Edge-KI und ihr Einfluss auf Stromversorgungen

Künstliche Intelligenz – dieser Begriff prägt unsere Zeit wie kein anderer. Daneben wird immer öfter von Edge-KI gesprochen. Diese Entwicklung bringt etliche Vorteile mit sich, aber auch Herausforderungen – etwa in Bezug auf die Stromversorgung. 

Was ist Edge-KI?

Zunächst stellt sich die Frage: Was ist Edge-KI überhaupt und worin liegt der Unterschied zu „traditioneller“ KI? Edge-KI steht für KI, also Künstliche Intelligenz, am Edge, sprich am Rand des Netzwerks. Es handelt sich dabei somit um die Nutzung von Künstlicher Intelligenz in Kombination mit Edge Computing, um so die Erfassung von Daten an einem physischen Standort oder in dessen Nähe zu ermöglichen. So liefert etwa ein Bilderkennungs-Algorithmus bessere Ergebnisse, je näher er sich zur Datenquelle befindet. 

Im Gegensatz zu traditioneller KI befinden sich die KI-Modelle bei Edge-KI also nicht im Backend eines Cloud-Systems, sondern auf angeschlossenen Geräten am Edge. So entsteht eine zusätzliche Informationsschicht am Rand des Netzwerks. Das Edge-Gerät erfasst wiederum nicht nur Metriken und Analysen, sondern kann diese auch verarbeiten. Der Grund? Es verfügt über ein integriertes Modell für maschinelles Lernen. Das Ziel bleibt hingegen gleich: Genauso wie bei herkömmlicher KI sollen Computer damit Daten sammeln, verarbeiten, Ergebnisse generieren und Menschen so in ihrem täglichen Tun unterstützen. 

Edge-KI ist dabei unfassbar schnell. Es verarbeitet Daten innerhalb von Millisekunden und bietet Echtzeit-Feedback – egal, ob mit oder ohne Internetverbindung. Denn dabei werden also hochleistungsfähige Computing-Funktionen an den Netzwerkrand gebracht, wo sich Sensoren und IoT-Geräte befinden, und es ist keine Konnektivität und Integration zwischen den Systemen nötig. 

Vorteile von Edge-KI

Und das bringt uns auch schon zum ersten großen Vorteil: Edge-KI gewährleistet mehr Datensicherheit, da die sensiblen Daten den Edge nicht verlassen. Damit verbunden sind aber noch einige weitere Pluspunkte: 

• Weniger Energie: Durch lokale Datenprozesse und einen geringeren Energiebedarf lässt sich, im Gegensatz zum Betrieb in Cloud-Rechenzentren, Energie sparen.
• Weniger Bandbreite: Da sich die zu übertragenden Datenmengen verringern, weil mehr lokal gespeichert und verarbeitet wird anstatt in einer Cloud, können auch Kosten gesenkt werden. Ebenso reduziert sich die für die Verarbeitung von Daten auf einer Cloud-Plattform benötigte Zeit, wenn mehr Daten lokal analysiert werden. 
• Mehr Sicherheit: Nicht nur das bereits erwähnte Risiko einer Weitergabe sensibler Daten sinkt, sondern wichtige Datenübertragungen können generell priorisiert werden und so im Edge-Netzwerk verarbeitet bzw. gespeichert werden.

Herausforderungen in puncto Stromversorgung

Neben all den Vorteilen gibt es aber auch ein paar Nachteile – allen voran, wenn es um die Stromversorgung geht. Denn Fakt ist: Edge-KI-Geräte werden mit immer leistungsfähigeren Prozessoren ausgestattet, um ebendiese komplexen Berechnungen lokal durchführen zu können. Doch das alles benötigt viel Strom. Stromversorgungs-Designs wurden und werden daher weiterentwickelt, um diesen wachsenden Verarbeitungskapazitäten gerecht zu werden und eine ausreichende und sichere Stromversorgung für hochentwickelte KI-Hardware zu gewährleisten. Ein paar konkrete Beispiele in Hinblick auf aktuelle Anforderungen an die Edge-KI-Stromversorgung: 

• Energieeffizienz: Edge-KI-Geräte bedürfen Stromversorgungen, die auf Effizienz und einen geringen Stromverbrauch abzielen. Deswegen stehen energieeffiziente Lösungen, die die Langlebigkeit batteriebetriebener Edge-Geräte maximieren und gleichzeitig den Energie-Footprint angeschlossener Systeme reduzieren, bei Stromversorgungs-Designern hoch im Kurs. 
• Platzmangel und Wirkungsgrad: Viele Edge-Computing-Umgebungen zeichnen sich durch eine kompakte Bauweise aus. Das bedeutet jedoch auch: Die Stromversorgung muss ebenso klein und leicht sein. Dazu ist meist ein überragender thermischer Wirkungsgrad essenziell. Auch dies gilt es beim Konzipieren der Stromversorgung zu bedenken. 
• Modularität: Mehrere Edge-KI-Geräte werden meist zu Clustern verbunden, die hohen Skalierbarkeitsanforderungen gerecht werden müssen. Deswegen sind modulare Lösungen gefragt, die mitwachsen und gleichzeitig den steigenden Energiebedarf decken können. 
• Zuverlässigkeit: Ein Schlüsselfaktor bei Edge-KI-Systemen ist Zuverlässigkeit, schließlich soll der Betrieb auch bei einem Ausfall der Stromversorgung aufrecht erhalten bleiben können. Hier kommen Edge-fokussiere Redundanzfaktoren ins Spiel.
• Analytics: Analyse- und Überwachungsfunktionen werden im wirtschaftlichen Kontext immer wichtiger – so auch in Edge-KI-Umgebungen. Sie liefern Echtzeit-Informationen über Stromverbrauch, Effizienz oder Systemzustand und zeigen rascher Mankos auf, die sofort behoben werden können. 

Stromversorgungen neu gedacht

In Summe lässt sich also feststellen: Edge-KI bringt viele Vorteile mit sich, definiert aber auch das Design von Stromversorgungen neu. Denn diese müssen nun vor allem drei großen Parametern gerecht werden: Effizienz, Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit. Entwickler haben also alle Hände voll zu tun und widmen sich diesen Herausforderungen. Vielfach werden nunmehr digitale Kommunikationsschnittstellen in Stromversorgungen integriert und damit in ein Edge-KI-System eingebunden. In Kombination mit Machine-Learning-Algorithmen wird die Stromversorgung damit zu einem aktiven Teil des gesamten Systems. Sie ermöglicht nicht nur einen sicheren Betrieb, sondern liefert auch wertvolle Daten.