IT-Infrastrukturen und deren StromverbrauchDieter Kranzlmüller, Andrew Grimshaw
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Zusammenfassungen
Künstliche Intelligenz ist die teuerste Form der Informationsverarbeitung und erfordert Rechenkapazität in einem Ausmaß, das in den Jahren davor unvorstellbar war. Besonders eindringlich zeigt sich dies angesichts der Energiemenge, die zur Speisung dieser IT-Infrastruktur erforderlich ist. Dieser Beitrag beschreibt die daraus erwachsenden Problemstellungen, auch und besonders unter Berücksichtigung des Kostenaspekts, und stellt Lösungen dar, die mit aktiver Teilnahme an der Stabilisierung des Stromnetzes die Energiekosten drastisch senken.
In diesem Kapitel untersuchen wir den scheinbar unersättlichen Strombedarf der digitalen Transformation und der allgemeinen Künstlichen Intelligenz und beleuchten, wie wir als Gesellschaft diesen Bedarf reduzieren und kontrollieren sowie die Auswirkungen auf das Klima durch sorgfältige Technik und die Bereitschaft, einige vernünftige Kompromisse einzugehen, verringern können.Wir beginnen mit einer Einführung in den Stromverbrauch herkömmlicher digitaler Geräte, bevor wir Hintergrundmaterial zu Umfang und Ausmaß der Herausforderungen für die IT-Infrastruktur anbieten. Wie viel Rechnerkapazität wird benötigt, welche Technologien werden wahrscheinlich eingesetzt, und welche Investitions- und Stromkosten werden der Gesellschaft durch die Bereitstellung dieser Kapazitäten entstehen? Dazu gehört auch ein Überblick über den aktuellen Stromverbrauch und den Stromerzeugungsmix in Deutschland sowie über die Arten und Grenzen der verschiedenen Stromerzeugungsquellen.
Anschließend gehen wir näher auf die Herausforderungen bei der Bereitstellung der erforderlichen Rechenkapazität ein. Dazu gehören Fragen, die von der Schätzung des Energiebedarfs über die physischen Rechenzentren, der effizienten Kühlung und des Energiemanagements (PUE und Auftragsplanung) bis hin zu den Übertragungssystemen für die Stromversorgung der Rechenzentren reichen, und schließlich Fragen der Stromerzeugung und der Standorte der Rechenzentren, die eng mit den gewählten Erzeugungsansätzen verbunden sind. Obwohl es ein interessanter Aspekt in diesem Kontext ist, werden wir uns explizit nicht mit den erforderlichen Änderungen im Software-Ökosystem zur Unterstützung von KI-Prozessoren befassen.
Wir schließen mit einem Ausblick auf Maßnahmen, die erforderlich sind, wenn die digitale Transformation wie erwartet voranschreitet und ein solcher AGI-Aufbau stattfinden soll. Dies ist von besonderer Bedeutung für die Aspekte mit langer Vorlaufzeit, wie z. B. den Ausbau der Stromerzeugung, den Aufbau von Energiespeichersystemen und die Verbesserung des Übertragungsnetzes, die alle umfangreichen Genehmigungen und Planungen auf staatlicher und nationaler Ebene erfordern.
Bemerkungen
Die Angabe des Stromverbrauchs für eine Anfrage bei ChatGPT auf seite 130 scheint mir extrem hoch zu sein: "Eine Eingabeaufforderung in ChatGPT benötigt 6,79 Wh und die gleiche Anfrage in der Google-Suchmaschine 0,3 Wh." OpenAI spricht im Jahr 2025 selbst von 0.3 Wh. Erstaunlicherweise fehlt im Beitrag eine Quellenangabe für diesen Wert.
Auf Seite 125 dieses Beitrags steht: "Ein ähnlicher Bericht von PR Newswire (The Conference Board, 2024) schätzt den auf KI zurückzuführenden weltweiten Energiebedarf in den kommenden Jahren auf 26–36 % jährlich." Abgesehen davon, dass ich mich etwas über die Quelle wundere, scheint es sich um einen Übesetzungsfehler zu handeln. Im Original steht nämlich: "AI's computational power is projected to double every 100 days, increasing global energy demand attributed to AI by 26% to 36% annually in the coming years." d.h. es wird eine jährliche Erhöhung um 26% - 26% prognostiziert und nicht eine Erhöhung auf 26% - 36%.
Dieses Kapitel erwähnt ...
![]() Personen KB IB clear | Kate Crawford , Aidan N. Gomez , Llion Jones , Lukasz Kaiser , Niki Parmar , Illia Polosukhin , Noam Shazeer , Jakob Uszkoreit , Ashish Vaswani | ||||||||||||||||||
![]() Aussagen KB IB clear | Generative Machine-Learning-Systeme benötigen viel Energie | ||||||||||||||||||
![]() Begriffe KB IB clear | AGI
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, Deutschland germany
, Digitalisierung
, Energie
, Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS) computer-generated text
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, Künstliche Intelligenz (KI / AI) artificial intelligence
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, Technologie technology
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