{"id":32401,"date":"2025-11-13T13:05:11","date_gmt":"2025-11-13T12:05:11","guid":{"rendered":"https:\/\/fmd-insight.de\/?p=32401"},"modified":"2026-02-11T10:33:06","modified_gmt":"2026-02-11T09:33:06","slug":"chip-happens-podcast-staffel-2-folge-10-i-der-durst-der-digitalisierung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fmd-insight.de\/de\/news\/360-mikroelektronik\/chip-happens-podcast\/chip-happens-podcast-staffel-2-folge-10-i-der-durst-der-digitalisierung\/","title":{"rendered":"#Chip Happens-Podcast: Staffel 2, Folge 10<\/strong> I Der Durst der Digitalisierung"},"content":{"rendered":"\n

Gro\u00dfe Probleme brauchen h\u00e4ufig ziemlich kleine Helfer. Der Podcast \u00bbChip Happens \u2013 Kleine Dinge, die alles ver\u00e4ndern\u00ab von Chipdesign Germany zeigt, wie Mikroelektronik und Chipdesign dabei helfen k\u00f6nnen, die dr\u00e4ngenden Fragen unserer Zeit anzugehen \u2013 jederzeit nachvollziehbar und alltagsnah. Das Format richtet sich an alle, die verstehen wollen, wie Technik im Hintergrund wirkt und dennoch zentrale Weichen stellt. Kluge K\u00f6pfe aus der Branche sprechen hierf\u00fcr mit Moderator Sven Oswald \u00fcber ihre faszinierenden Geschichten, geben \u00fcberraschende Einblicke und zeigen hautnah die vielen M\u00f6glichkeiten, die unser Fachbereich bietet. Wasser ist Leben. Und Mikroelektronik hilft uns, es zu finden, zu reinigen, zu \u00fcberwachen und zu bewahren. In Staffel 2 von \u00bbChip Happens\u00ab, dem Podcast von Chipdesign Germany, dreht sich alles um das Element Wasser \u2013 von der Tiefsee bis ins Weltall.<\/p>\n\n\n\n

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©<\/span>Fraunhofer Mikroelektronik<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n

Staffel 2, Folge 10 | Wie sich die Kraft der Wellen f\u00fcr eine sichere, gr\u00fcne Energieversorgung nutzen l\u00e4sst<\/h2>

In der zehnten Folge von \u00bbChip Happens\u00ab wenden wir den Blick von der Wasserversorgung hin zur digitalen Infrastruktur. Rechenzentren, Cloud-Services, und K\u00fcnstliche Intelligenz ben\u00f6tigen n\u00e4mlich nicht nur Energie sondern vor allem auch Wasser und das h\u00e4ufig weit mehr, als vielen von uns bewusst ist.<\/p>\n

Lena Hoffmann ist Senior-Referentin f\u00fcr Politik und Wissenschaft bei der Gesellschaft f\u00fcr Informatik<\/a> und hat sich intensiv mit dem Wasserverbrauch von IT- und KI-Systemen befasst und erz\u00e4hlt von den neusten Erkenntnissen aktueller Studien.<\/p>\n

Darauffolgend berichtet Prof. Christian Mayr von neuartigen, gehirninspirierten Rechnerarchitekturen an denen er forscht und die Rechenoperationen energieeffizienter machen sollen. Hier\u00fcber gab es bereits mehr Informationen in Folge zwei der ersten Staffel von Chip Happens zum Thema Daten als Treibstoff<\/a><\/p>\n

Zu guter Letzt erkl\u00e4rt der Ingenieur Rolf Eggers ein neues K\u00fchlkonzept f\u00fcr Rechenzentren<\/a>, welches er entwickelt hat und komplett ohne Wasser auskommt.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\n\n

Worum geht es in der Folge?<\/h2>\n\n\n\n
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Lena Hoffmann \u00fcber den Wasserverbrauch unserer digitalen Infrastruktur<\/h3><\/span><\/th>\n <\/tr>\n \n

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Situation:<\/strong><\/p>\n\n <\/td>\n

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Digitale Dienste erscheinen oft \u00bbimmateriell\u00ab. Doch im Hintergrund laufen Rechenzentren, die dauerhaft gek\u00fchlt werden m\u00fcssen. Dabei entsteht direkter Wasserverbrauch in der K\u00fchlung, sowie indirekter Wasserverbrauch durch Energiegewinnung und Hardwareproduktion. Und: der Bedarf ist steigend. Mit dem rasanten Wachstum der gro\u00dfen KI-Modelle nimmt auch die Zahl neuer Rechenzentren zu. Eine US-Studie sch\u00e4tzt, dass der weltweite Wasserverbrauch allein f\u00fcr KI-Systeme im Jahr 2027 bei rund 6,6 Milliarden Kubikmetern liegen k\u00f6nnte. Weitere Informationen zum Wasserverbrauch und an welchen Stellen dieser anf\u00e4llt, finden sich unter dem OECD.AI Policy Observatory<\/a>. Das entspr\u00e4che dem Vier- bis Sechsfachen des j\u00e4hrlichen Wasserverbrauchs von D\u00e4nemark.<\/p>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n

