Hohe Effizienzpotentiale KI muss in Schweizer Rechenzentren möglich bleiben

Entwicklungen rund um Künstliche Intelligenz werden immer energiehungriger. Thomas Schulthess, Chef des Nationalen Hochleistungsrechenzentrums (CSCS), plädiert dafür, Rechenkapazitäten aufgrund des hohen Strombedarfs ins Ausland zu verlagern. Turan Kara, Country Manager Schweiz bei Pure Storage, sieht Wege, KI auch in grossem Umfang in Schweizer Rechenzentren zu ermöglichen.

Entwicklungen rund um Künstliche Intelligenz werden immer energiehungriger. Ausserdem äusserte sich Thomas Schulthess, Chef des Nationalen Hochleistungsrechenzentrums (CSCS), skeptisch über die Chancen in Schweizer Rechenzentren dauerhaft im grossen Stil KI-Anwendungen zu trainieren und zu betreiben. Er plädiert darum dafür, Rechenkapazitäten ins Ausland zu verlagern – vor allem aufgrund des hohen Strombedarfs von KI-Anwendungen, die den KI-Betrieb in der Schweiz zu teuer machen.

Turan Kara, Country Manager Schweiz bei Pure Storage, teilt zwar die grundsätzliche Feststellung, dass KI-Anwendungen aktuell zu viel Strom verbrauchen, er sieht aber auch Wege den Energiebedarf zu reduzieren und somit KI auch in grossem Umfang in Schweizer Rechenzentren zu ermöglichen.

All-Flash-Speicherlösungen sind effizienter

«Die grundlegenden Erkenntnisse des CSCS sind richtig: AI-Anwendungen und die notwendigen Infrastrukturkomponenten haben einen deutlich höheren Energiebedarf als klassische IT-Anwendungen. Tatsächlich sind sich viele Entscheidungsträger in Unternehmen dem nicht wirklich bewusst, wenn sie sich entscheiden, mit AI-Initiativen aktiv zu werden. In einer internationalen Umfrage, die Pure Storage im Jahr 2023 durchführte, stellten wir fest, dass 73 % der IT-Käufer nicht vollständig auf den Energiebedarf von künstlicher Intelligenz vorbereitet waren. Für 88 % derjenigen, die AI eingeführt haben, ist der Bedarf an Rechenleistung dramatisch gestiegen. Fast die Hälfte musste seit der Einführung von AI ihre Rechenleistung sogar mehr verdoppeln – mit den entsprechenden Folgen für den Energiebedarf. Die Gründe hierfür sind vielfältig. Beispielsweise verbrauchen die neuesten GPU-Server jeweils 6–10 kW, die meisten vorhandenen Rechenzentren sind jedoch nicht für mehr als 15 kW pro Rack ausgelegt. Mit der zunehmenden Verbreitung von GPUs stellt sich für Rechenzentrumsexperten bereits eine grosse Herausforderung dar. Ich bin jedoch nicht mit den Schlussfolgerungen einverstanden, die das CSCS aus seiner Beschreibung der Situation zieht.

Lokale AI-Ressourcen werden für moderne Volkswirtschaften in Zukunft von grosser strategischer Bedeutung sein. Ich bin auch sehr skeptisch, ob Schweizer Bürger und Unternehmen von der Idee begeistert wären, ihre Daten im Ausland zu speichern und zu verarbeiten, um AI-Modelle zu trainieren. Die Mehrheit der Befragten unserer internationalen Studie sieht das ähnlich, denn: Für 73 % erfordert oder wird AI in irgendeiner Form Upgrades im Datenmanagement erfordern. Ganze 96 % haben ihre IT-Infrastruktur bereits aktualisiert oder planen dies zumindest. Der Markt bietet aber bereits Lösungen, die den Energieverbrauch von AI-Infrastrukturen drastisch reduzieren können. Beispielsweise sind All-Flash-Speicherlösungen deutlich effizienter als ihre HDD-Pendants, sprich klassische Festplatten. Einige Anbieter gehen sogar über handelsübliche SSDs hinaus und entwickeln eigene Flash-Module, die es All-Flash-Arrays ermöglichen, direkt mit Flash-Speicher zu kommunizieren. Dadurch ist es möglich, die Fähigkeiten von Flash zu maximieren und noch bessere Leistung, Energieverbrauch und Effizienz zu erreichen, d. h. Rechenzentren benötigen weniger Strom, Platz und Kühlung. Flash-Speicher sind nicht nur nachhaltiger als Festplatten, sondern eignen sich auch viel besser für die Durchführung von AI-Projekten. Der Schlüssel zu guten Ergebnissen liegt in der Verknüpfung von AI-Modellen bzw. AI-gestützten Anwendungen mit grossen Mengen an Daten. Um dies erfolgreich zu erreichen, ist ein zuverlässiger und einfacher Zugriff rund um die Uhr über Silos und Anwendungen hinweg erforderlich. Nichts davon ist mit festplattenbasiertem Speicher zur Unterstützung von Vorgängen möglich. All-Flash, also eine vollständig Flash-basierte Speicherlösung, kann alle oben genannten Anforderungen erfüllen. Dadurch wird es künftig auch möglich, lokale AI-Infrastrukturen aufzubauen, bei denen der Anstieg des Energiebedarfs deutlich reduziert werden kann.»

Datensicherheits-Strategien

Mehr Datensicherheit durch All-Flash-basiertes Backup

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