Der Energiebedarf der Künstlichen Intelligenz steigt alarmierend

Mit dem rasanten Fortschritt der Künstlichen Intelligenz steigt auch der globale Energiebedarf in schwindelerregende Höhen. Forscher von Lightmatter haben nun einen innovativen photonischen Prozessor entwickelt, der KI-Modelle effizienter betreiben soll. Doch während das Potenzial beeindruckt, sind damit auch zahlreiche Herausforderungen verbunden.

Künstliche Intelligenz: Ein Energiefresser par excellence

Die Künstliche Intelligenz ist nicht nur ein heiß diskutiertes Thema, sondern auch ein enormer Energieverschwender. Laut der Internationalen Energieagentur benötigten KI-Anwendungen im vergangenen Jahr zwei bis drei Prozent der globalen Elektrizitätsproduktion, was den Stromverbrauch erheblich anstieg. Experten schätzen, dass allein das Erzeugen eines Bildes so viel Strom verbraucht wie das Laden eines Handys.

Könnte Licht die Antwort sein?

Während Tech-Giganten wie Google und Microsoft verstärkt auf Atomenergie setzen, bieten neue Ansätze Hoffnung. Statt nur mehr Energie bereitzustellen, ist es möglich, Prozessoren effizienter zu gestalten. Diese Hoffnung wecken die neuesten Ergebnisse von Lightmatter, die in der renommierten Fachzeitschrift "Nature" veröffentlicht wurden.

Weniger Wärme, mehr Effizienz!

Traditionelle Computer nutzen elektronische Prozessoren, bei denen ein erheblicher Teil der Energie als Abwärme verloren geht, die nicht für Berechnungen verwendet werden kann. Das bedeutet auch, dass zusätzliche Energie für die Kühlung benötigt wird. Im Gegensatz dazu arbeiten optische Prozessoren auf Basis von Photonen und erzeugen deutlich weniger Abwärme, was Energie spart.

Der Herausforderung der Präzision begegnen

Allerdings gibt es Hürden: Optische Prozessoren sind in einigen Anwendungsbereichen weniger präzise als ihre elektronischen Pendants. Digitale Rechnungen, die mit den Werten 1 und 0 operieren, sind mit Licht schwierig darzustellen. Deshalb setzen die Forscher in ihrer Studie auf eine gelungene Kombination von photonischen und elektronischen Komponenten.

Beeindruckende Ergebnisse - aber mit Einschränkungen

Die Forscher prüften die Leistungsfähigkeit ihrer neuen Prozessoren. Bei mehreren Bildernkennungstests erzielte der photonische Prozessor über 90 Prozent der Genauigkeit eines klassischen Prozessors, während bei Aufgaben zur Beantwortung natürlicher Sprache nur rund 30 Prozent erreicht wurden.

Ein technologischer Durchbruch in der Photonentechnologie!

Experte Mario Chemnitz von der Friedrich-Schiller-Universität Jena bezeichnet die Studie als "signifikanten technologischen Schritt". Der neue Prozessor ist dreimal schneller und zehnmal energieeffizienter als der ältere Nvidia A100-Prozessor und steht dem neuesten Modell H100 in nichts nach. Dies stellt angesichts des jahrzehntelangen technologischen Rückstands der photonischen Prozessoren einen "technologischen Meilenstein" dar.

Potenzial für die Zukunft?

Trotz der erfreulichen Fortschritte bemängelte Chemnitz, dass die Studie nicht tief genug geht, um eine umfassende Bewertung zu ermöglichen. Zudem ist der neue Chip noch verlustbehaftet und die Abhängigkeit von langsamer Elektronik beeinträchtigt die Rechengeschwindigkeit. Besonders die Genauigkeit bleibt ein grundlegendes Problem. Dennoch glaubt Chemnitz an das Potenzial der photonischen Technologie, die in bestimmten Anwendungen herkömmliche Prozessoren ersetzen könnte - vorausgesetzt, die Skalierbarkeit wird realisiert.