergleichsrechner und ein eigenständig ausführbarer Rechencheck. Auch verworfene Varianten bleiben dokumentiert.
Nächste Nachweisstufen
| Bereich | Nächster belastbarer Nachweis |
|---|---|
| Vollmodell | Gleiche Modellqualität, gesamte Latenz, Durchsatz und Energie gegenüber einer starken getesteten GPU-Konfiguration. |
| Physische Umsetzung | Weitere PVT-Ecken, Versorgung, Packaging und industrieller Signoff. Später Messungen an Silizium. |
| KI-Entwurfsprozess | Gleiche Designgüte bei geringerem Gesamtaufwand inklusive Modellen, Werkzeugen, Training und Eingriffen. |
| Öffentliche Software | Geprüfte Aufgabenverträge, reproduzierbare Ausführung und Kostenkontrolle vor einem allgemein zugänglichen Simulationsdienst. |