Als OpenAI Ende 2022 ChatGPT einführte, löste dies sowohl Freude als auch Besorgnis aus. Generative KI zeigte ein bemerkenswertes Potenzial – sie konnte Essays verfassen, Programmierprobleme lösen und sogar Kunst schaffen. Doch die Technologie löste auch bei Umweltschützern, Forschern und Technikern Besorgnis aus. Die größte Sorge? Der enorme Energieverbrauch für das Training und den Betrieb von Large Language Models (LLMs), der Fragen zu ihrer langfristigen Nachhaltigkeit aufwirft. Da LL.M. Branchen wie Bildung und Gesundheitswesen weiterhin verändern, ist ihr Einfluss nicht zu vernachlässigen. Dieses Papier wirft eine wichtige Frage auf: Können sich diese intelligenten Systeme selbst optimieren, um den Stromverbrauch zu senken und ihren ökologischen Fußabdruck zu minimieren? Und wenn ja, wie könnte dies die KI-Landschaft verändern? Wir werden die Energieherausforderungen von LLMs vom Training bis zur Inferenz aufschlüsseln und innovative Selbstoptimierungsstrategien erkunden, die KI nachhaltiger machen könnten. Die Herausforderungen im Bereich der künstlichen Intelligenz im Energiebereich verstehen Training vs. Inferenz Googles Training großer Sprachmodelle wie GPT-4 oder PaLM erfordert enorme Rechenressourcen. Beispielsweise waren für das Training von GPT-3 Tausende von GPUs wochenlang im Einsatz und verbrauchten so viel Energie wie Hunderte von US-Haushalten im Jahr. Der CO2-Fußabdruck hängt vom Energiemix der Rechenzentren ab. Selbst nach dem Training erhöht die Inferenzphase – in der die Modelle reale Aufgaben verarbeiten – den Energieverbrauch. Obwohl der Energiebedarf für eine einzelne Abfrage gering ist, wird er angesichts der Milliarden solcher Interaktionen, die täglich über verschiedene Plattformen hinweg stattfinden, zu einem erheblichen Problem. Warum verbrauchen LLMs so viel Energie? Heutige LLMs sind parametersensitiv; sie verfügen über Milliarden oder sogar Billionen von Parametern, deren Verarbeitung, Aktualisierung und Speicherung viele Ressourcen erfordert. Modellgröße: Die Verwendung von Chips auf Siliziumbasis ist durch ihre Verarbeitungskapazitäten begrenzt und daher erhöht die Notwendigkeit von GPU- oder TPU-Clustern den Energieverbrauch exponentiell. Hardwareeinschränkungen: In Rechenzentren mit hoher Rechenlast ist es warm und die Kühlsysteme können bis zu 40 % des Stroms verbrauchen, wenn sie nicht energieeffizient sind. Kühlbedarf: Umwelt- und Wirtschaftskosten Die Umweltkosten umfassen die CO2-Emissionen sowie den Wasserverbrauch für die Kühlung, während die Betriebskosten für kleinere KI-Unternehmen ein Problem darstellen. Die jährlichen Kosten können Milliarden erreichen, was Nachhaltigkeit nicht nur zu einem wichtigen ökologischen, sondern auch zu einem wirtschaftlichen Thema macht. Aufschlüsselung des Energieverbrauchs des KI-Modells Um zu verstehen, wie LLMs Energie verbrauchen, wollen wir es aufschlüsseln: KI-Betrieb Energieverbrauch (%) Trainingsphase 60 % Inferenz (Ausführen von Abfragen) 25 % Kühlung von Rechenzentren 10 % Hardwarevorgänge 5 % Die Trainingsphase ist nach wie vor der größte Faktor für den Stromverbrauch. Wichtigste Erkenntnis: Strategien zur Selbstoptimierung Forscher untersuchen, wie LLMs ihren Energieverbrauch optimieren können, indem sie Softwarearbeit mit Hardwareänderungen kombinieren. Modellbeschneidung und Quantisierung Überflüssige Parameter, die die Genauigkeit in begrenztem Maße beeinflussen, werden entfernt, was zu einer Reduzierung der Modellgröße führt, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen. Beschneiden: Dadurch wird die Genauigkeit (z. B. von 32 Bit auf 8 Bit) der Daten reduziert, was den Speicher- und Rechenaufwand verringert. Quantisierung: Quantisierung und Beschneidung sind nützlich, aber erst in Kombination mit Rückkopplungsschleifen, bei denen ein Modell bestimmen kann, welche Teile entscheidend sind und welche quantisiert werden können, wird es sehr effektiv. Dies ist ein neues Gebiet, aber das Potenzial liegt in selbstoptimierenden Netzwerken. Dynamische Inferenz (bedingte Berechnung) Das Konzept der bedingten Berechnung ermöglicht es den Modellen, nur die Neuronen oder Schichten zu verwenden, die für eine bestimmte Aufgabe relevant sind. Beispielsweise unterteilt Googles Mixture-of-Experts-Ansatz (MoE) das Netzwerk in spezialisierte Subnetze, die durch die Begrenzung der Anzahl aktiver Parameter das Training verbessern und den Energieverbrauch senken. Reinforcement Learning für Tuning Durch bestärkendes Lernen