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Neue Technologien und effizientere Modelle für eine nachhaltigere Zukunft
Mit dem rasanten Fortschritt der Künstlichen Intelligenz (KI) steigt auch deren Energieverbrauch, insbesondere durch komplexe und rechenintensive Modelle wie GPT-4. Diese Modelle benötigen enorme Mengen an Energie, um komplexe Aufgaben zu bewältigen, was ihren ökologischen Fussabdruck erheblich vergrössert.
Doch neben diesen grossen Modellen setzen Forscher zunehmend auf energieeffizientere Lösungen wie Mini-Sprachmodelle, die deutlich weniger Rechenleistung und damit weniger Energie benötigen. Dieser Beitrag beleuchtet sowohl die Herausforderungen im Energieverbrauch der KI als auch neue Ansätze zur Reduzierung dieses Verbrauchs.
Der Energiebedarf von grossen und kleinen KI-Modellen
Grosse Sprachmodelle wie GPT-4 sind darauf ausgelegt, viele unterschiedliche Aufgaben mit hoher Genauigkeit zu bewältigen. Allein das Training eines Modells wie GPT-3 erfordert etwa 1287 Megawattstunden (MWh) Strom, was in der Schweiz dem Jahresverbrauch von rund 214 Haushalten entspricht [6].
Auch die Inferenz, also die Beantwortung von Nutzeranfragen, verursacht hohe Energiekosten, da jede Anfrage umfangreiche Rechenressourcen in Anspruch nimmt. Schätzungen zufolge benötigt eine Anfrage an ein Modell wie ChatGPT etwa zehnmal mehr Energie als eine Google-Suche [7].
Im Gegensatz dazu verbrauchen Mini-Sprachmodelle, die für spezifische Anwendungsfälle und weniger komplexe Aufgaben entwickelt wurden, deutlich weniger Energie. Diese kleineren Modelle sind auf Effizienz optimiert und benötigen nur einen Bruchteil der Rechenleistung. Dadurch eignen sie sich ideal für Aufgaben, bei denen keine hochkomplexen Berechnungen erforderlich sind, und bieten somit eine nachhaltigere Option für die breite Anwendung von KI. Solche Modelle könnten künftig in mobilen Geräten, IoT-Anwendungen oder spezialisierten Geschäftsanwendungen eingesetzt werden und helfen, die Umweltbelastung durch KI zu reduzieren.
Vergleich des Energieverbrauchs verschiedener Sprachmodelle
Eine detaillierte Übersicht des geschätzten Energieverbrauchs für verschiedene Sprachmodelle zeigt die Unterschiede zwischen den Standard- und Mini-Versionen. Die folgende Tabelle gibt eine Vorstellung davon, wie stark der Energieverbrauch pro Anfrage variiert:
| Modell | Parameteranzahl (geschätzt) | Energieverbrauch (Training) | Energieverbrauch (pro Anfrage) |
|---|---|---|---|
| GPT-4 | 1 Billion+ | Sehr hoch | Sehr hoch, 10x einer Google-Suche |
| GPT-4o | ca. 1 Billion+ | Sehr hoch, vergleichbar mit GPT-4 | Sehr hoch, 10x einer Google-Suche |
| o1-preview | ca. 500 Millionen – 1 Milliarde | Moderat, da kompakteres Modell | 3–5x einer Google-Suche |
| o1-mini | ca. 100 – 500 Millionen | Deutlich geringer | ca. 1–2x einer Google-Suche |
| GPT-4o mini | ca. 100 Millionen | Niedrig | Vergleichbar mit Google-Suche |
Anmerkung: Diese Schätzungen zum Energieverbrauch variieren je nach Infrastruktur und Hardwarekonfiguration. Grössere Modelle wie „GPT-4“ und „GPT-4o“ haben einen wesentlich höheren Energieverbrauch pro Anfrage im Vergleich zu kompakteren Modellen wie „o1-mini“ und „GPT-4o mini“.
Neue Technologien zur Energieeinsparung
Um den steigenden Energiebedarf effizienter zu gestalten, setzen Forscher und Unternehmen auf innovative Technologien, die den Energieverbrauch von KI drastisch senken können. Drei der vielversprechendsten Entwicklungen sind die CRAM-Technologie, neue Energieeinsparungstools des MIT und die modulare Infrastruktur in Rechenzentren.
