Neue Methode reduziert Stromverbrauch von KI deutlich

Der Höchstleistungsrechner SuperMUC-NG des Leibniz-Rechenzentrums ist der achtschnellste Computer weltweit (Foto: Veronika Hohenegger, LRZ)

Das Training von neuronalen Netzen für Künstliche Intelligenz (KI) erfordert enorme Rechenressourcen und damit sehr viel Strom. Forschende der Technischen Universität München (TUM) haben eine Methode entwickelt, die hundertmal schneller und damit wesentlich energieeffizienter funktioniert. Statt iterativ, also schrittweise vorzugehen, werden die Parameter auf Grundlage ihrer Wahrscheinlichkeit direkt aus den Daten berechnet. Die Qualität der Ergebnisse ist mit den bislang üblichen iterativen Verfahren vergleichbar.

Microsofts Atomstrompläne konkretisieren sich

Logobild: Kapi

Das US-amerikanische Energieunternehmen Constellation Energy mit Hauptsitz in Baltimore im Bundesstaat Maryland hat nach eigenen Angaben einen neuen Haupttransformator mit einem Wert von etwa 100 Millionen Dollar bestellt. Damit nehmen die Pläne von Microsoft zum Wiederhochfahren des Unglücks-AKW Three Mile Island für KI-Anwendungen in Pennsylvania langsam Gestalt an.

Digitalisierung treibt Stromverbrauch hoch

Vernetzung: Zunehmende Digitalisierung treibt den Stromverbrauch (Bild: pixabay.com, geralt)

Im Durchschnitt steigt in Unternehmen mit zunehmendem Einsatz von IKT-Technologien der Energieverbrauch um 1,03 Prozent innerhalb eines Jahres an. Das zeigt eine aktuelle Analyse des Zentrums für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW) und der Universität Göttingen von mehr als 28.700 in Deutschland ansässigen Unternehmen des verarbeitenden Gewerbes.

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