Das Projekt E-CALC (Energieberechnungen zur Optimierung des Lebenszyklus des maschinellen Lernens) wird von der Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) unterstützt. Dieses Projekt zielt darauf ab, ein Softwaresystem zu entwickeln, das sich auf Energieeffizienz konzentriert und die Verfolgung des Energieverbrauchs in Prozessen der Künstlichen Intelligenz verbessert.
Steigende Energienachfrage durch Künstliche Intelligenz
Das schnelle Wachstum der Künstlichen Intelligenz stellt eine ernsthafte Herausforderung für die Energiequellen dar. Es wird prognostiziert, dass der Energieverbrauch von Rechenzentren bis 2030 mehr als doppelt so hoch sein wird und etwa 840 Terawattstunden (TWh) erreichen wird, während der Verbrauch dieser Zentren im Jahr 2024 etwa 420 TWh betrug. Diese steigende Nachfrage übt zusätzlichen Druck auf die globalen Energiesysteme aus.
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Zusammenarbeit zwischen der Universität Michigan und der Universität Illinois
Die Forschungsgruppe der Universität Michigan arbeitet zusammen mit der Universität Illinois Urbana-Champaign und dem Verteidigungsauftragnehmer BAE Systems an der Entwicklung dieses neuen Systems. Dieses Projekt zielt darauf ab, die unzureichenden Mess- und Berichtssysteme im Energieverbrauch von Künstlicher Intelligenz zu lösen. Forscher schätzen, dass zwischen 20 und 30 Prozent der Energie im Prozess des Trainings von KI-Modellen verloren gehen, was durch Softwareoptimierung reduziert werden kann.
Die Entwicklung des neuen Systems ermöglicht es Programmierern, den Energieverbrauch in jeder Phase des KI-Prozesses zu schätzen, von der Datenverarbeitung und dem Training des Modells bis zur Implementierung in der realen Welt. Diese Technologie könnte insbesondere in militärischen und verteidigungstechnischen Umgebungen, in denen Feldgeräte und Computersysteme mit Hardware- und Energieeinschränkungen konfrontiert sind, von besonderer Bedeutung sein.
Wie Musarraf Choudhury, Assistenzprofessor an der Universität Michigan und Hauptforscher des Projekts, sagt: "Dieses Projekt zielt darauf ab, eine praktische Frage zu beantworten: Wie können wir die weitreichenden Vorteile der Künstlichen Intelligenz mit minimalem Energieverbrauch nutzen."
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