CRAM-Technologie
Ein Team der University of Minnesota hat die sogenannte Computational Random Access Memory (CRAM)-Technologie entwickelt, die die Datenverarbeitung direkt im Speicher ermöglicht. Im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen kann diese Methode den Energieverbrauch um das bis zu 1000-Fache reduzieren. Durch die Verlagerung der Rechenprozesse in den Speicherbereich müssen weniger Daten zwischen Prozessor und Speicher transportiert werden, was den Energieaufwand erheblich verringert. Diese Technologie könnte besonders im Training von KI-Modellen einen entscheidenden Beitrag zur Effizienzsteigerung leisten [1].
Energiesparende Tools vom MIT
Das MIT Lincoln Laboratory Supercomputing Center hat Werkzeuge eingeführt, die den Energieverbrauch von KI-Trainings um bis zu 80% senken können. Dazu gehören Power-Capping-Technologien, die den Stromverbrauch der Hardware regulieren, sowie das frühe Stoppen des Trainings, sobald ein akzeptables Leistungsniveau erreicht ist. Diese Ansätze zielen darauf ab, den Energieverbrauch ohne Beeinträchtigung der Modellqualität zu senken, und bieten Unternehmen eine Möglichkeit, ihre KI-Systeme effizienter zu betreiben [2].
Modulare Infrastruktur
Ein weiteres zukunftsweisendes Konzept ist die modulare Infrastruktur in Rechenzentren. Diese Bauweise verwendet standardisierte Bausteine, die den Energieverbrauch sowie den “embodied carbon” – die CO₂-Belastung durch Herstellung und Betrieb der Server – erheblich reduzieren können. Solche modularen Systeme ermöglichen eine effizientere Wartung und Skalierbarkeit und sind daher besonders attraktiv für Unternehmen, die grosse Datenmengen verarbeiten und verwalten müssen [3].
OpenAI und Microsoft: Vorreiter in der nachhaltigen KI
OpenAI, das Unternehmen hinter ChatGPT, betreibt seine KI-Modelle in Partnerschaft mit Microsoft auf der Azure-Cloud-Plattform. Microsoft hat sich verpflichtet, bis 2025 seine weltweiten Rechenzentren ausschliesslich mit erneuerbaren Energien zu betreiben [8]. Diese Initiative ist dringend notwendig, da der Betrieb von KI-Systemen wie GPT-4 enorme Energieanforderungen stellt. Seit 2020 sind die CO₂-Emissionen von Microsoft um fast 30% gestiegen, was grösstenteils auf den Ausbau der Rechenzentren zur Unterstützung von KI-Workloads zurückzuführen ist [8].
Fortschritte in Forschung und Effizienz
Neben hardwarebasierten Innovationen wie CRAM und modularer Infrastruktur werden auch softwareseitige Ansätze verfolgt, um den Energieverbrauch zu reduzieren. Techniken wie Pruning und Knowledge Distillation verkleinern KI-Modelle gezielt und steigern deren Effizienz ohne Einbussen bei der Genauigkeit. Zudem arbeiten Forscher daran, ungenutzte Daten – sogenannte “Dark Data” – zu reduzieren, um Speicher- und Energieverbrauch zu minimieren [8].
Fazit
Die neuesten technologischen Fortschritte zeigen, dass der Energieverbrauch grosser KI-Modelle erheblich reduziert werden kann. CRAM, die Tools des MIT und modulare Infrastrukturen bieten vielversprechende Lösungen, um die steigende Nachfrage nach KI nachhaltig zu gestalten. Mini-Sprachmodelle bieten darüber hinaus eine effizientere Alternative für spezifische Anwendungsbereiche. Unternehmen wie OpenAI und Microsoft investieren zunehmend in erneuerbare Energien und effiziente Technologien, um die Umweltbelastung zu minimieren. Dennoch bleibt es entscheidend, die Entwicklung und den Einsatz solcher Technologien weiter voranzutreiben, um eine nachhaltigere Zukunft für die KI-Branche zu sichern.
Quellen
- Beitragsbilder von Unsplash
- [1] Researchers develop state-of-the-art device to make artificial intelligence more energy efficient
- [2] New tools to reduce the energy AI models devour
- [3] Deploying high-performance, energy-efficient AI
- [4] AI and energy: Will AI reduce emissions or increase demand?
- [5] Yes, AI will improve energy efficiency
- [6] Researchers develop new, more energy-efficient way for AI
- [7] Potential of artificial intelligence in reducing energy and carbon emissions
- [8] How can artificial intelligence help us to improve energy efficiency?
