Mit dem Aufschwung der KI befinden sich Tech-Unternehmen mitten in einer rasanten Phase des Aufbaus von Rechenzentren und der Markteinführung neuer Hardware, was zu einer steigenden Preisentwicklung führt, die wir als Verbraucher zu spüren bekommen. Angesichts der Engpässe auf dem Markt hat Microsoft ein neues System entwickelt, um ein Netzwerk gemeinsamer Heim-GPUs zum Trainieren künstlicher Intelligenzen zu schaffen.
In der Patentanmeldung, die sie veröffentlicht haben, geht die Idee dahin, die GPUs der inaktiven Heimnutzer zum Training von KI einzusetzen, aber bevor wir die Fackeln zünden, wird zumindest in der Patentanmeldung angegeben, dass das System die Berechnungen verfolgt, die von der GPU jedes Nutzers durchgeführt werden, um ihm proportional in Credits oder Geld zu bezahlen.
Das System würde die GPU nur zum Trainieren von KI einsetzen, wenn sie sich im Leerlauf befindet, und der Prozess würde beim Spielen oder bei der Nutzung für andere Aufgaben deaktiviert werden. Natürlich wäre das System freiwillig, und es würden schrittweise kleine Aufgabenblöcke zum Berechnen zugewiesen.
In der Praxis ist das nichts Neues; man könnte es mit der Kryptowährungs-Mining oder kollaborativen Projekten wie Folding@Home oder SETI@Home für wissenschaftliche Aufgaben und die Erforschung des Universums vergleichen.
Das Hauptproblem dieser Systeme besteht darin, dass sie die GPUs der Nutzer stark belasten und deren Lebensdauer erheblich verringern könnten, insbesondere in einer Situation, in der die Krise, die genau durch die KI-Modelle verursacht wird, die sie nun trainieren möchten, die Kosten für eine neue GPU in die Höhe treibt.
Antonio Delgado
Von Beruf Informatikingenieur, Redakteur und Hardware-Analyst bei Geeknetic seit 2011. Ich liebe es, alles zu zerlegen, was mir in die Hände fällt, besonders die neuesten Hardware-Komponenten, die wir hier zum Testen erhalten. In meiner Freizeit tüftle ich an 3D-Druckern, Drohnen und anderen Spielereien. Für alles bin ich hier erreichbar.
