Rechenzentren: Emerald AI will das Stromnetz intelligent entlasten

Das Startup Emerald AI will durch eine intelligente Kopplung von Rechenzentren und dem Stromnetz mehr Stabilität und Effizienz schaffen.

Der Zubau neuer KI-Rechenzentren stellt die globale und auch die regionale Energieinfrastruktur vor große Herausforderungen. Neue Rechenzentren müssen oft jahrelang auf den Ausbau der Netze warten, bevor sie in Betrieb gehen können. Das wird zunehmend in solchen Gegenden zum Problem, in denen die Netzkapazitäten ohnehin bereits knapp sind. Beispiele sind die irische Hauptstadt Dublin, Frankfurt oder Virginia (USA). In diesen Regionen kann es einige Jahre dauern, bis neue Rechenzentren ans Netz gehen. Demzufolge verlagert sich der Ausbau in Regionen mit bisher weniger Kapazitäten, zum Beispiel in Länder Nord- und Südeuropas.

Traditionell werden große Rechenzentren von Energieversorgern als Verbraucher betrachtet, die stets ihren vollen Leistungsbedarf einfordern. Eine Folge davon: Die Kapazität des Stromnetzes ist oft nicht vollständig ausgelastet, außer während Spitzenlastzeiten wie an heißen Sommertagen oder in kalten Winternächten.

Angesichts des von KI-Anwendungen getriebenen Anstiegs des Strombedarfs von Rechenzentren werden dringend flexible Lösungen benötigt, um das bestehende Netz effizienter zu nutzen.

Das Startup Emerald AI, unterstützt durch NVIDIA, will dabei helfen, diese Engpässe zu überwinden und den Weg für eine effizientere und nachhaltigere Nutzung der Energieinfrastruktur ebnen.

Der Emerald Conductor

Das Kernstück der Lösung von Emerald AI ist die Emerald Conductor-Plattform, ein KI-gesteuertes System, das als intelligenter Vermittler zwischen Stromnetz und Rechenzentrum fungiert. Die Technologie ermöglicht es KI-Rechenzentren, bestehende Energieressourcen flexibler und strategischer zu nutzen.

Die Plattform erreicht das, indem sie die vielfältigen Arbeitslasten, die in Rechenzentren laufen, intelligent orchestriert, denn nicht alle KI-Aufgaben sind gleich dringend. Manche Jobs wie das Training oder die Feinabstimmung großer Sprachmodelle für die Forschung können flexibel gehandhabt werden. Sie können bei Bedarf pausiert oder verlangsamt werden. Andere Aufgaben wie beispielsweise Inferenzanfragen für einen KI-Dienst, der von Tausenden oder Millionen von Menschen genutzt wird, können nicht verschoben werden.

Solche Aufgaben können jedoch dynamisch an ein anderes Rechenzentrum umgeleitet werden, dessen lokales Stromnetz weniger belastet ist. Diese Koordination stellt sicher, dass zeitkritische Arbeitslasten ihre volle Leistung beibehalten, während flexible Arbeitslasten innerhalb akzeptabler Grenzen gedrosselt werden. Nutzer können ihre Arbeitslasten entweder selbst kennzeichnen, um die Software zu leiten, oder die KI-Agenten von Emerald können diese Entscheidungen automatisch treffen.

Vorteile

Die Fähigkeit, den Stromverbrauch von Rechenzentren flexibel anzupassen, bietet eine Reihe von Vorteilen. Sie ermöglicht es zum Beispiel neuen Rechenzentren, schneller ans Netz zu gehen, indem sie die vorhandene Energieinfrastruktur intelligenter nutzen.

Die Technologie reduziert zudem die Belastung des Netzes während Spitzenbedarfszeiten und hilft so, Ausfälle zu vermeiden.

Städte können das Risiko von rollierenden Stromausfällen mindern und Gemeinden vor steigenden Stromtarifen schützen. Rechenzentren können zu wichtigen Puffern für das Stromnetz werden, was die Integration intermittierender und variabler erneuerbarer Energien erheblich erleichtert.

Nach einer Studie der Duke University könnte eine Flexibilität von nur 25 Prozent des Stromverbrauchs für zwei Stunden an weniger als 200 Stunden im Jahr bis zu 100 Gigawatt neuer Kapazität für Rechenzentren freisetzen. Das entspricht Investitionen von über 2 Billionen Dollar.

In Regionen wie zum Beispiel in Texas, in denen Gesetze Rechenzentren dazu verpflichten, bei Spitzenlasten den Verbrauch zu drosseln oder vom Netz getrennt zu werden, kann Emerald AI verhindern, dass Rechenzentren komplett von der Stromversorgung abgeschnitten werden.

Erfolgreicher Praxistest in Phoenix

Die Wirksamkeit der Technologie wurde kürzlich in einem Feldversuch in Phoenix, Arizona, unter Beweis gestellt. In Zusammenarbeit mit NVIDIA, Oracle Cloud Infrastructure (OCI) und dem regionalen Energieversorger Salt River Project (SRP) konnte Emerald AI den Stromverbrauch eines KI-Workload-Clusters mit 256 NVIDIA GPUs um 25 Prozent über drei Stunden während einer Netzstressphase reduzieren, ohne die Qualität der Rechenleistung zu beeinträchtigen.