Anwendungen künstlicher Intelligenz (KI) werden massenhaft genutzt und bislang ist kein Ende dieses Trends abzusehen. Hoch-performante Rechenzentren, sogenannte AI-Data-Centers kurz (AI-DC), sind notwendig, um bei diesem weltweiten Trend Schritt zu halten und wirtschaftlich kompetitiv zu bleiben. Der Ausbau elektrischer Netze für diese Rechenzentren ist jedoch teuer, die Anforderungen an Netzstabilität und Resilienz wachsen, nicht zuletzt, weil sich die Lastprofile während des Trainings auf der einen und der Inferenz, also der Anwendung trainierter Modelle, auf der anderen Seite stark voneinander unterscheiden. „Diese Unterschiede erfordern eine Analyse des Energie- und Leistungsbedarfs im transienten Energiebezug, um dann Mechanismen anzuwenden, mit denen man Lastspitzen effizient ausgleichen kann“, erklärt Damian Dudek (Bild), Geschäftsführer der Informationstechnischen Gesellschaft im VDE (VDE ITG) und Mitautor einer aktuellen Kurzinformation zum Thema. Die Kurzinformation, welche die VDE ITG gemeinsam mit der Energietechnischen Gesellschaft im VDE (VDE ETG) herausgibt, schildert konkrete Lösungen, um Schwankungen im Energiebezug zu managen. Sie kann unter dem nachfolgenden Link heruntergeladen werden:
