Neue Funktion könnte den Energieverbrauch von Rechenzentren fast wie durch ein Wunder um 30% reduzieren

Ein neuartiges Feature könnte den Energieverbrauch von Rechenzentren um fast 30% reduzieren, indem die Unterbrechungsanforderung dynamisch die CPU-Leistung verändert und über das Betriebssystem ausgeführt wird. Die großen Gewinner sind Hyperscaler, und es wird interessant sein zu sehen, wie sich dies auf KI auswirkt.

Rechenzentren machen angeblich zwischen 2-4% des weltweiten Gesamtstromverbrauchs aus, was Hyperscaler verständlicherweise zu reduzieren versuchen. Professor Martin Karsten an der Cheriton School of Computer Science an der University of Waterloo in Ontario, Kanada, hat eine günstigere und einfachere Lösung vorgestellt. Er behauptet, dass der Energieverbrauch von Rechenzentren um bis zu 30% gesenkt werden könnte, indem nur wenige Zeilen des Linux-Codes geändert werden.

Kleine Änderung, große Wirkung
Mit Joe Damato bei Fastly hat Professor Karsten eine kleine, nicht-intrusive Kerneländerung von nur 30 Codezeilen entwickelt, die die IRQ-Unterbrechung zur Reduzierung unnötiger CPU-Unterbrechungen verwendet und die Netzwerkverarbeitung von Linux verbessert. Diese Anpassung wurde nun als Teil des neuesten Linux-Kernels, Veröffentlichungsversion 6.13, veröffentlicht.

Aoife Foley, IEEE-Senior-Mitglied und Professorin an der School of Mechanical and Aerospace Engineering der Queen’s University Belfast, begrüßt die potenziellen Einsparungen, weist jedoch darauf hin, dass es noch viel mehr bedarf als nur die Änderung einiger Codezeilen, um die breiteren Energieherausforderungen anzugehen. „Es ist noch ein langer Weg zu gehen“, sagt sie.

Yandex hat kürzlich ein Open-Source-Tool namens Perforator veröffentlicht, das ähnlich vorgeht wie die Forschung von Professor Karsten. Sergey Skvortsov, der das Team hinter Perforator leitet, sagte: „Diese neueste Forschung bestätigt, was wir schon lange geglaubt haben: Die Optimierung des Codes ist einer der effektivsten Wege, um den Energieverbrauch von Rechenzentren zu reduzieren.“