Die Universität Paderborn hat ein ambitioniertes Projekt gestartet, um die Energieeffizienz von Künstlicher Intelligenz (KI) erheblich zu verbessern. Im Rahmen des KI-Leuchtturmprojekts „eki“ streben die Wissenschaftler*innen an, den Energieverbrauch von KI-Systemen um bis zu 90 Prozent zu reduzieren. Die Initiative wird mit etwa 1,5 Millionen Euro vom Bundesministerium für Umwelt, Klimaschutz, Naturschutz und nukleare Sicherheit über drei Jahre gefördert, um eine nachhaltige Zukunft in der applikativen Nutzung von Künstlicher Intelligenz zu unterstützen. Grundlage des Projekts ist die Nutzung von Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) anstelle der herkömmlichen Grafik- und Zentralprozessoren, die in Rechenzentren eingesetzt werden.
Tiefe neuronale Netze (DNNs) sind entscheidend für die Funktionalität von KI, jedoch verursachen sie auch signifikante CO2-Emissionen in den Rechenzentren, da sie hohe Rechenleistungen benötigen. Diese Netze müssen mit großen Datenmengen trainiert werden, was hohe Energieeinsätze zur Folge hat. Durch den Einsatz von FPGAs können maßgeschneiderte Hardwarelösungen entwickelt werden, die je nach Anwendung weniger Energie verbrauchen und effizienter rechnen als herkömmliche Prozessoren. Die Herausforderung bleibt die komplexe Programmierung von FPGAs, jedoch berichtet die Universität Paderborn von Fortschritten und Lösungen, um diese Hürden zu überwinden.
Energieeffizienz und Forschung
Im Rahmen des Projektes arbeiten die Forscher*innen auch eng mit AMD/Xilinx zusammen, um das Open-Source-Programm FINN für neuronale Netze auf FPGAs zu verbessern. Dazu gehört die Vereinfachung von KI-Modellen, indem unnötige Verbindungen entfernt werden. So wurde eine Aufteilung der DNNs auf mehrere FPGAs vorgenommen, um die Effizienz zu steigern und eine zehnfache Energieeffizienz im Vergleich zu herkömmlichen Grafikprozessoren zu erreichen.
Zusätzlich sollen zuverlässige Methoden zur Vorhersage des Energiebedarfs einzelner Komponenten entwickelt werden. Damit kann nicht nur der Stromverbrauch, sondern auch die CO2-Emissionen signifikant reduziert werden, was vor allem von der Art des Strommixes abhängt. Der Code der entwickelten Methoden wird im FINN offen verfügbar sein, wodurch eine breite Nutzung und weitere Forschung gefördert wird. Workshops zur Anwendung dieser Methoden werden am PC2 der Universität Paderborn angeboten.
Globale Entwicklungen im Energiesektor
Die Dringlichkeit solcher Projekte ist durch den stark zunehmenden Energieverbrauch von Rechenzentren für KI-Anwendungen in Europa evident. Prognosen zufolge wird dieser Verbrauch bis 2030 auf über 150 Terawattstunden ansteigen, was fast eine Verdopplung des aktuellen Verbrauchs darstellt. Derzeit macht dieser Verbrauch rund fünf Prozent des gesamten europäischen Stromverbrauchs aus. Eine der Hauptursachen für diesen Anstieg sind die momentan verwendeten Technologien, einschließlich des hohen Einsatzes von GPUs. Google berichtete, dass die Treibhausgasemissionen im vergangenen Jahr um 13 Prozent auf über 14,3 Millionen Tonnen Kohlendioxid gestiegen sind, was auf den erhöhten Energieverbrauch in den Rechenzentren zurückzuführen ist.
Parallel dazu hat Google Verträge mit Kairos Power unterzeichnet, um kleine modulare Atomreaktoren zur Deckung seines Energiebedarfs zu nutzen. Branchenführer wie Amazon und Microsoft setzen ebenfalls auf Kernenergie, um ihre KI-relevanten Infrastrukturen nachhaltiger zu gestalten. Der Energiebedarf wird voraussichtlich mit der zunehmenden Nutzung von KI in Beruf und Freizeit weiter steigen, selbst wenn energieeffiziente Algorithmen angewendet werden.
Ein neues KI-Rechenzentrum von xAI benötigt beispielsweise 70 Megawatt an Energie, die durch den Einsatz von 100.000 Nvidia H100 GPUs bereitgestellt wird. Solche Entwicklungen erfordern massive Investitionen in erneuerbare Energien und den Ausbau der Strominfrastruktur, um den steigenden Bedarf nachhaltig zu decken. Experten heben hervor, dass die Klimabilanz der KI auch positive Beiträge zum Klimaschutz wie steigende Effizienz in verschiedenen Sektoren und zur Verbesserung der Ernährungssicherheit berücksichtigen muss.
Insgesamt zeigt das Projekt der Universität Paderborn das Potenzial von Künstlicher Intelligenz zur signifikanten Reduktion des Energieverbrauchs und der CO2-Emissionen. Dies ist besonders wichtig im Kontext des drohenden Klimawandels und der notwendigen Transformation der Energiequellen innerhalb der Technologiebranche.
Universität Paderborn berichtet, dass … Tagesschau ergänzt, dass …