können Hyperparameter wie Lernrate und Batchgröße optimiert und Genauigkeit und Energieverbrauch ausgeglichen werden, um sicherzustellen, dass die Modelle effizient arbeiten. Mehrzieloptimierung Neben der Genauigkeitsoptimierung können LLMs mithilfe von Tools wie Google Vizier oder Ray Tune auch andere Ziele optimieren: Genauigkeit, Latenz und Stromverbrauch. Energieeffizienz ist in letzter Zeit zu einem entscheidenden Ziel dieser Frameworks geworden. Hardware-Innovationen und KI-Co-Design Spezialchips zur Verbesserung der Effizienz bei der Ausführung von KI-Aufgaben. Anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (ASICs): Es werden derzeit noch vom Gehirn inspirierte Chips entwickelt, die den Stromverbrauch bei der Durchführung neuronaler Netzwerkberechnungen minimieren sollen. Neuromorphes Computing: Berechnungen mit Licht könnten die Einschränkungen des elektronischen Systems überwinden und den Stromverbrauch des Systems senken. Optische Berechnungen: Durch Co-Design von Hardware und Software erstellte KI-Systeme ermöglichen die gleichzeitige Anpassung von Softwarealgorithmen und Hardwareressourcen. Vergleich von KI-Energieoptimierungstechniken Technik Energieeinsparung (%) Hauptvorteil Modellbeschneidung 30 % Reduziert unnötige Modellparameter Quantisierung 40 % Verringert die Rechenpräzision Bedingte Berechnung (MoE) 25 % Aktiviert nur das notwendige Modell Bestärkendes Lernen 15 % Passt den Stromverbrauch dynamisch an Neuromorphes Computing 50 % Emuliert die Effizienz des Gehirns Hardware-Co-Design (ASICs, optische Chips) 35 % Entwickelt KI-spezifische Hardware für maximale Effizienz Zukünftige KI-Modelle werden wahrscheinlich mehrere Techniken kombinieren, um eine Gesamtenergieeinsparung von 60–70 % zu erreichen. Herausforderungen für selbstoptimierende KI : Einige Funktionen, wie z. B. Beschneiden und Quantisieren, können die Genauigkeit leicht beeinträchtigen. Kompromisse bei der Genauigkeit Wir gehen immer noch davon aus, dass wir auf ineffiziente Siliziumchips angewiesen sind. Grenzen der Rechenzentrumsinfrastruktur: Derzeit gibt es keinen universellen Standard zur Verfolgung der Energieeffizienz. Lücken bei der Messung der Energieeffizienz: Strenge Nachhaltigkeitsregeln können die Einführung effizienter Modelle erzwingen. Staatliche Regulierung: Zukünftige Auswirkungen Selbstoptimierende LLMs könnten den Energieverbrauch bei Milliarden von Abfragen um 20 % oder mehr senken, was zu enormen Kosten- und Emissionseinsparungen führen würde. Dies steht im Einklang mit den globalen Netto-Null-Zielen und wirkt sich auf mehrere Sektoren aus: : Energieeffiziente LLMs könnten die Akzeptanz im Kundenservice und in der Analytik erhöhen. Unternehmen : Open-Source-Initiativen wie Hugging Face können Innovationen weiter beschleunigen. Forschung : Standards zur Energietransparenz könnten Selbstoptimierung zur Norm machen. Politik Abschluss LLMs haben die Sprachverarbeitung auf ein neues Niveau gehoben, doch ihr Energieverbrauch ist ein großes Problem. Dieselbe Intelligenz, die diese Modelle hervorgebracht hat, bietet jedoch auch die Lösung. Techniken wie Pruning, Quantisierung, bedingte Berechnung und Hardware-Co-Design deuten darauf hin, dass LLMs entwickelt werden können, die ihren eigenen Energieverbrauch steuern. Mit fortschreitender Forschung stellt sich weniger die Frage, ob nachhaltige KI möglich ist, sondern vielmehr, wie schnell die Technologiebranche zusammenarbeiten kann, um sie zu erreichen – ohne Innovation zugunsten der Umwelt zu opfern. Verweise Brown, T., et al. (2020). „Sprachmodelle sind Lerner mit wenigen Erfolgsaussichten.“ , 33, 1877–1901. (Hypothetische Quelle für GPT-3-Trainingsdaten.) Advances in Neural Information Processing Systems Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. (2019). „Energie- und politische Überlegungen für Deep Learning in NLP.“ , 3645-3650. (Illustrative Quelle zu den Energiekosten von KI.) Proceedings der 57. Jahrestagung des ACL Fedus, W., et al. (2021). „Schalttransformatoren: Skalierung auf Billionen-Parameter-Modelle mit einfacher und effizienter Sparsity.“ . (Grundlage für die Diskussion im Experten-Mix.) arXiv-Preprint arXiv:2101.03961 Patterson, D., et al. (2021). „Kohlenstoffemissionen und Training großer neuronaler Netze.“ . (Quelle für Schätzungen des Trainingsenergiebedarfs.) arXiv-Vorabdruck arXiv:2104.10350 Google Research. (2023). „Vizier: Ein Service zur Black-Box-Optimierung.“ . (Illustrative Tool-Referenz.) Google AI Blog
