Heike Riel

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.

Heike Riel, IBM-Fellow und Expertin für neuromorphe Chips, erforscht die Energieeffizienz von KI-Modellen. Sie diskutiert den enormen Energiebedarf heutiger KI, insbesondere beim Training von Modellen wie GPT-3. Riel erklärt, wie spezielle Chips und Ansätze wie Approximate Computing helfen können, Energie zu sparen. Dabei erwähnt sie interessante Technologien wie den North Pole Chip und die Vorteile kleinerer, angepasster Modelle. Riel geht auch auf die Herausforderungen und Möglichkeiten moderner Architekturen ein, um die Effizienz weiter zu steigern.