Nachhaltige Recheninfrastruktur für generative KI-Anwendungen

In einer Welt, die von einem exponentiellen Anstieg der Datenmengen und einem wachsenden Bedarf an leistungsstarken Rechenressourcen geprägt ist, steht die Entwicklung nachhaltiger Recheninfrastruktur für High Performance Computing (HPC) im Mittelpunkt.

Besonders im Fokus stehen dabei Anwendungen wie Generative Künstliche Intelligenz (Gen AI), die immense Rechenleistung erfordern, um innovative Lösungen zu ermöglichen. In diesem Beitrag werden wir die Bedeutung nachhaltiger Recheninfrastruktur für solche Anwendungen betrachten und wie sie die Zukunft des HPC prägen wird.

Die Herausforderungen von Generativer KI an HPC

Generative KI-Anwendungen, wie zum Beispiel neuronale Netzwerke zur Bildgenerierung oder Sprachsynthese, erfordern enorme Rechenkapazitäten. Diese Anwendungen durchlaufen komplexe Trainingsphasen, die eine Vielzahl von Datenverarbeitungszyklen erfordern. Traditionelle Rechenzentren, die auf konventionellen Architekturen basieren, stoßen schnell an ihre Grenzen und verursachen dabei hohe Energiekosten und Umweltbelastungen.

Nachhaltige Recheninfrastruktur als Lösung

Nachhaltige Recheninfrastrukturen für HPC-Anwendungen bieten eine vielversprechende Lösung für diese Herausforderungen. Durch die Integration von umweltfreundlichen Technologien und effizienten Rechenarchitekturen können nicht nur ihre Betriebskosten gesenkt, sondern auch der ökologische Fußabdruck reduziert werden.

Energieeffiziente Rechenzentren

Die Entwicklung von energieeffizienten Rechenzentren ist ein Schlüsselelement für nachhaltiges HPC. Dies umfasst die Verwendung von energiesparender Hardware, intelligenter Kühlungstechnologien und erneuerbaren Energiequellen. Eine innovative Lösung besteht darin, Rechenzentren und Infrastrukturen von erneuerbaren Energien zu verschmelzen; windCORES betreibt das Rechenzentrum direkt im Turmfuß einer Windenergieanlage. Durch diese Integration wird nicht nur der Strom direkt aus erneuerbaren Quellen bezogen, sondern es werden auch Synergien aus bereits bestehenden Infrastrukturen, wie beispielsweise Gebäuden, Stromnetzen sowie Glasfaseranbindungen genutzt. Dies führt zur Steigerung der Nachhaltigkeit und somit zu massiven CO2-Einsparungen, bis zu 95%, im Vergleich zu traditionellen Rechenzentren.

Edge Computing und dezentrale Architekturen 

Der Einsatz von Edge Computing und dezentralen Rechenarchitekturen ermöglicht es, Rechenleistung näher an den Endnutzer zu bringen. Darüber hinaus können dezentrale Systeme flexibler auf Schwankungen in der Nachfrage reagieren, was zu einer optimalen Nutzung der Ressourcen führt. Ein weiterer Vorteil liegt darin, dass die Rechenleistung je nach Windintensität optimiert auf Nachhaltigkeit ausgesteuert werden kann. Jeder windCORES-Edge-Standort kann aktuell bis zu 1 MW an IT-Leistung bereitstellen. Deutschlandweit eignen sich bis zu 2.000 Windenergieanlagen für Edge Computing.

KI-optimierte Hardware 

Die Entwicklung von speziell für KI-Anwendungen optimierter Hardware, wie beispielsweise Graphikprozessoren (GPUs) und Tensor Processing Units (TPUs), trägt ebenfalls zur Verbesserung der Nachhaltigkeit von HPC bei. Diese spezialisierten Chips bieten eine deutlich höhere Rechenleistung pro Watt im Vergleich zu herkömmlichen Prozessoren, was zu einer Reduzierung des Energieverbrauchs führt. 

Die Vorteile nachhaltig betriebener HPC-Infrastruktur 

Die Implementierung nachhaltiger Recheninfrastruktur für Gen AI-Anwendungen bietet eine Vielzahl von Vorteilen. Dazu gehören: 

• Kosteneinsparungen: Durch die Senkung der Energiekosten und die Optimierung der Ressourcennutzung können Unternehmen ihre Betriebskosten erheblich reduzieren.
• Umweltfreundlichkeit: Die Nutzung erneuerbarer Energiequellen und die Integration von Windenergieanlagen tragen dazu bei, den ökologischen Fußabdruck von HPC-Anwendungen zu minimieren und einen nachhaltigen Beitrag zu leisten. 
• Sektorenkoppelung Power-to-Byte: Gezielte Lastverschiebung von IT-Anwendungen in windstarken Zeiten können Wirtschaftlichkeit durch günstige Windstromtarife steigern und den CO2-Fußabdruck senken. 
• Innovationsförderung: Nachhaltige HPC-Infrastruktur ermöglicht es Forschern und Entwicklern, komplexe Probleme schneller und effizienter zu lösen, was zu neuen Erkenntnissen und Innovationen führt. 

Fazit 

Die Entwicklung nachhaltiger Recheninfrastruktur ist entscheidend für die wirtschaftlich erfolgreiche Zukunft des High Performance Computing, insbesondere im Kontext von Generative KI-Anwendungen. Durch die Integration von Energieeffizienz, dezentralen Architekturen und speziell optimierter Hardware können Unternehmen und Forschungseinrichtungen nicht nur ihre Betriebskosten senken, sondern leisten auch ihren Beitrag zu Nachhaltigkeitszielen und erfüllen regulatorische Anforderungen. Die Mehrfachnutzung bereits bestehender Infrastruktur von erneuerbaren Energien, wie Windenergieanlagen bereitet einen effektiven Schritt in Richtung einer nachhaltigeren digitalen Zukunft. 

Co-Autoren

Dr. Jochen Thäder, Dr. Fiete Dubberke (windCORES)

Über windCORES

windCORES ist eine Marke des Unternehmens WestfalenWIND, dessen Kerngeschäft die Planung, der Bau und der Betrieb von Windendenergieanlagen ist. Hinzu kam 2015 mit der WestfalenStrom GmbH ein eigener Stromvertrieb, mit dem echter Öko-Strom aus Erneuerbaren Energien produziert und vermarktet wird.
Wir möchten die Welt mit innovativen Ideen grüner machen. So ist mit windCORES aus einer Idee eine Marke erwachsen, die 2019 mit dem Deutschen Rechenzentrumspreis ausgezeichnet wurde.

Dr. Fiete Dubberke

CEO bei WestfalenWIND IT

Dr. Fiete Dubberke ist Mitgründer und Mitentwickler des windCORES-Konzeptes und verantwortet als Geschäftsführer die Aktivitäten der WestfalenWIND IT seit 2018. Mit seinem Background aus der thermischen Verfahrenstechnik in Kombination mit erneuerbaren Energien unterstützt er mit windCORES und befähigt somit, verteilte IT-Infrastruktur nachhaltig und zukunftsfähig aufzustellen.
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Weiterführende Informationen

• Forbes, ChatGPT And Generative AI Innovations Are Creating Sustainability Havoc, 2024
• Wissenschaftliche Dienste des Deutschen Bundestag: Energieverbrauch von Rechenzentren, Sachstand WD 8 – 3000 – 070/21, 2021
• Publications Office of the European Union, Energy Consumption in Data Centers and Broadband Communication Networks in the EU, 2024
• Alex de Vries, The growing energy footprint of artificial intelligence, 2023