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Energieeffiziente Künstliche Intelligenz für nachhaltige Rechenzentren

Energieeffiziente Künstliche Intelligenz für nachhaltige Rechenzentren

Energieeffizienzsteigerung bei Künstlicher Intelligenz – Strategien für nachhaltige Rechenzentren

Die Anzahl der Rechenzentren wächst weltweit rasant, ebenso wie der Energiebedarf, der durch den Betrieb von KI-Systemen verursacht wird. Ein Forschungsteam unter der Leitung von Professor Wolfgang Maaß vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und der Universität des Saarlandes hat Methoden entwickelt, um den Stromverbrauch von KI-Anwendungen mithilfe innovativer Hard- und Softwarelösungen um bis zu 90 Prozent zu reduzieren. Die Ergebnisse des vom Bundesforschungsministerium geförderten Projekts Escade werden am 30. Juli im DFKI am Saarbrücker Campus präsentiert.

Hintergrund und Herausforderungen

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz ist heute allgegenwärtig. Jede Interaktion mit einem KI-System, beispielsweise einem Chatbot, erfordert Rechenleistung und damit Energie. Das Training und der Betrieb großer KI-Modelle verbrauchen global enorme Mengen an Strom, was zu einem erheblichen ökologischen Fußabdruck führt. Mit dem weiteren Wachstum der Technologie steigt der Energiebedarf stark an, was den Bau neuer Rechenzentren und Kraftwerke, teilweise auch auf fossiler Basis, notwendig macht. Dies führt zu erhöhten CO2-Emissionen und einem steigenden Wasserverbrauch für Kühlprozesse.

Ansätze zur Reduktion des Energieverbrauchs

  • Modellkomprimierung: Das Forschungsteam entwickelte kleinere, auf spezifische Aufgaben zugeschnittene KI-Modelle, die deutlich weniger Energie benötigen. Während herkömmliche Modelle mit Billionen von Parametern arbeiten, werden bei den neuen Modellen nur die relevanten Informationen genutzt. Durch diese Komprimierung konnten die Forscher eine Energieeinsparung von bis zu 89 Prozent bei vergleichbarer Leistung nachweisen.
  • Neuronale Architektursuche: Für KI-Modelle, die Bilddaten verarbeiten, wurde ein automatisiertes Verfahren zur Optimierung der Netzwerkarchitektur eingesetzt. Dieses reduzierte die Modellgröße um fast 90 Prozent und senkte den Energieverbrauch um 40 Prozent, ohne Leistungseinbußen. In einigen Fällen wurde sogar eine Verbesserung der Genauigkeit erzielt.

Praxisbeispiel: Automatisierte Schrottsortierung

In Kooperation mit der Stahl-Holding-Saar (SHS) wurde ein KI-Modell zur automatischen Sortierung von Stahlschrott entwickelt. Das ursprünglich sehr große und energieintensive Modell wurde durch Komprimierung und automatisierte Netzwerkanpassung erheblich verkleinert und energieeffizienter gestaltet, was den Recyclingprozess optimiert.

Weitere Maßnahmen für nachhaltige Rechenzentren

Das Projektteam präsentierte zudem Konzepte und Handlungsempfehlungen zur Verbesserung der Energieeffizienz in Rechenzentren. Ein eigens entwickeltes Tool ermöglicht präzise Prognosen zum Energieverbrauch und den Kosten verschiedener KI-Modelle. Dies unterstützt Betreiber dabei, rechenintensive Prozesse zeitlich so zu planen, dass sie von günstigen Strompreisen profitieren und wirtschaftlicher arbeiten können.

Neuromorphe Hardwaretechnologien

Im Bereich der Hardware erforscht das Konsortium neuromorphe Chips, die die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen. Erste Tests zeigen, dass diese Mikroprozessoren bis zu sechsmal energieeffizienter arbeiten als herkömmliche Chips. Weitere Forschung ist jedoch erforderlich, um das Potenzial dieser Technologie vollständig auszuschöpfen.

Veranstaltungshinweis

Am 30. Juli werden die Ergebnisse des Projekts Escade im DFKI in Saarbrücken vorgestellt. Die Veranstaltung richtet sich insbesondere an Betreiber von Rechenzentren, Technologieanbieter und Unternehmen, die an nachhaltigen KI-Lösungen interessiert sind.

Weitere Informationen und Anmeldung

Projektinformationen

Das Projekt ESCADE (Energy-Efficient Large-Scale Artificial Intelligence for Sustainable Data Centers) wurde über drei Jahre mit rund fünf Millionen Euro vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt im Rahmen des Green Tech Innovationswettbewerbs gefördert. Neben dem DFKI und der Universität des Saarlandes sind Partner wie die Technische Universität Dresden, die Universität Bielefeld, das Rechenzentrum Mitteldeutschland NT.AG, SHS Stahl-Holding-Saar, SEITEC GmbH sowie die Forschungsgesellschaft Salzburg Research beteiligt. Projektträger ist das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt.

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