KI verstehen Effiziente Künstliche Intelligenz - Wie IBM KI-Chips stromsparender machen will
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Jul 24, 2025 Heike Riel ist Leiterin der Abteilung Wissenschaft und Technologie bei IBM und arbeitet an effizienteren Hardware-Lösungen für Künstliche Intelligenz. Im Gespräch erläutert sie, wie der Stromverbrauch von KI-Rechenzentren rasant ansteigt und welche neuen Chip-Architekturen, wie Approximate Computing und Near-Memory-Computing, dabei helfen können, Energie zu sparen. Zudem thematisiert sie die Rolle von Quantencomputern in der Zukunft der Technologie und die Herausforderungen, vor denen Europa im KI-Wettlauf steht.
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Episode notes
Ungewöhnlicher Karriereweg von Heike Riel
- Heike Riel begann ihre Karriere mit einer Schreinerlehre und studierte anschließend Physik, getrieben von ihrer Leidenschaft für Mathematik.
- Dieser ungewöhnliche Werdegang verbindet praktische Erfahrung mit wissenschaftlicher Forschung.
Exponentieller Energiebedarf von KI
- Der Energieverbrauch für KI-Modelle wächst exponentiell und erreicht Größenordnungen, die Millionen Haushalte versorgen könnten.
- Effiziente KI-Prozessoren sind daher essenziell, um Energiebedarf und Kosten zu reduzieren.
Niedrige Präzision für Effizienz
- Reduziere die Rechenpräzision für KI-Anwendungen, um Energie und Zeit zu sparen.
- Dieser Ansatz ist bereits in den IBM-Servern Z16 und Z17 implementiert und steigert die Effizienz deutlich.