Beim Halbzeitpfiff des UEFA-EURO-2020-Achtelfinalspiels zwischen England und Deutschland gingen Millionen von Zuschauern in Großbritannien von ihren Bildschirmen weg, um alle das Gleiche zu tun: Sie schalteten ihre Wasserkocher ein.
National Grid, das Unternehmen, das England und Wales mit Strom versorgt, verzeichnete innerhalb von Minuten nach dieser landesweiten Teepause eine Nachfragespitze von etwa 1 Gigawatt – ein Anstieg, der der durchschnittlichen Leistung eines Standard-Kernkraftwerkes entspricht. Netzbetreiber müssen diese Nachfragespitzen sorgfältig steuern, um die Stabilität des Netzes zu gewährleisten, und dies könnte noch schwieriger werden, da das Netz weiterhin große neue Kunden hinzugewinnt.
Was wäre aber, wenn diese neuen Kunden tatsächlich flexibel agieren und das Stromnetz in Zeiten hoher Auslastung entlasten könnten?
In einem kürzlich veröffentlichten Whitepaper zeigte Emerald AI – in Zusammenarbeit mit NVIDIA, EPRI, National Grid und Nebius – wie „energieflexible“ KI-Fabriken ihren Energieverbrauch während Spitzenlasten autonom anpassen können.
Für KI-Fabriken könnte dies deutlich schnellere Netzanschlüsse ermöglichen, ohne dass man auf umfangreiche, jahrelange Infrastrukturausbauten warten muss. Für die Öffentlichkeit trägt es dazu bei, den Netzausbau zu begrenzen, indem es die Spitzenlast, die das System bedienen muss, drosselt – dadurch bleiben die Strompreise für Endverbraucher erschwinglich.
Den Wasserkocher einschalten, das Netz stabilisieren
Nach erfolgreichen Proof-of-Concept-Tests in KI-Fabriken in Arizona, Virginia und Illinois hat Emerald AI im vergangenen Dezember seine flexible Netzlösung über den großen Teich und die Emerald AI Conductor Plattform in die neue KI-Fabrik von Nebius in London gebracht, die auf der NVIDIA-Infrastruktur basiert – eine der ersten ihrer Art im Vereinigten Königreich.
In der KI-Fabrik führte das Forschungsteam KI-Workloads in Produktionsqualität auf einem Cluster von 96 NVIDIA Blackwell Ultra GPUs aus, die über die NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand Plattform verbunden waren. Die NVIDIA Systemmanagement-Schnittstelle wird verwendet, um konsistente GPU-Energietelemetrie auf Sekundenniveau abzurufen.
EPRI und National Grid simulierten Stressszenarien für das Stromnetz – von Blitzeinschlägen bis hin zu langen Perioden geringer Windstromversorgung – und sandten mithilfe der Conductor-Plattform Signale an die KI-Fabrik, um deren Stromverbrauch vorübergehend zu senken und so das Netz zu entlasten.
Eines dieser Szenarien war das „TV-Pickup“-Phänomen, bei dem der Energieanstieg eben jenes Fußballspiels der EM 2020 nachgestellt wurde.
Als Millionen von simulierten Wasserkochern eingeschaltet werden sollten, drosselte der KI-Cluster seinen Energieverbrauch und fungierte erfolgreich als Puffer für den abrupten Stromstoß, ohne die auf dem Cluster ausgeführten KI-Workloads mit höchster Priorität zu beeinträchtigen.
In der Praxis bedeutet dies, dass das Netz plötzliche Nachfrageschwankungen bewältigen kann, indem es bestehende Kapazitäten effizienter nutzt, wodurch die Notwendigkeit verringert wird, die permanente Infrastruktur für Extremspitzen übermäßig auszubauen, und die Preise für Alltagskonsumenten erschwinglich bleiben.
„Mit dieser Technologie werden KI-Fabriken zu netzfreundlichen und hilfreichen Netzressourcen“, erklärte Varun Sivaram, Gründer und CEO von Emerald AI. „Gleichzeitig werden die KI-Fabriken viel schneller an das Netz angeschlossen, da sie bestehende Stromnetze nutzen können.“
Stressabbau, statt Abfragebrecher
In der Nebius KI-Fabrikdemonstration stellte Emerald AI Conductor trotz der schnellen Reduzierung des Energieverbrauchs für die nationale Teepause sicher, dass die simulierten KI-Workloads mit hoher Priorität mit Spitzendurchsatz liefen, während flexiblere Jobs vorübergehend verlangsamt wurden.
Emerald AI erzielte einen 100-prozentigen Abgleich mit über 200 Energiezielen, die EPRI und National Grid dem KI-Cluster für dieses Experiment vorgegeben hatten.
„Wir haben Tests durchgeführt, die über die bisher in den USA durchgeführten Tests hinausgehen, da wir nicht nur die GPUs getestet haben, sondern auch die CPUs und die gesamte Peripherie getestet haben – sowie den Gesamtenergieverbrauch der IT-Ausstattung“, erklärte Steve Smith, Group Chief Strategy Officer von National Grid. „Wir haben den Nutzen dieser Technologie bewiesen.“
Skalierung des Londoner Netzes mit Supergeschwindigkeit
Das Londoner Stromnetz ist ständig im Einsatz, den ständig wachsenden Energiebedarf der Bürger zu decken. Die Netzbetreiber – einschließlich National Grid – sind mit einem erheblichen Engpass konfrontiert: Einschränkungen bei Infrastrukturaufrüstungen zur Anbindung großer Kunden.
Der Anschluss flexibler KI-Fabriken an das Netz mit Lösungen wie der Conductor-Plattform von Emerald AI wird nicht nur dazu beitragen, Energiespitzen zu stabilisieren, sondern kann auch die Nutzung der bestehenden Netzinfrastruktur optimieren, um neue Industrieimpulse und wirtschaftliche Chancen in Großbritannien voranzutreiben.
„Wir verfügen über enorme Fähigkeiten und Potenzial im Bereich KI“, erklärte Smith. „Was Rechenzentren angeht, werden wir niemals das Ausmaß der USA erreichen, aber gemessen an der Größe unseres Landes könnten wir es durchaus schaffen – und wir sehen dieses Interesse seitens vieler Hyperscaler ganz deutlich. Es gibt uns also die Möglichkeit, als National Grid unseren Teil dazu beizutragen, dieses Wirtschaftswachstum für das Land freizusetzen.“
Nach vier Testläufen bereiten sich Emerald AI und NVIDIA darauf vor, mit der Aurora AI Factory in Virginia, die noch in diesem Jahr eröffnet werden soll, energieflexible KI-Fabriken in die reale Bereitstellung zu bringen.
Erfahren Sie mehr über die erste energieflexible KI-Fabrik, die von NVIDIA-GPUs unterstützt wird.