ESCADE_Project

Der Stromverbrauch von Rechenzentren hat sich in den letzten zehn Jahren verdoppelt und wird bis 2030 13 % des weltweiten Energieverbrauchs ausmachen. KI ist dabei einer der größten Treiber des Stromverbrauchs von Rechenzentren: Das Training eines Modells zur Verarbeitung natürlicher Sprache wie z.B. das GPT-3-Modell verbraucht 936.000 kWh und erzeugt ca. 284 t CO2. ChatGPT verbrauchte allein für seinen Betrieb im Januar 2023 geschätzte 1.200.000 kWh (Äquivalent zum Stromerzeugnis von 3 Windkraftanlagen pro Monat). Ziel von ESCADE (Energy-Efficient Large-Scale Artificial Intelligence for Sustainable Data Centers) ist es, die Energiebilanz von Rechenzentren durch weltweit führende Hardware- und Software-Technologien wesentlich zu reduzieren, um die Nachhaltigkeitsbilanz von KI-Anwendungen erheblich zu verbessern und messbar zu machen. Dazu soll über ESCADE ein Rahmenmodell für die Nachhaltigkeit von KI-Systemen entwickelt werden. Somit soll durch ESCADE ein Ökosystem für KI-Anwendungsfälle mit betriebswirtschaftlich nachgewiesener Nachhaltigkeit entwickelt werden, die durch innovative KI-Services in nachhaltigkeitsoptimierten RZ betrieben werden (v.a. durch Einsatz neuromorpher Chip-Technologien als Ergänzung und Ersatz für klassische CPU/GPU-Hardware). Damit entwickelt ESCADE durchgängige Lösungen, die komplett auf nationalen Komponenten und Kompetenzen aufsetzen, sodass eine nachhaltige Verwertung und die Entwicklung eines Ökosystems ermöglicht wird. Durch Anwendung in der Hochenergiewirtschaft Stahlindustrie und der energieintensiven SW-Industrie zur Sprachverarbeitung sollen in ESCADE erhebliche Energieeinsparpotentiale nachgewiesen werden, um zugleich Arbeitsplätze in der Stahlindustrie zu erhalten und in der SW-Industrie zu entwickeln. Damit wird ein konkreter Beitrag dazu geleistet, Wirtschaftswachstum und Wohlstand vom Ressourcenverbrauch zu entkoppeln.