{"id":16296,"date":"2024-05-25T17:11:53","date_gmt":"2024-05-25T17:11:53","guid":{"rendered":"https:\/\/network-king.net\/energie-messwerte-bei-rechenzentren-nvidia-schlaegt-neue-kennzahlen-vor\/"},"modified":"2024-05-31T17:15:26","modified_gmt":"2024-05-31T17:15:26","slug":"energie-messwerte-bei-rechenzentren-nvidia-schlaegt-neue-kennzahlen-vor","status":"publish","type":"articles","link":"https:\/\/network-king.net\/de\/energie-messwerte-bei-rechenzentren-nvidia-schlaegt-neue-kennzahlen-vor\/","title":{"rendered":"Energie-Messwerte bei Rechenzentren: NVidia schl\u00e4gt neue Kennzahlen vor"},"content":{"rendered":"\n<p>NVidia hat sich als Hauptlieferant von Prozessoren f\u00fcr den Einsatz K\u00fcnstlicher Intelligenz in aktuellen Rechenzentren-Systemen etabliert. Nun argumentiert das Unternehmen in seinem <a href=\"https:\/\/blogs.nvidia.com\/blog\/datacenter-efficiency-metrics-isc\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Blog<\/a>: Rechenzentren brauchen eine neue Energieeffizienz-Kennzahl, die den Fortschritten der realen Anwendungen entspricht.<\/p>\n\n\n\n<p>Die heute am weitesten verbreitete Formel misst die Effektivit\u00e4t der Energienutzung in Rechenzentren und ist unter dem Akronym PUE bekannt. \u201eIn den vergangenen 17 Jahren diente PUE dem Versuch, die Betreiber einem Ideal n\u00e4her zu bringen, bei dem so gut wie keine Energie f\u00fcr Prozesse wie Umwandlung und K\u00fchlung verschwendet wird\u201c, so NVidia. Das Unternehmen kommentiert, dass dieser Mess-Standard den Anforderungen von Rechenzentren w\u00e4hrend des Aufstiegs von Cloud Computing gut gedient hat \u2013 und auch weiterhin n\u00fctzlich sein wird.<\/p>\n\n\n\n<p>Die PUE-Kennzahl wurde von der <a href=\"https:\/\/www.datacenterknowledge.com\/archives\/2016\/07\/18\/performance-indicator-green-grids-new-data-center-metric-explained\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Green Grid Association<\/a> entwickelt und ist seit ihrer Ver\u00f6ffentlichung im Jahr 2007 in der Rechenzentrumsbranche weit verbreitet. Seit 2016 gibt es eine neue Version: den Performance Indicator, der K\u00fchlsysteme besser abbildet.<\/p>\n\n\n\n<p>F\u00fcr NVidia hat sich PUE in der aktuellen \u00c4ra der generativen KI als unzureichend erwiesen: Es misst nicht die n\u00fctzliche Leistung von Rechenzentren, sondern nur die verbrauchte Energie. \u201eDas w\u00e4re so, als w\u00fcrde man die Menge an Benzin messen, die ein Motor verbraucht, ohne die vom Auto zur\u00fcckgelegte Strecke zu ber\u00fccksichtigen\u201c, hei\u00dft es auf dem Blog. NVidia zitiert dabei ein <a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/7921551\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Dokument aus dem Jahr 2017<\/a>, in dem fast 40 Standards aufgelistet sind, die spezifische Ziele im Zusammenhang mit der Leistung von Rechenzentren im Fokus haben. Dazu geh\u00f6ren K\u00fchlung, Wasserverbrauch, Sicherheit und Kosten.<\/p>\n\n\n\n<p>Ist von Metriken in Watt die Rede, wird nur die Eingangsleistung in einer bestimmten Umgebung gemessen, nicht aber die tats\u00e4chlich von den Systemen verbrauchte Energie oder die Effizienz des Verbrauchs. NVidia weist darauf hin, dass moderne Rechenzentren in der Tat mehr verbrauchen, das hei\u00dft sie geben eine h\u00f6here Eingangsleistung in Watt an \u2013 was aber nicht unbedingt bedeutet, dass sie weniger energieeffizient sind.<\/p>\n\n\n\n<p>Der Hersteller schl\u00e4gt daher vor, dass die Metriken f\u00fcr moderne Rechenzentren die bekannte Einheit kWh (Kilowattstunde) oder Joule verwenden, um das Ausma\u00df der Arbeit zu erfassen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-was-rechenzentren-derzeit-als-messwert-verwenden\">Was Rechenzentren derzeit als Messwert verwenden<\/h2>\n\n\n\n<p>Rechenzentren, die mit KI-Systemen arbeiten, verwenden h\u00e4ufig <a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/en-us\/data-center\/resources\/mlperf-benchmarks\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MLPerf<\/a>-Benchmarking-Tools. Supercomputing-Zentren, die sich mit wissenschaftlicher Forschung befassen, nutzen in der Regel <a href=\"https:\/\/developer.nvidia.com\/hpc-application-performance\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">andere Messwerte<\/a>. Daneben entstehen mit der wachsenden Zahl von Anwendungen immer mehr <a href=\"https:\/\/blogs.nvidia.com\/blog\/tensorrt-llm-inference-mlperf\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MLPerf-Tests<\/a>, die zwei neue generative KI-Modelle verwenden.