Energieeffiziente Speichersysteme Wie der Einsatz von KI nachhaltiger werden kann

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Der KI-Boom bietet ein immenses Potenzial für die Welt, treibt aber auch den Energiebedarf in Rechenzentren in die Höhe – mit der richtigen Infrastruktur kann die KI-Revolution nachhaltiger gestaltet werden.

Laut einer Studie des Borderstep Instituts, erstellt für Bitkom, hat sich die IT-Rechenleistung in Deutschland in den letzten zehn Jahren fast verdoppelt. Mit der Inbetriebnahme von mehr Rechenzentren ist aber auch der Stromverbrauch gestiegen – von 11 Milliarden kWh im Jahr 2011 auf 18 Milliarden kWh im Jahr 2022. Aufgrund effizienterer Technologien stieg die Rechenleistung in diesem Zeitraum um 90 Prozent, während der Stromverbrauch „nur“ um 63 Prozent zulegte. Viele Betreiber von Rechenzentren versuchen jedoch, ihren ökologischen Fußabdruck weiter zu verringern, indem sie Strom aus erneuerbaren Energiequellen beziehen.

Strengere gesetzliche Auflagen werden viele Unternehmen zum Handeln zwingen. Mit der Verabschiedung des Entwurfs für das Energieeffizienzgesetz verpflichtet die Bundesregierung Behörden, Unternehmen und Rechenzentren, ab 2024 Maßnahmen zu ergreifen, um entsprechend den EU-Vorgaben mehr Energie einzusparen. Damit wird erstmals ein branchenübergreifender Rahmen für mehr Energieeffizienz geschaffen. Unternehmen mit einem jährlichen Energieverbrauch von mehr als 15 Gigawattstunden sind künftig verpflichtet, Energie- oder Umweltmanagementsysteme einzuführen und ihre Energieeffizienzmaßnahmen in konkreten Plänen zu erfassen und zu veröffentlichen. Darüber hinaus müssen Unternehmen künftig vermeiden, dass bei Produktionsprozessen Abwärme entsteht. Wenn dies nicht möglich ist, müssen sie die Abwärme sinnvoll nutzen. Für Rechenzentren wird es in Zukunft Energieeffizienzstandards geben.

KI treibt den Energiebedarf in die Höhe

Der zunehmende Einsatz von KI treibt den steigenden Bedarf an Rechenleistung – und damit auch an Energie – voran. Das Thema wird derzeit von ChatGPT dominiert, aber KI findet hinter den Kulissen bereits in vielen Bereichen Anwendung, in denen es um die Auswertung großer Datenmengen zur Unterstützung von Entscheidungen geht.

Dass der Einsatz von KI auch energieintensiv ist, zeigt das Beispiel Google, wo 10 bis 15 Prozent des gesamten Stromverbrauchs auf KI entfallen. Die benötigte Rechenleistung geht einher mit einem hohen Kühlungsbedarf und damit mitunter hohem Wasserbedarf. Die fragwürdige Ökobilanz des KI-Booms erfordert einen genaueren Blick auf die Stromverbraucher im Rechenzentrum. Ein Teil des Energiebedarfs entfällt auf Hochleistungs-GPUs, die für KI-gestützte Datenanalysen unerlässlich sind, ein Teil auf Server und Netzwerke sowie ein weiterer erheblicher Teil auf die Storage-Infrastruktur.

Beim Einsatz von KI ist es wichtig, große Datenmengen immer wieder an die GPUs zu senden. Je schneller dies möglich ist, desto schneller sind die Ergebnisse verfügbar und desto besser ist die Qualität. KI-Ressourcen sind kostspielig, sowohl in Bezug auf technische Ausrüstung wie GPUs als auch in Bezug auf Fachkräfte wie knappe Datenanalysten. Zu lange Wartezeiten für den Datenzugriff machen die Sache noch teurer. Genauso wichtig wie die reibungslose Versorgung der GPUs mit Daten ist die Beschleunigung der gesamten Datenaufbereitung und -kuratierung, um die Daten überhaupt erst sammeln und verarbeiten zu können. Da sich Tools, Techniken, Datensätze und Anwendungsfälle schnell ändern, ist Flexibilität ebenfalls wichtig.

Moderne Storage-Technologien sollten in der Lage sein, sich schnell an Veränderungen anzupassen. Darüber hinaus ist eine zuverlässige Infrastruktur erforderlich. In geschäftskritischen KI-Umgebungen können Ausfallzeiten zu enormen Zusatzkosten führen. Außerdem sind KI-Projekte oft groß angelegt, erstrecken sich über mehrere Standorte und weisen einen hohen Automatisierungsgrad auf. Daher sind die Überwachung der Sicherheit, die Verfügbarkeit und die einfache Verwaltung der Datenumgebung ebenso wichtig.

