Speicherengpass im Hardware-Design Speicherbedarf von KI: Können Hardware-Designer Schritt halten?

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Künstliche Intelligenz hält zunehmend Einzug im Alltag – ob Wearables, autonome Fahrzeuge oder Cloud-Modelle. Die Hardware-Entwicklung steht dadurch nie dagewesenen Druck. Dabei entwickelt sich der Speicher zunehmend zum entscheidenden Engpass für KI-Systeme auf allen Ebenen.

KI-Workloads sind auf schnellen Speicher mit hoher Dichte angewiesen, um datenhungrige Modelle zu versorgen. Ganz gleich, ob ein generatives Modell im Rechenzentrum trainiert oder eine Objekterkennung auf einem Edge-Gerät ausgeführt wird: Speicherbandbreite und -kapazität sind heute die wesentlichen Faktoren, die Leistung, Energieeffizienz und thermische Stabilität begrenzen.

Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, greifen Hardware-Teams auf verschiedene Speicherarchitekturen zurück. Dazu zählen High-Bandwidth Memory (HBM) für breite I/O-Kanäle und einen hohen Durchsatz beim KI-Training. GDDR6/GDDR7 kommen für grafikintensive oder inferenzlastige Aufgaben zum Einsatz. LPDDR5/LPDDR5X sind für energiebegrenzte Edge-KI-Anwendungen geeignet und 3D-gestapeltes DRAM ermöglicht mehr Kapazität auf kleinerem Raum. Für die Zukunft zeigen aufkommende nichtflüchtige Technologien wie MRAM und ReRAM vielversprechende Ansätze für persistente KI-Zustandsspeicherung und schnellere Bootzeiten von Edge-Geräten, befinden sich jedoch noch weitgehend in der Entwicklung für Mainstream-KI-Anwendungen. Jede dieser Technologien bringt jedoch spezifische Einschränkungen in Bezug auf Leistungsaufnahme, Kompatibilität, thermisches Design, Verfügbarkeit und Leistung mit sich. Das zwingt zu Designkompromissen auf Systemebene.

Hardware-Design für KI wird durch Speicher definiert

In traditionellen Hardware-Entwicklungsprozessen erfolgte die Auswahl des Speichers erst, nachdem über CPU oder GPU entschieden worden war. Im Zeitalter der KI hat sich diese Reihenfolge jedoch umgekehrt. Heute stellen Hardware-Entwickler fest, dass die Wahl der Speicherarchitektur den gesamten Hardware-Stack bestimmt. Sie beeinflusst das Platinenlayout, das Energieversorgungskonzept sowie den Formfaktor des Endprodukts.

Die Auswahl von High-Speed-GDDR6 kann eine schnellere KI-Inferenz ermöglichen, erfordert jedoch eigene Stromschienen und komplexere Leiterplattenlayouts, was zusätzliche thermische und EMV-Herausforderungen mit sich bringt. Der Einsatz von LPDDR5 in batteriebetriebenen Mobilgeräten reduziert die Leistungsaufnahme, begrenzt jedoch die verfügbare Bandbreite und kann dadurch die Modellgröße oder die Inferenzrate einschränken. High Bandwidth Memory (HBM) wiederum eröffnet ein enormes Durchsatzpotenzial, verlangt aber nach fortschrittlichen Packaging- und Kühltechnologien wie Vapor Chambers oder Flüssigkühlsystemen. Beides treibt die Kosten in die Höhe.

Dies sind keine theoretischen Bedenken. Da sich die Speicheranforderungen für KI rasant entwickeln, müssen Entwickler die Speicherausstattung und die Schnittstellen früher festlegen – oft noch bevor Softwaremodelle und Firmware stabil sind. Das erhöht das Risiko bei frühen Designentscheidungen: Eine falsch kalkulierte Speicherwahl kann eine erneute PCB-Revision erforderlich machen oder spätere Upgrade-Pfade einschränken.

Volatilität in der Speicher-Lieferkette

Mit der rasanten Verbreitung von KI-Modellen steigt auch die Nachfrage nach leistungsstarken Speichertechnologien. Doch insbesondere DRAM und NAND sind seit jeher ein zyklischer, stark preissensitiver Markt. Der aktuelle Nachfrageschub durch KI verstärkt diese Volatilität zusätzlich.

HBM, GDDR6 und LPDDR5 gelten inzwischen als strategische Schlüsseltechnologien. Ihre Produktion konzentriert sich auf Südkorea, das den DRAM-Markt dominiert. Taiwan ist dagegen führend bei Advanced Packaging und Foundry-Services. Japan liefert Materialien und Spezialspeicher.