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Problemstellung:<\/strong><\/p>\n\n <\/td>\n

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Obwohl der Wasserverbrauch im Rahmen der Digitalisierung sehr relevant ist, gibt es bis heute kaum Transparenz zu den tats\u00e4chlichen Zahlen. Einheitliche Messmethoden fehlen g\u00e4nzlich und selbst gro\u00dfe Betriebe ver\u00f6ffentlichen nur schwer vergleichbare Daten.<\/p>\n

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Zudem wird h\u00e4ufig ausschlie\u00dflich der Energieverbrauch in Rechenzentren reguliert, der Wasserverbrauch bleibt hingegen weitgehend unbeachtet . Gerade in Regionen, die bereites unter Wasserknappheit leiden, kann dies zu neuen Zielkonflikten f\u00fchren.<\/p>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n

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L\u00f6sungsans\u00e4tze\/Innovationspotenziale:<\/strong><\/p>\n\n <\/td>\n

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Dementsprechend m\u00fcssen Wasser und Energie zuk\u00fcnftig immer st\u00e4rker gemeinsam betrachtet werden.<\/p>\n

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Es gibt hierf\u00fcr bereits einige vielversprechende Ans\u00e4tze, die aktuell erforscht und teilweise bereits angewendet werden:<\/p>\n

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  • Hybride K\u00fchltechnologien die Luft- und Wasserk\u00fchlung kombinieren, um den Wasserverbrauch zu senken<\/li>\n
  • Nutzung von Au\u00dfenluft statt permanent wasserbasierter K\u00fchlt\u00fcrme<\/li>\n
  • Ganzheitliche Optimierung von Hardware und Software. Dies kann daf\u00fcr sorgen, dass die Rechenlast besser verteilt wird und Energie-sowie Wasserbedarf gleichzeitig reduziert werden<\/li>\n
  • Standortentscheidungen st\u00e4rker davon abh\u00e4ngig machen, wie verf\u00fcgbar Wasser in der Region ist und wie kurzfristig Wasserknappheit droht<\/li>\n<\/ul>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n
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Weiterer Forschungs-\/Entwicklungsbedarf \/ Aktuelle Projekte:<\/strong><\/p>\n\n <\/td>\n

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Es braucht vor allem einheitliche Transparenzvorgaben und Vergleichsrichtlinien, um Wasserverbr\u00e4uche \u00fcber Rechenzentren hinweg erfassen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n

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Best-Practice-Beispiele aus bestehenden Rechenzentren mit intelligenter Last- und K\u00fchlsteuerung sollten systematisch in die Praxis \u00fcbertragen werden. Forschungsprojekte befassen sich zudem damit, Auslastung, Luftstr\u00f6mung, K\u00fchltechnik und Hardwareeffizienz zusammenzudenken, statt sie getrennt zu optimieren.<\/p>\n

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Lena Hoffmann betont in diesem Zusammenhang die Bedeutung von Daten und Fakten: nur wenn wir wissen, wo und wie viel Wasser verbraucht wird, k\u00f6nnen wir fundiert Entscheidungen treffen und die digitale Infrastruktur nachhaltig und wasserbewusst gestalten.<\/p>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n <\/table>\n <\/div>\n \n <\/div>\n <\/div>\n\n\n

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Prof. Dr. Christian Mayr \u00fcber gehirninspirierte, energieeffiziente Rechnerarchitekturen (wir sprachen bereits in Folge 2 der ersten Staffel von Chip Happens)<\/h3><\/span><\/th>\n <\/tr>\n \n

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Situation:<\/strong><\/p>\n\n <\/td>\n

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Link zur Ausgabe: Daten als Treibstoff<\/a> im Rahmen der ersten Staffel unseres Podcasts, in der wir bereits mit Prof. Mayr zum selben Thema sprachen.<\/p>\n

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K\u00fcnstliche Intelligenz ben\u00f6tigt gro\u00dfe Rechenkapazit\u00e4t. Bei jedem Prompt in einem gro\u00dfen Sprachmodell werden normalerweise viele Recheneinheiten gleichzeitig aktiviert auch dann, wenn f\u00fcr die Antwort eigentlich nur ein kleiner Teil relevant w\u00e4re.<\/p>\n

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Im menschlichen Gehirn funktioniert das anders: Dort reagieren einzelne Neuronen sehr gezielt nur auf bestimmte Informationen. Diese F\u00e4higkeit, nur da aktiv zu sein, wo es ben\u00f6tigt wird, ist ein entscheidender Effizienzmechanismus.<\/p>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n

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Problemstellung:<\/strong><\/p>\n\n <\/td>\n

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In herk\u00f6mmlichen KI-Systemen verbrauchen Rechenoperationen Energie, auch wenn nur ein Ausschnitt eines Modells gebraucht wird. Die Hardware ist darauf ausgelegt gro\u00dfe Bereiche eines Netzes gleichzeitig aktiv zu halten. Das f\u00fchrt zu hohem Energiebedarf und damit indirekt auch zu hohem Wasserverbrauch \u00fcber die Energieerzeugung.<\/p>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n

