Schweiz Technologie
KI-Chips kühlen mit weniger Wasser und weniger Energie
Die EPFL und das Lausanner Startup Corintis arbeiten an Kühlsystemen, die auf jeden Prozessor zugeschnitten sind. Der Effizienzgewinn droht jedoch vom Wachstum der Nachfrage aufgehoben zu werden.
In der Schweiz tätige Forschende entwickeln Technologien, um Rechenzentren für künstliche Intelligenz mit geringerem Verbrauch zu kühlen. Beteiligt sind die Eidgenössische Technische Hochschule Lausanne und das Startup Corintis.
Das Ausmass des Problems ist bereits messbar. Nach der Internationalen Energieagentur beanspruchen Rechenzentren heute rund 1,5 Prozent des weltweiten Stromverbrauchs, und der Anteil dürfte sich bis 2030 gegen 3 Prozent bewegen. Eine Studie der Vereinten Nationen erwartet, dass sich der Wasserfussabdruck dieser Anlagen im selben Zeitraum verdoppelt.
Massgeschneiderte Systeme für jeden Prozessor
Corintis hat Kühlsysteme entworfen, die auf das thermische Profil jedes Chips abgestimmt sind. Der Kunstgriff kann den Strombedarf der Kältemaschinen um rund 20 Prozent senken.
Das Unternehmen wurde 2022 in Lausanne gegründet und strebt eine Produktion von einer Million Kühlplatten pro Jahr an. Erste bedeutende Installationen werden ab 2027 erwartet. Microsoft ist der einzige öffentlich bestätigte Partner.
Das Projekt «Heating Bits» der EPFL verfolgt einen anderen Weg. Es gewinnt Abwärme bei hohen Temperaturen zwischen 70 und 75 Grad zurück, um sie in Fernwärmenetzen zu nutzen oder mit der Technologie des Organic Rankine Cycle wieder in Strom umzuwandeln.
Der Forscher Jonathan Koomey warnt, die Kühlung der Chips stelle nur die halbe Gleichung dar. Die Effizienzgewinne drohen durch das rasche Wachstum der Nachfrage nach künstlicher Intelligenz aufgehoben zu werden.
Der Wasserverbrauch schwankt zudem enorm von Anlage zu Anlage, mit Unterschieden, die je nach Auslegung und Betriebsbedingungen bis zum Zehntausendfachen reichen können. Diese Spannweite macht einen Branchendurchschnitt wenig aussagekräftig.
Professor Mario Paolone stellt die grundlegende Frage, ob die derzeitigen Wachstumsraten der künstlichen Intelligenz mit den Zielen der Energiewende vereinbar sind.
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