Diese geografische Konzentration birgt bestimmte Risiken. Dazu gehören geopolitische Instabilität, etwa die Spannungen in der Taiwanstraße. Hinzu kommen Exportkontrollen und Handelsbeschränkungen. Engpässe in der Fertigung sind ebenfalls ein Problem, da EUV-Lithografie und DRAM-spezifische Anlagen nur in wenigen Fabriken verfügbar sind. Auch Materialknappheiten, etwa bei fluorhaltigen Prozessgasen oder speziellen Fotolacken, können die Lieferkette blockieren und Auslieferungen verzögern.

Für Entwickler, die an KI-gestützten Neueinführungen arbeiten, bedeutet dies längere Vorlaufzeiten und ein höheres Risiko für Bauteilobsoleszenz – etwa dann, wenn sich Speicher-Roadmaps verschieben oder ein bestimmtes Bauteil knapp wird.

Nicht nur die Speichermenge zählt – sondern auch der Zugriff

In KI-Hardware ist mehr Speicher nur dann hilfreich, wenn es sich um die richtige Art von Speicher handelt. Er muss am richtigen Ort verbaut und auf die richtige Weise angebunden sein.

Der Übergang von universellen Rechenaufgaben hin zu KI-zentrierten Workloads eröffnet Produktentwicklungsteams neue Designansätze. Eng gekoppelte Speicher reduzieren zwar die Latenz, erfordern jedoch eine tiefere Integration mit Prozessoren oder SoCs. Lose gekoppelte Speicher bieten mehr Flexibilität, können aber je nach Architektur zu Engpässen führen. Speicherzugriffsmuster – etwa Tensor-Wiederverwendung, Stride-Zugriffe oder Sparsity – müssen entsprechend der Modellstruktur und der Rechenpipeline optimiert werden. Auch Partitionierungsentscheidungen – etwa das Ablegen von Gewichten in HBM, Aktivierungen in LPDDR und Zwischendaten in NVM – beeinflussen Leistung, thermisches Verhalten und Batterielaufzeit erheblich.

Kompatibilität ist ein technisches Minenfeld. Entwickler müssen sicherstellen, dass der Speicher nicht nur elektrisch mit KI-Chips, FPGAs oder SoCs kompatibel ist, sondern auch logisch zu Parametern wie Bandbreite, Latenz und Parallelität passt. Eine falsche Konfiguration kann die Rechenleistung deutlich einschränken, den Energiebedarf in die Höhe treiben oder dazu führen, dass kostspielige Hardware-Beschleuniger nicht ausgelastet werden.

Vorausschauende Speicherplanung klarer Wettbewerbsvorteil

Unternehmen, die heute erfolgreiche KI-Hardware auf den Markt bringen, optimieren nicht nur die Leistung. Sie verankern von Beginn an auch Resilienz in ihrer Speicherstrategie.

Das bedeutet: Risiken in Beschaffung und Lebenszyklusstatus müssen bereits bei der Speicherauswahl berücksichtigt werden. Speicherzugriffe und Durchsatz sollten früh in der Designphase simuliert werden. Hardware-, Software- und Supply-Chain-Teams müssen zusammenarbeiten, um Hindernisse rechtzeitig zu erkennen. Zudem lohnt sich die Investition in Designplattformen, die Echtzeit-Kollaboration und Komponentenintelligenz unterstützen.

Wenn Design- und Beschaffungsteams isoliert voneinander arbeiten, werden Entscheidungen zum Speicher oft verzögert oder ohne Abstimmung getroffen. Kostspielige Fehler und verpasste Marktchancen sind die Folge. Arbeiten die Teams jedoch von Anfang an zusammen, können sie Alternativen identifizieren, Verfügbarkeitsrisiken reduzieren und Systeme entwickeln, die Leistungsaufnahme, Rechenleistung und Lieferkettensicherheit in Einklang bringen.

Da Entwickler zunehmend KI in allen Bereichen einsetzen – von Edge-Sensoren bis hin zur Rechenzentrumsinfrastruktur – wird der Speicher zur entscheidenden Stellschraube im Wettbewerb, in dem Strategien für Leistung, Skalierbarkeit und Bauteilverfügbarkeit aufeinandertreffen. Wer den Speicher nicht als nachrangigen Faktor, sondern als zentrale Entwurfsrandbedingung betrachtet, wird jene Produkte erfolgreich auf den Markt bringen, die den Anforderungen sich wandelnder KI-Workloads gerecht werden. Das verschafft im Rennen um die nächste Produktgeneration einen klaren Vorsprung gegenüber der Konkurrenz.

Dieser Artikel stammt von unserem Partnerportal ELEKTRONIKPRAXIS.

* Justin Sears verantwortet das Produktmarketing von B2B-SaaS-Plattformen bei Altium. In seiner Funktion als „Head of Product Marketing for SaaS” führt er das Team, das Cloud-Lösungen für die Elektronikentwicklung im Markt positioniert.

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