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L\u00f6sungsans\u00e4tze\/Innovationspotenziale:<\/strong><\/p>\n\n <\/td>\n

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Christian Mayr und sein Team entwickeln eine Rechnerarchitektur, die sich am Gehirn orientiert.<\/p>\n

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Die wesentlichen Eigenschaften beschreibt er wie folgt: Viele unabh\u00e4ngige Verarbeitungseinheiten k\u00f6nnen in diesem System selektiv arbeiten. Dabei sind immer nur Teile der Hardware, die gerade gebraucht werden, aktiv. Zus\u00e4tzlich k\u00f6nnen Recheneinheiten und Kommunikationskan\u00e4le schnell hoch- und wieder heruntergefahren werden. So wird Energie immer nur dann eingesetzt wird, wenn Daten tats\u00e4chlich \u00fcbertragen werden.<\/p>\n

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Ziel ist es, das KI-Systeme bei einer Anfrage nicht mehr alle Bereiche gleichzeitig nutzen m\u00fcssen, sondern nur die relevanten Anfrage-Bereiche intelligent angesteuert werden.<\/p>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n

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Weiterer Forschungs-\/Entwicklungsbedarf \/ Aktuelle Projekte:<\/strong><\/p>\n\n <\/td>\n

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Die gezeigte Hardwarearchitektur ist als Produkt (SpiNNaker 2) bereits verf\u00fcgbar. Der Ansatz besteht aktuell darin, die Prinzipien aus der Hirnforschung weiter in Hardware umzusetzen und die Effizienzmechanismen in der Praxis nutzbar zu machen.<\/p>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n <\/table>\n <\/div>\n \n <\/div>\n <\/div>\n\n\n

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Rolf Eggers \u00fcber neue K\u00fchlkonzepte f\u00fcr Rechenzentren:<\/h3><\/span><\/th>\n <\/tr>\n \n

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Situation:<\/strong><\/p>\n\n <\/td>\n

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Rechenzentren erzeugen bekannterma\u00dfen viel W\u00e4rme und m\u00fcssen entsprechend gek\u00fchlt werden. Bei vielen bestehenden K\u00fchlverfahren wird Wasser eingesetzt oder es werden gro\u00dfe K\u00fchlsysteme aufgebaut.<\/p>\n

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K\u00fchlung ist damit ein zentraler Faktor f\u00fcr den Ressourcenverbrauch im Betrieb.<\/p>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n

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Problemstellung:<\/strong><\/p>\n\n <\/td>\n

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Hoher K\u00fchlbedarf kann den Energieverbrauch an sich erh\u00f6hen und gleichzeitig direkt Wasser ben\u00f6tigen.<\/p>\n

Zudem sind bestehende K\u00fchlarchitekturen oft auf gro\u00dfe, rechteckige Hardware-Racks ausgelegt, die h\u00e4ufig nicht di physikalisch optimalen Luftstr\u00f6mungen f\u00f6rdern.<\/p>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n

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L\u00f6sungsans\u00e4tze\/Innovationspotenziale:<\/strong><\/p>\n\n <\/td>\n

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Das von Rolf Eggers entwickelte alternative K\u00fchlkonzept, \u00bbQUB3\u00ab, das auf einer anderen r\u00e4umlichen Anordnung und Luftf\u00fchrung basiert, versucht diesen Problemen entgegenzuwirken.<\/p>\n

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Die Recheneinheiten werden im \u00bbQUB3-K\u00fchlsystem\u00ab kreisf\u00f6rmig angeordnet. Die Luft wird dann durch Rotation in Bewegung gebracht. Gleichzeitig wird im Gegensatz zur wasserbasierten K\u00fchlung normale Umgebungsluft angesaugt. Die warme Luft steigt dann nach oben und kann dort gesammelt werden. Die K\u00fchlung basiert damit auf physikalischen Effekten wie\u00a0 dem Kamineffekt und Str\u00f6mungsf\u00fchrung.<\/p>\n

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Das System ben\u00f6tigt kein Wasser f\u00fcr die K\u00fchlung. Dadurch ist der Aufwand im Verh\u00e4ltnis zur Rechenleistung extrem gering.<\/p>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n

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Weiterer Forschungs-\/Entwicklungsbedarf \/ Aktuelle Projekte:<\/strong><\/p>\n\n <\/td>\n

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Eggers erz\u00e4hlt, dass der Energiebedarf f\u00fcr die K\u00fchlung durch den T\u00dcV gepr\u00fcft wurde. Das System ist modular aufgebaut und kann zu T\u00fcrmen mit mehreren \u00fcbereinander angeordneten Modulen kombiniert werden. W\u00e4rme, die oben aus dem System austritt, kann gesammelt und weiter genutzt werden. Es besteht also noch weiteres Zukunftspotenzial f\u00fcr das Projekt.<\/p>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n <\/table>\n <\/div>\n \n <\/div>\n <\/div>\n\n\n

Zur zehnten Folge der zweiten Staffel – (Spotify):<\/h2>\n\n\n\n