KI-Rechenzentren: Effizienz muss zentrales Designprinzip sein
Riesige Rechenzentren mit enormer KI-Leistung entstehen gefühlt überall. Im Interview mit c’t erklärt AMDs Dr. Zacharia, wie deren Effizienz besser werden kann.
(Bild: Oak Ridge National Laboratories)
Künstliche Intelligenz in industriellem Maßstab erfordert enorme Rechenleistung und Speichermengen, die nur spezialisierte Rechenzentren bereitstellen können. Trotz der exorbitanten Kosten werden solche Rechenzentren aber zu Dutzenden, wenn nicht Hunderten, aus dem Boden gestampft. Das löst bei vielen Besorgnis aus – nicht nur wegen der Dominanz der US-Konzerne. Auch ökologische Fragen spielen eine große Rolle, denn ein Ende des KI-Booms ist kaum abzusehen und mit der großen Anzahl der Rechenzentren steigt deren globale ökologische Relevanz.
Um die Effizienz von KI-Rechenzentren zu steigern, müssten KI-Beschleuniger, Speicher- und Netzwerktechnik, Kühlung und Servergehäuse gemeinsam entwickelt und optimal aufeinander abgestimmt werden. Zu den Besonderheiten von KI-Rechenzentren sowie deren Anforderungen an Infrastruktur und Energie haben wir mit Dr. Thomas Zacharia geredet: Er ist seit März 2024 Senior Vice President für Strategische Technische Partnerschaften und Public Policy bei AMD und verantwortet weltweit Partnerschaften mit Regierungen, Forschungseinrichtungen und der Industrie zur Förderung von KI und Hochleistungsrechnen. Davor war er Direktor des Oak Ridge National Laboratory (ORNL) und leitete vier Systeme, die den jeweils ersten Platz auf der TOP500-Supercomputer-Liste belegten. Zudem ist er Vorstandsvorsitzender der Federal Reserve Bank in Nashville.
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