News
Flex Power Modules stellt auf der electronica 2024 hochdichte, digitale Stromversorgungslösungen für KI-Rechenzentren vor
Es wurde viel darüber diskutiert, wie sich KI in Zukunft entwickeln könnte – ein KI-Gipfel im Vereinigten Königreich im November 2023 versammelte Technologieführer aus der ganzen Welt, um mögliche Ergebnisse zu diskutieren, gute wie schlechte. Passenderweise fand das Treffen in Bletchley Park statt, wo im Zweiten Weltkrieg Codeknacker arbeiteten und den frühen Computer „Colossus“ nutzten, der mit seinen 2500 Röhren, 17 Quadratmetern Stellfläche, 5 Tonnen Gewicht und 8 kW Stromverbrauch vielleicht ein Vorläufer der heutigen KI ist. Der „Colossus“ ist ein Computer, der die KI von heute revolutionieren könnte.Turing-Test' um festzustellen, ob ein Computer 'denken' kann, ist nach dem Bletchley Park-Codeknacker Alan Turing benannt, und es wird argumentiert, dass das 'Large Language Model' ChatGPT diesen Test jetzt mit Leichtigkeit besteht.
Grenzen der KI – Energie und Hardware
Welche Faktoren beeinflussen also die KI? Abgesehen von ethischen Überlegungen gibt es praktische Grenzen, nicht zuletzt die erforderliche Hardware und die Bereitstellung von Energie für deren Betrieb. Vor der KI Daten Center zeigte enorme Durchsatzsteigerungen, um die Nachfrage nach Diensten wie Video-Streaming und Cloud-Gaming zu erfüllen, aber die Hardware hielt mit und Entwicklungen in der Programmierung und Effizienz der Stromversorgungssysteme führten dazu, dass der Gesamtenergieverbrauch des Rechenzentrums kaum anstieg. So stieg der Verbrauch zwischen 2015 und 2022 nur um 20% nach Angaben der Internationalen Energieagentur (IEA). Und das, obwohl die Arbeitslast im Rechenzentrum zwischen den gleichen Daten um 3401 TP34T zugenommen hat.
Rechenzentren, KI und Energie – die Zahlen
Bei der KI ändern sich die Dinge jedoch – die Trainingsphase eines Large Language Model (LLM) ist energieintensiv, ChatGPT verbraucht Berichten zufolge über 1,2 TWh. In der Betriebs- oder „Inferenz“-Phase jedoch die Zahl liegt bei 564 MWh pro Tag mit fast 30.000 NVIDIA-GPUs in über 3.600 Servern. Aufgrund dieser und aller anderen Serveranwendungen gibt die IEA an, dass der Energieverbrauch von Rechenzentren derzeit jährlich um 20–401 TP34T wächst. Firma Schneider schätzt, dass der CAGR-Faktor für KI bis 2028 zwischen 251 und 34 Milliarden US-Dollar liegt.
Erfahren Sie mehr über KI-Leistungsaspekte bei Flex-Leistungsmodulen
