Energieeffizienz von KI-Systemen: Neue Ansätze für lokale Inferenz

Energieeffizienz in der KI: Eine neue Perspektive für lokale Systeme

Die rapide Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) stellt Unternehmen und Forschungseinrichtungen vor die Herausforderung, nicht nur leistungsfähigere, sondern auch energieeffizientere Systeme zu entwickeln. Insbesondere im Kontext der lokalen KI, also der Verarbeitung von KI-Modellen direkt auf Endgeräten statt in zentralisierten Cloud-Infrastrukturen, gewinnt die Messung der Intelligenzeffizienz pro Watt zunehmend an Bedeutung. Diese Entwicklung wird durch den exponentiell wachsenden Bedarf an KI-Rechenleistung und die damit verbundenen ökologischen sowie ökonomischen Implikationen vorangetrieben.

Die Herausforderung der wachsenden KI-Nachfrage

Die Abfrage grosser Sprachmodelle (LLMs) erfolgt bisher überwiegend über Frontier-Modelle in zentralisierten Cloud-Infrastrukturen. Die steigende Nachfrage belastet dieses Paradigma erheblich, und Cloud-Anbieter stehen vor der Aufgabe, ihre Infrastruktur entsprechend zu skalieren. Parallel dazu haben zwei Entwicklungen das Potenzial, diesen Ansatz neu zu gestalten: Zum einen erreichen kleinere Sprachmodelle (mit bis zu 20 Milliarden aktiven Parametern) bei vielen Aufgaben eine vergleichbare Leistung wie Frontier-Modelle. Zum anderen ermöglichen lokale Beschleuniger, wie beispielsweise der Apple M4 Max, die Ausführung dieser Modelle mit interaktiven Latenzzeiten direkt auf Endgeräten.

Diese Entwicklungen werfen die Frage auf, ob die lokale Inferenz die Nachfrage von zentralisierten Infrastrukturen sinnvoll umverteilen kann. Eine Beantwortung dieser Frage erfordert eine präzise Messung, ob lokale LMs reale Anfragen akkurat beantworten können und ob dies energieeffizient genug für den praktischen Einsatz auf leistungslimitierten Geräten (wie Laptops) geschieht.

"Intelligence per Watt" (IPW) als Schlüsselmetrik

In diesem Zusammenhang wurde die Metrik "Intelligence per Watt" (IPW) vorgeschlagen. Sie definiert sich als die Genauigkeit einer Aufgabe geteilt durch die pro Leistungseinheit verbrauchte Energie. Diese Metrik dient der Bewertung der Fähigkeiten und der Effizienz lokaler Inferenz über verschiedene Modell-Beschleuniger-Paare hinweg.

Eine umfassende empirische Studie, die über 20 hochmoderne lokale LMs, acht Beschleuniger und einen repräsentativen Ausschnitt des LLM-Traffics (1 Million reale Single-Turn-Chat- und Denk-Anfragen) umfasste, lieferte signifikante Erkenntnisse:

• Lokale LMs können 88,7 % der Single-Turn-Chat- und Denk-Anfragen präzise beantworten, wobei die Genauigkeit je nach Domäne variiert.
• Zwischen 2023 und 2025 verbesserte sich die IPW um das 5,3-fache, und die Abdeckung lokaler Anfragen stieg von 23,2 % auf 71,3 %.
• Lokale Beschleuniger erzielen eine mindestens 1,4-mal niedrigere IPW als Cloud-Beschleuniger bei Ausführung identischer Modelle, was auf ein erhebliches Optimierungspotenzial hindeutet.

Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die lokale Inferenz die Nachfrage von zentralisierten Infrastrukturen erheblich umverteilen kann, wobei die IPW als entscheidende Metrik zur Verfolgung dieses Übergangs dient. Ein Profiling-Harness für systematisches "Intelligence-per-Watt"-Benchmarking wurde ebenfalls veröffentlicht, um diese Entwicklung zu unterstützen.

Die Bedeutung von "Intelligence per Joule"

Neben der IPW wird auch die Metrik "Intelligence per Joule" (IPJ) diskutiert. Während Watt die Leistung (Energie pro Zeiteinheit) misst, erfasst Joule die tatsächlich verbrauchte Energiemenge über einen bestimmten Zeitraum. Die IPJ wird als noch umfassender angesehen, da sie den gesamten Wert eines Systems – von den Fähigkeiten des Modells bis zu seiner Optimierung auf der zugrunde liegenden Hardware – in Bezug auf den Energieverbrauch abbildet.

Dies ist besonders relevant, da die Energieeffizienz nicht nur von der Leistungsaufnahme (Watt), sondern auch von der Zeit abhängt, die zur Erledigung einer Aufgabe benötigt wird. Ein System, das zwar eine höhere Leistungsaufnahme hat, die Aufgabe aber deutlich schneller erledigt, kann letztlich energieeffizienter sein (weniger Joule verbrauchen).

