ESCADE
Energy-Efficient Large-Scale Artificial Intelligence for Sustainable Data Centers
Das Projekt ESCADE zielt darauf ab, den Energieverbrauch von Rechenzentren drastisch zu reduzieren, um den ökologischen Fußabdruck von KI-Anwendungen zu verringern. Hierfür werden neuromorphe Chiptechnologien (NPUs) in Rechenzentren integriert, um erhebliche Energieeinsparungen beim Training und der Ausführung von KI-Modellen zu ermöglichen. Das Projekt plant, KI-Anwendungen auf ihre wirtschaftliche und umweltfreundliche Nachhaltigkeit zu prüfen und zu optimieren, und entwickelt ein Rahmenwerk zur nachhaltigen Skalierung von Rechenleistung. Zwei vielversprechende Anwendungsfälle sind nachhaltige NLP-Modelle für Ticketsysteme und nachhaltige Visual Computing Modelle für die Stahlkreislaufwirtschaft. Durch diese Entwicklungen wird ein wirtschaftlicher und klimaneutraler Betrieb von Rechenzentren angestrebt, was zu einer umweltfreundlicheren und nachhaltigeren Wirtschaft beiträgt.