Studie CO2-Reduktion durch Cloud-Migration

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Eine von AWS beauftragte Studie des Beratungsunternehmens Accenture soll Aufschluss darüber geben, welche positiven Effekte Cloud Computing auf den Energieverbrauch eines Unternehmens haben kann.

Mit dem rasanten Aufkommen der Künstlichen Intelligenz steigt weltweit die Nachfrage nach Rechenzentrumskapazitäten. AWS intensiviert daher seine Bemühungen, Kunden von einer Migration in die Cloud zu überzeugen. Zu diesem Zweck hat der Hyperscaler das Beratungsunternehmen Accenture beauftragt, die Einsparpotenziale bei einem Wechsel in die Cloud, insbesondere unter Nachhaltigkeitsaspekten, aufzuzeigen.

Accenture analysierte die Nachhaltigkeitsmetriken ausgewählter lokaler Rechenzentren. Dabei wurden die CO2-Emissionen und der Energieverbrauch für speicher- und rechenintensive Workloads nach der Migration von On-Premises in die AWS-Cloud untersucht. Die Ergebnisse zeigten, dass Workloads auf AWS bis zu 4,1-mal energieeffizienter sind und den CO2-Fußabdruck um bis zu 99 % reduzieren können. Accenture berücksichtigte dabei die Energieverbrauchskomponenten der Rechenzentren, multiplizierte den Energieverbrauch mit dem Emissionsfaktor des Stromnetzes und zog regionale Faktoren wie die Power Usage Effectiveness (PUE) und die Auslastungskapazität in Betracht.

KI-Boom verlangt nach kleinem Fußabdruck

KI-Workloads benötigen enorm viele Ressourcen. Mit der explosionsartigen Verbreitung der Technologie wird es zunehmend notwendig, IT-Infrastrukturen neu zu überdenken. Regulatorische Vorgaben wie die EU-Energieeffizienz-Richtlinie (EED) verlangen zudem verstärktes Augenmerk auf die Energieeffizienz von Rechenzentren. AWS setzt daher auf verschiedene Maßnahmen, um die Energieeffizienz zu steigern und den ökologischen Fußabdruck zu verkleinern. Diese Maßnahmen reichen von der Auswahl der Baumaterialien über die Stromversorgung bis hin zu innovativen Kühlsystemen. Free Air Cooling (je nach Standort) und Liquid Cooling sollen die heißlaufenden KI-Chipsets in AWS-Rechenzentren kühlen und so den Stromverbrauch senken. Da der Bedarf an KI-Ressourcen unaufhaltsam wächst, werden diese zukünftig immer häufiger in der Cloud bereitgestellt werden.

AWS hat sich das Ziel gesetzt, die eigenen CO2-Emissionen bis 2040 auf null zu reduzieren und die benötigte Energie vollständig aus erneuerbaren Quellen zu beziehen. Dieses Ziel sei inzwischen in 19 AWS-Regionen erreicht. Unternehmen haben also zahlreiche Stellschrauben, an denen sie im Hinblick auf KI und Nachhaltigkeit drehen können und müssen.

Technologie für KI-Entwicklung

Beim Training großer Sprachmodelle (LLMs) geht AWS eigene Wege und setzt auf die speziell entwickelten Chips Trainium und Inferentia. AWS Trainium ist ein Machine-Learning-Beschleuniger, der für das Training von Deep-Learning-Modellen mit über 100 Milliarden Parametern entwickelt wurde. Der AWS Inferentia-Beschleuniger hingegen wurde konzipiert, um Deep-Learning- und generative KI-Inferenzanwendungen in Amazon EC2 mit hoher Leistung und niedrigen Kosten zu unterstützen. „Da die Nachfrage nach künstlicher Intelligenz weiter steigt, kann Nachhaltigkeit durch Technologie eine entscheidende Rolle dabei spielen, Unternehmen dabei zu helfen, Umweltziele zu erreichen und gleichzeitig Innovationen voranzutreiben“, kommentiert Sanjay Podder, Global lead for Technology Sustainability Innovation bei Accenture, die Studie.

Verbesserung der Datenmanagementstrategie

AWS bietet Tools und Anleitungen zur Modernisierung von Datenmanagementstrategien an. Dazu gehört die Trennung von häufig genutzten "heißen" Daten und seltener verwendeten "kalten" Datensätzen mithilfe vollständig verwalteter Speicherlösungen. AWS unterstützt seine Kunden dabei, ihre Datenreplikationsprozesse zu optimieren, indem die Replikationsgröße verringert und die Durchsatzanforderungen angepasst werden. Dies führe zu einem geringeren Energieverbrauch und einer Reduktion der CO2-Emissionen.

Empfehlungen von Accenture

Accenture empfiehlt Unternehmen, den Lebenszyklus von generativen KI-Modellen genau unter die Lupe zu nehmen, um die Entwicklung nachhaltiger Energiemetriken und energieeffizienter Entscheidungen zu fördern. Der Einsatz kleinerer Modelle mit kürzeren Kontextfenstern, die weniger Energie und Ressourcen benötigen, wird ebenfalls nahegelegt. Diese spezialisierten kleineren Modelle können bei bestimmten Aufgaben eine ähnlich hohe Leistungsfähigkeit wie größere Modelle erreichen.

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