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Kurator'in für: Technologie und Gesellschaft Fundstücke
Promovierte Literaturwissenschaftlerin. Schwerpunkte: Digitaler Journalismus, Journalistenausbildung und Medienkompetenz. Chefredakteurin der Berliner Gazette (https://berlinergazette.de) und Professorin für digitalen Journalismus an der Macromedia University of Applied Sciences. Kann sich die Namen ihrer Student*innen merken.
"Welche Rolle spielen Rechenzentren für den Ressourcenverbrauch von KI?"
Mit dieser Frage geht das Interview mit dem Dresdner Start-up Cloud & Heat los. Eine ungewöhnliche Frage an Vertreter*innen einer Branche, die aktuell zu den größten Umweltsündern gehört. Ungewöhnlich, weil sie für gewöhnlich mit ihren Umweltsünden nicht konfrontiert werden.
Kurz zum Hintergrund, wie er sich in meinen Augen darstellt:
Der Aufbau der so genannten „Cloud“ erforderte die Verlegung von Untersee-Glasfaserkabeln, die eine Hochgeschwindigkeits-Datenverbindung zwischen den Kontinenten herstellen, die Errichtung von Rechenzentren und die Unterhaltung von Serverfarmen usw.
Die Umweltschäden, die durch die Cloud als eine mineralische ressourcenverbrauchende und damit den Extraktivismus vorantreibende Technologie verursacht werden (Tung-Hui Hu, 2015), werden von der „Clean Tech“-Lobby radikal vertuscht oder einfach geleugnet. Dies wird nicht zuletzt durch die Komplizenschaft der User begünstigt, genauer gesagt den Umstand, dass Cloud-Aktivitäten das „user unconscious“ bzw. das Verdrängte der digitalen Gesellschaft entscheidend formieren.
Während Cloud-Aktivitäten, z. B. die gewohnheitsmäßige Nutzung von Software zur Ausführung von Social-Media-Anwendungen, als (halb-)unbewusste Routinen hingenommen und sogar bereitwillig ausgeübt werden, wird die Cloud selbst, die Hardware, die fast unmerklich für ständige Konnektivität sorgt, als etwas Schwebendes, Gasförmiges, Feines und letztlich Sauberes verkauft und auch sehr gern so gesehen; etwas ganz Natürliches ohne toxische, von Menschen verursachte Nebenwirkungen auf die Umwelt.
Jetzt, da sich während der Covid-19-Pandemie noch mehr soziale Interaktionen ins Internet verlagert haben, haben die Cloud-Aktivitäten einen erheblichen Schub erhalten und erzeugen immer unkontrollierter große Mengen an Wärme. Infolgedessen bleibt die gewaltsame Rückkehr des Verdrängten zumindest vorerst für alle erkennbar, aber dennoch unerkannt: Die steigende Wärme der Cloud-Serverfarmen führt zu höheren Temperaturen, die die Erderwärmung verstärken, während höhere Temperaturen zusätzlichen Stress für die Cloud-Infrastruktur bedeuten, die wiederum zusätzliche energieintensive Wartung und Kühlung erfordert. Ein Teufelskreis, der die Klimakatastrophe verschärft.
Höchste Zeit also, die Cloud-Infrastruktur nachhaltiger zu gestalten!
Das Dresdner Start-up Cloud & Heat möchte die Sache mit einem neuen Geschäftsmodell angehen. Mit seinem Kühlsystem für Rechenzentren, das auf direkter Warmwasserkühlung basiert, kann das Unternehmen im Vergleich zu herkömmlichen luftgekühlten Zentren jährlich bis zu 710 Tonnen Kohlendioxid einsparen. Das ergab eine Modellrechnung im Rahmen eines Pilotprojekts in Frankfurt. Ronny Reinhardt, Teamleiter der Geschäftsentwicklung bei Cloud & Heat, erklärt in einem Interview mit Dr. Ronny Reinhardt vom Sustain-Magazin (siehe ab Seite 52), wie die Abwärme von Rechenzentren zum Heizen genutzt werden kann und so die Cloud nachhaltiger macht.
Ob "nachhaltiger" in diesem Zusammenhang "nachhaltig genug" ist und ob der Klimakatastrophe letzten Endes durch einen "grüneren" Kapitalismus angemessen begegnet werden kann – freilich, diese Fragen müssen noch an anderer Stelle mit Start-up-Leuten diskutiert werden – und in der Gesellschaft en gros. Aber das Gespräch macht immerhin schon mal einen Anfang.
Quelle: Ronny Reinhardt Bild: Sustain Magazin C... algorithmwatch.org
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Das Allen Institute hat jüngst mit Microsoft, dem KI-Unternehmen Hugging Face und drei Universitäten ein Tool zu entwickelt, das den Stromverbrauch aller Programme für maschinelles Lernen (ML) misst, die auf Azure (Cloud-Dienst von Microsoft) laufen. Azure-Nutzer können auf diese Weise den gesamten Stromverbrauch von Grafikprozessoren während jeder Phase ihres Projekts anzeigen, von der Auswahl eines ML-Modells über das Training bis hin zu dessen Einsatz.