Energieeffizienz in Rechenzentren durch gezielte Softwareanpassungen

Energiesparpotenzial in Rechenzentren: Kleine Code-Änderung mit großer Wirkung

Der zunehmende Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) führt zu einem stetig steigenden Energiebedarf in Rechenzentren. Während Tech-Konzerne über den Ausbau von Atomkraft nachdenken, könnten kleinere Software-Anpassungen bereits signifikante Energieeinsparungen ermöglichen.

Bereits im Herbst 2024 präsentierten Forscher:innen mit "Perseus" ein Open-Source-Tool, das den Stromverbrauch beim Training großer Sprachmodelle, wie beispielsweise GPT von OpenAI, um bis zu 30 Prozent reduzieren kann. Der Schlüssel liegt in einer effizienteren Auslastung der für das KI-Training verwendeten Grafikprozessoren (GPUs).

Nun haben kanadische Wissenschaftler:innen der University of Waterloo einen weiteren Ansatzpunkt zur Energieoptimierung identifiziert: die Verarbeitung von Netzwerkpaketen. Die derzeitige Methode, mit der Netzwerkpakete in Rechenzentren verarbeitet werden, ist ineffizient. Eine geringfügige Änderung in der Reihenfolge der Aufgabenabarbeitung könnte den Stromverbrauch um bis zu 30 Prozent senken.

Der Informatikprofessor Martin Karsten von der University of Waterloo vergleicht die Optimierung mit der Verbesserung eines Produktionsablaufs, bei dem unnötige Bewegungen vermieden werden. Durch die Umstrukturierung der Netzwerkpaketverarbeitung konnte Karstens Team die Nutzung des CPU-Caches deutlich verbessern.

Die notwendige Änderung umfasst lediglich etwa 30 Zeilen Linux-Code. Da Linux in den Rechenzentren aller großen Tech-Konzerne verwendet wird, hätte diese Anpassung ein erhebliches Einsparpotenzial. Obwohl die Änderung im neuesten Linux-Kernel (6.13) integriert ist, zögern Konzerne wie Amazon, Google oder Meta noch mit der Implementierung.

Professor Karsten betont, dass die Aktivierung der Code-Änderung weltweit Energieeinsparungen im Umfang von mehreren Gigawattstunden ermöglichen könnte. Nahezu jeder Internetdienst, von Google-Suchen bis hin zu ChatGPT-Prompts, könnte seinen Energiebedarf durch diese Anpassung deutlich reduzieren.

Gerade angesichts des prognostizierten Anstiegs des Energieverbrauchs in Rechenzentren durch den wachsenden KI-Einsatz sind solche Optimierungen von entscheidender Bedeutung.

Laut einer Prognose von Goldman Sachs aus dem Mai 2024 könnte die "KI-Revolution" den Stromverbrauch in Rechenzentren bis 2030 um 160 Prozent steigern. Der jährliche Energiebedarf von Rechenzentren weltweit würde demnach von aktuell rund 400 Terawattstunden auf über 1.000 Terawattstunden ansteigen.

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Bibliographie:

1. https://t3n.de/news/ki-energieverbrauch-30-zeilen-linux-code-1670102/
2. https://t3n.de/
3. https://www.reddit.com/r/technology/comments/1i7tlde/changing_linux_code_could_cut_data_center_energy/?tl=de
4. https://t3n.de/news/
5. https://t3n.de/news/licht-elektronen-deutsches-startup-energieeffizienz-ki-1658854/
6. https://t3n.de/news/ki-stromverbrauch-energie-perseus-1656380/
7. https://shop.t3n.de/products/t3n-77
8. https://shop.t3n.de/products/t3n-75