Energieeffiziente KI durch reversible Berechnung: Ein neuer Ansatz

LONDON (IT BOLTWISE) – Die Suche nach energieeffizienten Lösungen in der Künstlichen Intelligenz (KI) hat einen neuen Ansatz hervorgebracht: die reversible Berechnung. Diese Methode, die auf den Prinzipien der Thermodynamik basiert, könnte die Art und Weise, wie KI-Systeme betrieben werden, revolutionieren.

Die reversible Berechnung, ein Konzept, das in den 1960er Jahren von dem Physiker Rolf Landauer eingeführt wurde, könnte die Zukunft der KI maßgeblich beeinflussen. Landauer zeigte, dass das Löschen von Informationen in Computern unweigerlich zu einem Energieverlust führt, da die dabei entstehenden Elektronen als Wärme abgegeben werden. Diese Erkenntnis führte zu der Idee, dass durch das Vermeiden des Löschens von Daten Energie gespart werden könnte.

Michael Frank, ein Forscher, der sich seit den 1990er Jahren mit den physikalischen Grenzen der Berechnung beschäftigt, erkannte das Potenzial der reversiblen Berechnung. Er stellte fest, dass durch das Rückwärtslaufen von Programmen Energie eingespart werden kann. Diese Methode vermeidet den Verlust von Informationen und damit die Abgabe von Wärme. Obwohl diese Idee zunächst als unpraktisch galt, da sie den Speicher schnell füllen würde, hat sich die Forschung in den letzten Jahrzehnten weiterentwickelt.

Ein entscheidender Durchbruch kam von Charles Bennett, einem Kollegen von Landauer bei IBM, der 1973 das Konzept der ‘Uncomputation’ einführte. Dabei wird die Berechnung vorwärts durchgeführt, das gewünschte Ergebnis gespeichert und dann rückwärts gerechnet, um den ursprünglichen Zustand wiederherzustellen. Diese Methode spart Energie, da keine Informationen gelöscht werden. Allerdings dauert dieser Prozess doppelt so lange wie eine normale Berechnung, was seine praktische Anwendung zunächst einschränkte.

In den 1990er Jahren begannen Ingenieure am Massachusetts Institute of Technology, Prototypen von Chips zu entwickeln, die auf der Idee der reversiblen Berechnung basieren. Michael Frank, der als Doktorand an diesem Projekt beteiligt war, wurde zu einem der Hauptbefürworter dieser Technologie. Trotz anfänglicher Schwierigkeiten und mangelnder Unterstützung aus der Industrie hat sich das Interesse an dieser Technologie in den letzten Jahren wiederbelebt.

Ein wesentlicher Faktor für das erneute Interesse ist die Verlangsamung des Fortschritts bei herkömmlichen Computerchips, die an physikalische Grenzen stoßen. Reversible Berechnung bietet eine Möglichkeit, diese Grenzen zu überwinden und die Energieeffizienz zu verbessern. Hannah Earley, eine Forscherin an der Universität Cambridge, hat 2022 eine detaillierte Analyse der Effizienz von reversiblen Computern veröffentlicht. Sie zeigte, dass diese Computer zwar weniger Wärme abgeben als herkömmliche, aber dennoch etwas Wärme erzeugen müssen.

Die Beziehung zwischen Wärme und Geschwindigkeit ist entscheidend für die Anwendung der reversiblen Berechnung in der KI. Da KI-Berechnungen oft parallel ablaufen, bietet sich hier eine Möglichkeit, Energie zu sparen. Indem reversible Chips langsamer betrieben, aber in größerer Anzahl eingesetzt werden, kann der Energieverbrauch gesenkt werden. Diese Strategie könnte auch den Bedarf an Kühlung reduzieren, was Platz und Material spart.

Investoren haben das Potenzial dieser Technologie erkannt. Hannah Earley hat gemeinsam mit Michael Frank das Unternehmen Vaire Computing gegründet, um eine kommerzielle Version eines reversiblen Chips zu entwickeln. Nach Jahrzehnten der Theorie könnte diese Technologie bald in der Praxis eingesetzt werden, was die Art und Weise, wie KI-Systeme betrieben werden, grundlegend verändern könnte.

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