Für Unternehmen, die ihre KI-Investitionen und Betriebskosten optimieren möchten, ist die Messung der IPJ von zentraler Bedeutung. Dies ermöglicht es, den wahren Wert eines KI-Systems im Verhältnis zu seinem Energieverbrauch zu beurteilen und somit fundiertere Entscheidungen bezüglich der Skalierung und des Einsatzes von KI-Infrastrukturen zu treffen.

Der "AI Energy Score": Ein Standard für Transparenz

Die Initiative "AI Energy Score" zielt darauf ab, vergleichbare Energieeffizienzwerte für KI-Modelle zu etablieren. Dies soll der Branche helfen, fundierte Entscheidungen über die Nachhaltigkeit in der KI-Entwicklung zu treffen. Der Fokus liegt dabei auf der Inferenz, da diese aufgrund variabler Hardwarekonfigurationen, Modelloptimierungen und Einsatzszenarien eine komplexe Herausforderung darstellt.

Der "AI Energy Score" vergibt Sternbewertungen von 1 bis 5, wobei 5 Sterne die energieeffizientesten Modelle für eine spezifische Aufgabe darstellen. Diese Bewertungen werden auf einer öffentlichen Rangliste veröffentlicht und halbjährlich aktualisiert, um neue Modelle und Fortschritte in der Effizienz zu berücksichtigen.

Um die Vergleichbarkeit zu gewährleisten, werden standardisierte Testbedingungen angewendet:

• Standardisierte Aufgaben und Datensätze: Zehn gängige Machine-Learning-Aufgaben mit einheitlichen Datensätzen.
• Standardisierte Hardware: Alle Benchmarks werden auf NVIDIA H100 GPUs durchgeführt, um die Variabilität der Hardware zu eliminieren.
• Fokus auf GPU-Energie: Gemessen wird der GPU-Energieverbrauch in Wattstunden pro 1.000 Anfragen.
• Konsistente Konfiguration: Modelle werden in ihren Standardkonfigurationen getestet.
• Kontrolliertes Batching: Eine einheitliche Batch-Grösse von 1 wird verwendet.

Diese Initiative fördert die Transparenz und ermöglicht es Entwicklern, Unternehmen und politischen Entscheidungsträgern, die Energieeffizienz als wichtiges Kriterium bei der Auswahl und dem Einsatz von KI-Modellen zu berücksichtigen.

Die Rolle der lokalen KI in einer nachhaltigen Zukunft

Die Verlagerung von KI-Workloads auf lokale Geräte kann einen wesentlichen Beitrag zur Reduzierung des Energieverbrauchs und der Umweltauswirkungen leisten. Da Endgeräte, wie Laptops oder Smartphones, oft eine deutlich geringere Leistungsaufnahme haben als riesige Rechenzentren, kann die effiziente Ausführung von KI-Modellen auf diesen Geräten den Gesamtenergiebedarf der KI-Infrastruktur senken.

Die Forschung zeigt, dass der Energieverbrauch pro Anfrage bei lokalen Modellen erheblich niedriger sein kann als bei Cloud-basierten Lösungen. Dies ist nicht nur aus ökologischer Sicht vorteilhaft, sondern bietet auch Vorteile in Bezug auf Latenz, Datenschutz und Betriebskosten.

Die Entwicklung und der Einsatz von Metriken wie IPW und IPJ sind entscheidend, um den Fortschritt in Richtung einer nachhaltigeren KI-Nutzung zu verfolgen und zu steuern. Sie bieten eine objektive Grundlage für die Bewertung von KI-Systemen und fördern gleichzeitig Innovationen im Bereich der Hardware- und Softwareoptimierung für mehr Energieeffizienz.

Fazit und Ausblick

Die Messung der Intelligenzeffizienz pro Watt oder Joule ist nicht nur eine technische Notwendigkeit, sondern auch ein strategischer Imperativ für die Zukunft der KI. Angesichts der rasant steigenden Nachfrage und der damit verbundenen Herausforderungen für die Energieinfrastruktur ist es unerlässlich, die Effizienz von KI-Systemen kontinuierlich zu verbessern.

Unternehmen, die auf KI setzen, sollten diese Metriken in ihre Entscheidungsprozesse integrieren, um nicht nur die Leistung, sondern auch die Nachhaltigkeit und Wirtschaftlichkeit ihrer KI-Lösungen zu optimieren. Die Standardisierung von Effizienz-Benchmarks, wie sie der "AI Energy Score" anstrebt, wird dabei eine zentrale Rolle spielen.

Der Übergang zu einer effizienteren und lokaleren KI-Nutzung verspricht nicht nur ökologische Vorteile, sondern auch eine robustere, reaktionsschnellere und potenziell kostengünstigere KI-Landschaft. Die Forschung in diesem Bereich wird weiterhin wertvolle Einblicke liefern und die Entwicklung von KI-Systemen vorantreiben, die sowohl leistungsfähig als auch verantwortungsvoll im Umgang mit Ressourcen sind.

Bibliographie

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