Ökologischer Fußabdruck als zentrales Thema

Der ökologische Fußabdruck bleibt ein zentrales Thema der Digitalisierung. Nach aktuellen Schätzungen sind Rechenzentren für ein bis vier Prozent des gesamten weltweiten Energieverbrauchs verantwortlich. Dies hat bereits dazu geführt, dass der weitere Aufbau von Rechenzentren gestoppt wurde, da der Strom knapp wird. KI ist energieintensiv, wird sich aber langfristig immer mehr durchsetzen, sei es in der Prozessautomatisierung, der medizinischen Forschung und Behandlung, bei der Berechnung von Wetter- und Klimamodellen, in der Landwirtschaft oder bei Smart-City-Anwendungen.

KI wird in Zukunft einen wertvollen Beitrag zu einer nachhaltigeren Nutzung des Planeten leisten, treibt aber derzeit den Energiebedarf von Rechenzentren in die Höhe. Angesichts der ebenso großen Herausforderungen wie Chancen ist der Aufbau einer effizienten und nachhaltigen Infrastruktur entscheidend, um schneller von KI zu profitieren. Da die Datenmengen wachsen und eine hohe Verarbeitungsleistung erforderlich ist, ist Effizienz das A und O. Andernfalls erhöht eine ineffiziente Infrastruktur den Energie-, Kühlungs- und Platzbedarf im Rechenzentrum. Angesichts steigender Energiepreise, nationaler Klimaziele und -verpflichtungen sowie gesellschaftlicher Forderungen nach mehr Nachhaltigkeit wird die Orientierung an effizienten und nachhaltigen Lösungen zum Muss.

All-Flash als entscheidender Baustein für mehr Nachhaltigkeit

Ein entscheidender Baustein für mehr Nachhaltigkeit in KI-orientierten Rechenzentren sind vollständig Flash-basierte Speicherlösungen, die deutlich effizienter sind als HDD- oder Hybrid-Lösungen. All-Flash-Lösungen reduzieren den direkten Energieverbrauch von Speicherlösungen erheblich. Neben der Effizienz kann Flash-Storage in KI-Anwendungen seine weiteren Stärken – Leistung, Zuverlässigkeit und Flexibilität – ausspielen. Entscheidend ist dabei eine leistungsfähige Verbindung von KI-Modellen oder KI-gestützten Anwendungen mit der Datenbank. KI-gestützte Analysen verwenden Daten, die stets schnell verfügbar und über Silos und Anwendungen hinweg leicht zugänglich sein müssen. Dies ist mit HDD-Speicher ohnehin nicht zu erreichen, weshalb All-Flash die Methode der Wahl ist.

Es gibt bereits prominente Anwendungsbeispiele für All-Flash in der KI-Umgebung. Meta unterstützt seine KI-Forscher bei der Entwicklung neuer und besserer KI-Modelle, die aus Billionen von Beispielen lernen und mit Hunderten von verschiedenen Sprachen arbeiten. Es geht darum, Texte, Bilder und Videos nahtlos zusammen zu analysieren, neue Augmented-Reality-Tools zu entwickeln und andere anspruchsvolle Projekte zu realisieren. Zu diesem Zweck baut das Unternehmen den AI Research SuperCluster (RSC) auf – die schnellste KI-Supercomputing-Umgebung der Welt.

Um robuste und skalierbare Speicherkapazität für das RSC bereitzustellen, entschied sich Meta für die FlashArray- und FlashBlade-Systeme von Pure Storage. Diese Infrastruktur bietet die erforderliche Leistung, um strukturierte und unstrukturierte Datensätze schnell zu analysieren. Die All-Flash-Lösung überzeugte Meta durch ihre bekannten Vorteile in Bezug auf Leistung, Flexibilität, Zuverlässigkeit, aber auch Nachhaltigkeit. Der RSC ist die Grundlage für die Entwicklung großer Plattformen, bei denen KI-gestützte Anwendungen im Mittelpunkt stehen.

Von KI profitieren, aber nicht auf Kosten der Umwelt

Die Welt bereitet sich auf den weit verbreiteten Einsatz von KI vor, um eine kommende, noch größere Flut unstrukturierter Daten zu analysieren. Unternehmen benötigen daher eine Speicherumgebung, die einen schnellen Datenzugriff unterstützt, möglichst energieeffizient arbeitet und durch nachhaltige Nutzungsmodelle überzeugt. Ideal sind hier flexible, skalierbare All-Flash-Lösungen mit hoher Speicherdichte, die ein breites Spektrum an Workloads im KI-Umfeld bewältigen können.

In puncto Nachhaltigkeit sind Nutzungsmodelle sinnvoll, die nahtlos einsetzbare Kapazitätserweiterungen und Technologie-Upgrades beinhalten. Unabhängig geprüfte ESG-Kennzahlen geben Unternehmen Auskunft darüber, wie nachhaltig eine Speicherlösung ist. Damit wird es möglich, das nahezu unbegrenzte Potenzial von KI in vielen Bereichen des Alltags und der Wissenschaft zu nutzen, ohne den Energiebedarf im Rechenzentrum immer weiter zu erhöhen.

* Der Autor: Markus Grau, Principal Technologist bei Pure Storage.

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