Wie KI energieeffizienter werden kann
Künstliche Intelligenz verbraucht jede Menge Energie. Forscher auf der ganzen Welt arbeiten daher an datensparsamen KI-Modellen und energieeffizienter Hardware.
Das Google-Rechenzentrum im belgischen Saint-Ghislain war das erste mit einer Grauwasser-Verdunstungsanlage gekühlte. Es soll "mit größtmöglicher Effizienz" Daten verarbeiten.
(Bild: Google)
- Katja Scherer
Am 16. September 2022 war es so weit: Im Raum Bayreuth ging Europas leistungsfähigstes kommerzielles KI-Rechencluster an den Start: Alpha One. Gebaut hat es das Heidelberger KI-Start-up Aleph Alpha. Seine 512 NVIDIA-A100-KI-Beschleuniger mit je 80 GByte Speicher können gut 7,6 Billiarden Rechenoperationen pro Sekunde durchführen.
Damit belegt das Rechenzentrum den 72. Platz auf der Liste der 500 schnellsten Supercomputer, schreibt das Start-up. Ganz vorne an der Spitze ist das zwar nicht. Dennoch: Für die KI-Entwicklung in Deutschland und Europa kann man Alpha One als Meilenstein werten. Denn dank des neuen Rechenzentrums sollen Unternehmen aus der ganzen Welt mit dem Sprachmodell Luminous von Aleph Alpha arbeiten können. Das KI-Modell verarbeitet Texte und Bilder und wurde mit Beispielen in Deutsch, Englisch, Französisch und Spanisch trainiert. Die größte Luminous-Variante kommt laut Aleph Alpha auf knapp über 200 Milliarden Parameter.
(Bild: Google)
Das Dilemma der KI-Branche
Doch für den Betrieb braucht es jede Menge Strom. Das neue Rechenzentrum von Aleph Alpha veranschaulicht damit ein Dilemma, in dem derzeit die gesamte KI-Branche steckt. Auf der einen Seite gilt KI als zentrale Zukunftstechnologie. Auf der anderen Seite ist sie sehr energieintensiv. Der Energieverbrauch von Rechenzentren ist jetzt schon erheblich. Wie der Digitalverband Bitkom schreibt, haben deutsche Rechenzentren im Jahr 2020 insgesamt 16 Milliarden Kilowattstunden Strom verbraucht – mehr als ganz Berlin im gleichen Zeitraum. Der ist zwar nur zum Teil auf KI-Anwendungen zurückzuführen. KI-Anwendungen mit immer größeren und mächtigeren Modellen werden jedoch in Zukunft immer mehr Energie benötigen – und CO2 ausstoßen. Weltweit arbeiten daher Forschende und Unternehmen an neuen Verfahren, Soft- und Hardware, die den wachsenden Energiehunger der Künstlichen Intelligenz bremsen sollen.
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