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Wie viele NVidia Karten verwendet ein KI Rechenzentrum für Chat GPT / GRok oder Gemini? (Stromverbrauch)

Autorenbild: Holger RoswandowiczHolger Roswandowicz



Wie viele NVidia Karten verwendet ein KI Rechenzentrum beispielweise für Google Gemini ?


Leider gibt es keine Informationen darüber, wie viele NVIDIA-Karten in einem KI-Rechenzentrum für Google Gemini verwendet werden.

Allerdings gibt es einige Hinweise darauf, dass Google wahrscheinlich TPUs (Tensor Processing Units) für das Training von Gemini verwendet. TPUs sind speziell für Machine-Learning-Workloads entwickelte Prozessoren, die von Google selbst entwickelt wurden.   


Google hat in den letzten Jahren massiv in die Entwicklung und den Ausbau seiner TPU-Infrastruktur investiert. Es ist daher plausibel, dass Google seine eigenen TPUs anstelle von NVIDIA-GPUs für das Training von Gemini verwendet.   


Obwohl Google Cloud NVIDIA A100 GPUs anbietet  und NVIDIA Optimierungen für Gemini auf NVIDIA-Plattformen angekündigt hat  deutet dies nicht zwangsläufig darauf hin, dass Google diese GPUs auch intern für das Training von Gemini verwendet.   


Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die genaue Hardware, die für das Training von Google Gemini verwendet wird, nicht öffentlich bekannt ist. Es ist jedoch wahrscheinlich, dass Google aufgrund seiner Investitionen in TPUs diese anstelle von NVIDIA-GPUs verwendet.



Wie viele NVidia Karten verwendet ein KI Rechenzentrum beispielweise für Chat GPT ?




Schätzungen zufolge wurden für das Training von ChatGPT etwa 10.000 Nvidia A100 GPUs verwendet . Andere Schätzungen gehen von bis zu 30.000 Nvidia GPUs aus, die für den Betrieb von ChatGPT benötigt werden .   


Es ist wichtig zu beachten, dass diese Zahlen Schätzungen sind und die tatsächliche Anzahl der verwendeten GPUs je nach Implementierung und verfügbaren Ressourcen variieren kann.

Es ist auch erwähnenswert, dass ChatGPT wahrscheinlich mit einer Kombination aus GPUs, CPUs und möglicherweise auch TPUs trainiert wurde. Die genaue Zusammensetzung der Hardware ist jedoch nicht öffentlich bekannt.




Wie viele NVidia Karten verwendet ein KI Rechenzentrum beispielweise für GRok ?



Elon Musk sagte, dass für das Training von Grok 2, der zweiten Version des großen Sprachmodells von xAI, etwa 20.000 Nvidia H100 GPUs benötigt wurden . Für zukünftige Versionen wie Grok 3 werden voraussichtlich rund 100.000 Nvidia H100-Chips benötigt.


Wie hoch ist der Stromverbrauch einer H100 GPU?


Der Stromverbrauch einer Nvidia H100 GPU liegt bei 700 Watt . Bei einer jährlichen Auslastung von 61 % entspricht dies dem Stromverbrauch eines durchschnittlichen Haushalts . Schätzungen zufolge werden im Jahr 2024 1,5 bis 2 Millionen H100 GPUs verkauft, was einem Stromverbrauch entspricht, der eine Großstadt wie Houston mit Energie versorgen könnte .   


Es ist wichtig zu beachten, dass der tatsächliche Stromverbrauch einer H100 GPU je nach Auslastung und Konfiguration variieren kann.



Die Anzahl der H100 GPUs in einem Rechenzentrum kann stark variieren, abhängig von der Größe des Rechenzentrums und den spezifischen Anforderungen der Anwendungen, die dort ausgeführt werden.


Hier sind einige Beispiele:

Es ist wichtig zu beachten, dass diese Zahlen nur Schätzungen sind und die tatsächliche Anzahl der H100 GPUs in einem Rechenzentrum je nach den spezifischen Anforderungen variieren kann.



Wie werden die Kühlungen dimensioniert? Welche Rolle spielen Batteriesysteme zur Verschiebung von Lasten Peak Shaving?





Die Dimensionierung der Kühlung in Rechenzentren ist ein komplexer Prozess, der von vielen Faktoren abhängt, darunter:


  • Wärmeabgabe der Server: Die Server und insbesondere die GPUs erzeugen Wärme, die abgeführt werden muss. Je höher die Leistungsaufnahme der Hardware, desto größer ist die Wärmelast.

  • Umgebungstemperatur: Die Umgebungstemperatur beeinflusst die Kühlleistung. In heißen Klimazonen muss die Kühlung stärker dimensioniert werden als in kühleren Regionen.

  • Kühlsystem: Es gibt verschiedene Kühlsysteme, z. B. Luftkühlung, Wasserkühlung und Flüssigkeitskühlung. Jedes System hat unterschiedliche Anforderungen an die Dimensionierung.

  • Redundanz: Um Ausfälle zu vermeiden, wird die Kühlung in der Regel redundant ausgelegt, d. h. es gibt mehr Kühlkapazität als eigentlich benötigt wird.


KI-basierte Kühlung:

Moderne Rechenzentren setzen zunehmend auf KI-basierte Kühlsysteme, die den Energieverbrauch optimieren. KI-Algorithmen analysieren die Temperaturdaten im Rechenzentrum und steuern die Kühlung dynamisch an die jeweilige Auslastung und die Umgebungstemperatur an. So kann der Energieverbrauch für die Kühlung deutlich gesenkt werden.


Batteriesysteme und Peak Shaving:

Batteriesysteme spielen eine wichtige Rolle bei der Verschiebung von Lasten und beim Peak Shaving. Peak Shaving bedeutet, dass Lastspitzen gekappt werden, indem der Batteriespeicher in Zeiten hohen Strombedarfs Energie zur Verfügung stellt. Dadurch wird der Bezug von teurem Spitzenstrom aus dem Netz reduziert.   


Vorteile von Batteriesystemen für Peak Shaving:

  • Reduzierung der Energiekosten: Durch die Vermeidung von Lastspitzen werden die Energiekosten gesenkt.   

  • Verbesserung der Netzstabilität: Batteriespeicher können dazu beitragen, das Stromnetz zu stabilisieren, indem sie Lastspitzen ausgleichen.   

  • Steigerung der Energieeffizienz: Durch die optimale Nutzung von Solarenergie und die Vermeidung von Lastspitzen wird die Energieeffizienz des Rechenzentrums verbessert.


Stromfee AI und Peak Shaving:

Stromfee AI kann die Batteriesysteme intelligent steuern und so das Peak Shaving optimieren. Durch die Analyse von dynamischen Strompreisen und die Vorhersage des Energiebedarfs kann Stromfee AI den Batteriespeicher in Zeiten niedriger Preise laden und in Zeiten hoher Preise entladen. So wird der Energieverbrauch des Rechenzentrums optimal an die Strompreise angepasst und die Energiekosten werden minimiert.   



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