Energieverbrauch durch KI: Eine neue Herausforderung
Der steigende Energiebedarf durch KI stellt Rechenzentren vor große Herausforderungen. In unserem Blogbeitrag beleuchten wir, wie nachhaltige Lösungen und neue Technologien helfen, den ökologischen Fußabdruck zu minimieren und Effizienz zu steigern.
In unserem letzten Blogbeitrag „Nachhaltigkeit in Rechenzentren: Ein Muss im KI-Zeitalter“ haben wir bereits die Bedeutung nachhaltiger Praktiken in Rechenzentren hervorgehoben. Heute möchten wir nochmal konkreter auf ein drängendes Problem eingehen, das in der Welt der künstlichen Intelligenz (KI) zunehmend an Bedeutung gewinnt: Auf den rapiden Anstieg des Energieverbrauchs durch KI-Systeme.
Energieverbrauch steigt rasant an
Mit dem exponentiellen Wachstum der KI-Technologie steigt auch der Energiebedarf rasant an. Große Technologiekonzerne investieren Quartal für Quartal Milliarden in KI-Beschleuniger, was zu einem sprunghaften Anstieg des Stromverbrauchs in Rechenzentren führt. Insbesondere der Aufstieg generativer KI und die steigende Nachfrage nach Grafikprozessoren (GPUs) haben dazu geführt, dass Rechenzentren von Zehntausenden auf über 100.000 Beschleuniger skalieren müssen.
Energiebedarf pro Chip wächst
Die neuesten Generationen von KI-Beschleunigern, die von Nvidia, AMD und bald auch Intel auf den Markt gebracht werden, haben einen deutlichen Anstieg des Energieverbrauchs pro Chip zur Folge. Beispielsweise hat Nvidias A100 eine maximale Leistungsaufnahme von 250W bei PCIe und 400W bei SXM. Der Nachfolger H100 verbraucht bis zu 75 Prozent mehr, was zu einer Spitzenleistung von bis zu 700W führt. Diese Entwicklung zeigt, dass jede neue Generation zwar leistungsfähiger ist, aber auch mehr Energie benötigt.
Herausforderungen und Lösungen
Da der Energieverbrauch mit jeder neuen Generation von GPUs weiter ansteigt, stehen Rechenzentren vor der Herausforderung, diesen Bedarf effizient zu decken. Hier kommen innovative Kühlungstechnologien wie Flüssigkeitskühlung ins Spiel, die eine effektive Wärmeableitung bei gleichzeitig hoher Leistungsdichte ermöglichen.
Ein wichtiger Schritt zur Bewältigung dieser Herausforderung ist die verstärkte Nutzung erneuerbarer Energiequellen. Zudem arbeiten führende Chiphersteller wie Taiwan Semiconductor (TSMC) daran, die Energieeffizienz ihrer Produkte zu verbessern. Die neuesten Fertigungsprozesse von TSMC, wie der 3nm- und der zukünftige 2nm-Prozess, versprechen eine erhebliche Reduzierung des Energieverbrauchs bei gleichzeitiger Leistungssteigerung.
Die Prognosen zeigen, dass der Energiebedarf durch KI in den kommenden Jahren weiter steigen wird. Morgan Stanley schätzt, dass der globale Energieverbrauch von Rechenzentren 2024 auf etwa 46 TWh ansteigen wird, was bereits einer Verdreifachung gegenüber 2023 entspricht. Andere Prognosen gehen davon aus, dass bis 2030 bis zu 25 Prozent des gesamten Stromverbrauchs in den USA auf Rechenzentren entfallen könnten.
Fazit
Die rasante Entwicklung der KI-Technologie bringt enorme Herausforderungen mit sich, insbesondere im Hinblick auf den Energieverbrauch. Als Rechenzentrumsbetreiber sehen wir es als unsere Pflicht an, nachhaltige Lösungen zu fördern und zu implementieren. Allerdings können die gigantischen Herausforderungen des KI-Zeitalters nur gemeinsam gestemmt werden – von der vereinten IT-Branche, vom KI-Entwickler über die Chiphersteller bis hin zu den Rechenzentren.
Quelle: Forbes
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