KI-Energieverbrauchsrechner

Was ist der KI-Energieverbrauchsrechner?

Der KI-Energieverbrauchsrechner hilft dabei, den Energieverbrauch beim Training oder Betrieb von künstlichen Intelligenz (KI)-Modellen zu schätzen. Er liefert außerdem Einblicke in die daraus resultierenden CO₂-Emissionen und Stromkosten. Dieses Tool ist nützlich für Forscher, Entwickler und Organisationen, die sich für die Umweltauswirkungen ihrer KI-Projekte interessieren.

Es unterstützt eine Vielzahl von Modelltypen, darunter:

• Große Sprachmodelle (LLMs)
• Computer-Vision-Modelle
• Modelle für natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
• Traditionelle Machine-Learning-Algorithmen (ML)
• Individuelle KI-Modelle

Warum diesen Rechner verwenden?

Das Training und der Betrieb von KI-Modellen erfordern erhebliche Rechenleistung. Dies führt zu einem Energieverbrauch und, abhängig von der Energiequelle, zu CO₂-Emissionen. Der Rechner hilft Nutzern:

• Den Energieverbrauch in Kilowattstunden (kWh) zu verstehen
• Den CO₂-Fußabdruck in Kilogramm CO₂-Äquivalent zu schätzen
• Die Effizienz von Hardware (z. B. GPUs, TPUs, CPUs) zu vergleichen
• Zu untersuchen, wie verschiedene Operationen (Training, Inferenz, Feinabstimmung) den Energieverbrauch beeinflussen
• Die Auswirkungen von Energiequellen wie Kohle, erneuerbaren Energien oder individuellen Strommischungen zu bewerten

Dieses Tool schafft Klarheit über die Beziehung zwischen KI-Arbeitslasten und Nachhaltigkeit und ermöglicht fundiertere Entscheidungen bei der Modellentwicklung und -bereitstellung.

Verwendete Formel

Wie benutzt man den Rechner?

Um eine genaue Schätzung zu erhalten, folgen Sie diesen einfachen Schritten:

1. Wählen Sie Ihren KI-Modelltyp aus – Wählen Sie zwischen LLM, CV, NLP, ML oder individuellem Modell.
2. Geben Sie die Modelldetails ein – Zum Beispiel die Anzahl der verarbeiteten Tokens oder Bilder, die Modellgröße und den Operationstyp.
3. Wählen Sie Ihre Hardware aus – Wählen Sie die verwendete Hardware (z. B. NVIDIA A100, Google TPU, CPU-Cluster) oder geben Sie benutzerdefinierte Effizienzwerte ein.
4. Wählen Sie die Energiequelle aus – Diese bestimmt die Kohlenstoffintensität (z. B. globaler Durchschnitt, erneuerbare Energien oder ein benutzerdefinierter Wert).
5. Überprüfen Sie erweiterte Optionen – Sie können den PUE anpassen und die graue Energie der Hardware einbeziehen.
6. Klicken Sie auf „Berechnen“ – Sehen Sie die Ergebnisse, einschließlich Energieverbrauch, Emissionen, geschätzter Kosten und realer Äquivalente wie Autoreisen.

Wer kann davon profitieren?

Dieser Rechner ist für eine Vielzahl von Nutzern nützlich:

• KI-Entwickler und Forscher – Um die Effizienz von Modellen zu bewerten
• Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure – Um Arbeitslasten zu planen und zu optimieren
• Nachhaltigkeitsteams – Um Emissionen zu verfolgen und mit Umweltzielen in Einklang zu bringen
• Studenten und Lehrende – Um mehr über die Energieauswirkungen von künstlicher Intelligenz zu lernen

FAQs

Was ist PUE?

PUE (Power Usage Effectiveness) misst die Effizienz von Rechenzentren. Ein niedrigerer PUE-Wert bedeutet eine effizientere Energienutzung. Ein typischer Wert ist 1,2, was bedeutet, dass für jede 1 kWh, die für Berechnungen verwendet wird, insgesamt 1,2 kWh einschließlich Kühlung und Nebenkosten verbraucht werden.

Was ist graue Energie?

Dies ist die Energie, die für die Herstellung der Hardware (wie GPUs oder CPUs) verwendet wird. Der Rechner ermöglicht es Ihnen, diese in die Gesamtschätzung einzubeziehen oder auszuschließen.

Wie genau sind die Schätzungen?

Die Ergebnisse basieren auf branchenüblichen Werten und typischen Nutzungsszenarien. Während die Zahlen gute Schätzungen liefern, können die realen Ergebnisse je nach spezifischen Konfigurationen und Arbeitslastoptimierungen variieren.

Kann ich verschiedene Modelle oder Setups vergleichen?

Ja. Sie können Modelltypen, Hardware und Operationen ändern, um den Energieverbrauch und die Emissionen nebeneinander zu vergleichen. Visualisierungen helfen Ihnen, Unterschiede schnell zu erkennen.

Unterstützt es regionale Unterschiede bei der Energie?

Ja. Sie können aus vordefinierten Energiequellen wie den USA, der EU, Indien wählen oder eine benutzerdefinierte Kohlenstoffintensität für maximale Flexibilität angeben.

Warum es wichtig ist

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI steigt auch ihr Energiebedarf. Dieser Rechner unterstützt bessere Entscheidungen, indem er den Energieverbrauch transparent macht. Egal, ob Sie auf Nachhaltigkeit, Kosten oder Leistung optimieren, er liefert umsetzbare Einblicke in den Fußabdruck Ihrer KI-Modelle.