SANTA CLARA / LONDON (IT BOLTWISE) – NVIDIA hat in den letzten Jahren einen dramatischen Anstieg des Energieverbrauchs seiner KI-Server verzeichnet. Der Wechsel von Ampere zu Kyber führt zu einem 100-fachen Anstieg des Energiebedarfs, was Fragen zur Nachhaltigkeit dieser Entwicklung aufwirft.
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Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) bringt nicht nur technologische Fortschritte, sondern auch erhebliche Herausforderungen mit sich, insbesondere im Hinblick auf den Energieverbrauch. NVIDIA, ein führender Anbieter von Grafikprozessoren und KI-Lösungen, hat in den letzten Jahren einen dramatischen Anstieg des Energieverbrauchs seiner KI-Server verzeichnet. Der Wechsel von der Ampere- zur Kyber-Architektur führt zu einem 100-fachen Anstieg des Energiebedarfs, was Fragen zur Nachhaltigkeit dieser Entwicklung aufwirft.
Die Gründe für diesen Anstieg sind vielfältig. Zum einen steigt die Anzahl der GPUs pro Rack, und jede neue Generation weist höhere thermische Verlustleistungen (TDP) auf. Während Systeme mit der Hopper-Architektur noch mit 10 KW pro Chassis auskamen, benötigen die neuen Blackwell-Systeme aufgrund der erhöhten GPU-Anzahl fast 120 KW. Dies zeigt, dass NVIDIA entschlossen ist, den wachsenden Rechenanforderungen der Branche gerecht zu werden, auch wenn dies einen erheblichen Energieverbrauch bedeutet.
Ein weiterer Faktor ist die Nutzung fortschrittlicher NVLink- und NVSwitch-Technologien, die eine effizientere Kommunikation zwischen den GPUs ermöglichen. Diese Technologien tragen jedoch auch zu einem höheren Energieverbrauch bei. In der Branche herrscht ein regelrechter Wettlauf um die größten KI-Rechenzentren, wobei Unternehmen wie OpenAI und Meta planen, in den kommenden Jahren mehr als 10 GW Rechenkapazität hinzuzufügen.
Die Auswirkungen auf die Energieversorgung sind erheblich. Schätzungen zufolge könnte 1 GW Energieverbrauch von KI-Rechenzentren etwa 1 Million US-Haushalte mit Strom versorgen. Dies führt zu einer Belastung der Stromnetze und könnte in Regionen mit großen Rechenzentren zu höheren Stromkosten für Haushalte führen. Laut der Internationalen Energieagentur (IEA) könnte der Energieverbrauch durch KI bis 2030 doppelt so hoch sein wie heute, was eine ernsthafte Herausforderung für die Energieversorgung darstellt.
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