<\/p>\n\n\n\n<p>Auch der Ingenieur Christian Belady, von dem die urspr\u00fcngliche Idee f\u00fcr PUE stammt, pl\u00e4diert f\u00fcr andere Messgr\u00f6\u00dfen, die f\u00fcr die heutigen Rechenzentren relevanter sind. \u201eAls Heiliger Gral gelten dabei Leistungsmetriken. Man kann verschiedene Arbeitslasten nicht direkt miteinander vergleichen, aber wenn wir nach Arten von Arbeitslasten segmentieren, haben wir meiner Meinung nach eine bessere Chance auf Erfolg\u201c, sagt Belady, der weiterhin an Initiativen zur F\u00f6rderung der Nachhaltigkeit von Rechenzentren arbeitet.<\/p>\n\n\n\n<p>Ein weiterer Forscher stimmt dieser Ansicht zu: \u201eUm gute Entscheidungen in Bezug auf die Effizienz zu treffen, ben\u00f6tigen die Betreiber von Rechenzentren Benchmarking-Tools, die den Energieverbrauch und daraus gewonnene Leistung der heute am h\u00e4ufigsten eingesetzten KI-Arbeitslasten messen\u201c, sagt Jonathan Koomey, der auf dem Gebiet Recheneffizienz und Nachhaltigkeit forscht.<\/p>\n\n\n\n<p>Koomey erkl\u00e4rt, dass Unternehmen sich an offenen Diskussionen beteiligen, Informationen \u00fcber ihre eigenen Arbeitslasten austauschen und realistische Tests durchf\u00fchren m\u00fcssten. Dies w\u00fcrde helfen sicherzustellen, dass die Messwerte den Energieverbrauch von Hardware, auf der reale Anwendungen laufen, genau charakterisieren. \u201eWir brauchen ein offenes \u00f6ffentliches Forum, um diese wichtige Aufgabe zu bew\u00e4ltigen\u201c, so der Forscher.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-mehr-als-nur-energieeffizienz\">Mehr als nur Energieeffizienz<\/h2>\n\n\n\n<p>Letzten Monat hat das Uptime Institute ein neues <a href=\"https:\/\/uptimeinstitute.com\/professional-services\/sustainability-assessment\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Tool zur Bewertung der Nachhaltigkeit<\/a> digitaler Infrastrukturen angek\u00fcndigt. Damit sollen sich die nachhaltigen Merkmale von Rechenzentren bewerten und vergleichen lassen. Die aus der Bewertung gewonnenen Daten k\u00f6nnen zur F\u00f6rderung kontinuierlicher Verbesserungen in 14 Hauptkategorien und mehr als 50 Unterkategorien f\u00fcr mehr Nachhaltigkeit genutzt werden. Zu den Hauptbereichen geh\u00f6ren Energie- und Wasserverbrauch, Kohlendioxidemissionen und das Abfallaufkommen.<\/p>\n\n\n\n<p>Da die Bewertung lokale und regionale Anforderungen ber\u00fccksichtigt, kann sie weltweit angewandt werden und einen einzelnen Standort oder eine verteilte Hybridanlage abdecken.<\/p>\n\n\n\n<p>J\u00fcngste und immer wiederkehrende Untersuchungen des Uptime Institutes legen nahe, dass viele Betreiber von Rechenzentren und IT-Einrichtungen sich noch in einem fr\u00fchen Stadium ihrer Nachhaltigkeitsbem\u00fchungen befinden. Laut dem j\u00fcngsten Bericht \u201eSustainability strategies face greater pressure in 2024\u201c (Nachhaltigkeitsstrategien stehen im Jahr 2024 unter gr\u00f6\u00dferem Druck) erstellen weniger als die H\u00e4lfte der Betreiber digitaler Infrastrukturen (41 %) Daten und Berichte \u00fcber den Wasserverbrauch, und nur 23 % tun dasselbe f\u00fcr die drei Bereiche Scope 1, 2 und 3 der Co2-Emissionen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>NVidia hat sich als Hauptlieferant von Prozessoren f\u00fcr den Einsatz K\u00fcnstlicher Intelligenz in aktuellen Rechenzentren-Systemen etabliert. Nun argumentiert das Unternehmen in seinem Blog: Rechenzentren brauchen eine neue Energieeffizienz-Kennzahl, die den Fortschritten der realen Anwendungen entspricht. 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