So sieht eine KI das Schmelzen von GPUs. Die Technik, die 600 Kilowatt und mehr pro Rack bewältigen kann - und die Stromrechnung - kommt erst noch. Salesforce und andere setzen zunächst auf weniger energiehungrige KI-Modelle.  (Bild: Dall-E / KI-generiert)
Die Energie-Effizienz von 166 Sprachmodellen in der Bewertung

Die neue E-Klasse: AI Energy Score identifiziert das Energie-effizienteste KI-Modell

OpenAI-CEO Sam Altman x-te jüngst: „Es macht super viel Spaß zu sehen, wie die Leute die Bilder in 'ChatGPT' lieben, aber unsere GPUs schmelzen.“ Will heißen: Die Bilderzeugung ließe in Sekunden hyperrealistischer KI-Bilder en masse entstehen, wird aber gedrosselt, weil die GPUs der Hitze nicht standhalten. Die Beschleuniger brauchen zu viel Strom, werden somit zu heiß.

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Der Bedarf an Rechenleistung steigt, doch es ist wichtig, den wachsenden Bedarf mit Nachhaltigkeitszielen in Einklang zu bringen, sagt 'AMD-Epyc-Guy' Alex Troshin.  (Bild: AMD)
Der Schlüssel zur Effizienzsteigerung von Rechenzentren

Optimierte IT-Architektur verbessert immer auch die Datacenter-Performanz

Städte, Produkte und die Welt insgesamt werden zunehmend digital, und es wird mehr Rechenleistung benötigt, um dieser Entwicklung Rechnung zu tragen. Die Optimierung der bestehenden Rechenzentrumsinfrastruktur, um mehr Leistung herauszuholen, ist die beste Möglichkeit für Rechenzentrumsbetreiber, diese Einschränkungen in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln.

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