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Thermomanagement in der Künstlichen Intelligenz

Glühende, flüssigkeitsgekühlte, futuristische, hyperschnelle Computer-CPU.

Last updated Dec 21, 2023 | Published on May 2, 2023

Da sich die Technologie ständig weiterentwickelt, nutzen immer mehr Unternehmen künstliche Intelligenz (KI), um bestehende Angebote zu verbessern und neue Lösungen zu entwickeln, um die Wertschöpfung für ihre Kunden zu beschleunigen.

Diagramm der Aluminium-Extrusionsmaschinen

Aufstrebende künstliche Intelligenz

Die führenden Unternehmen der Big-Tech-Branche investieren stark in die Forschung und Entwicklung künstlicher Intelligenz, um Suchmaschinen, Sprachassistenten, Cloud-Dienste und mehr zu verbessern. Diese Unternehmen entwickeln auch innovative KI-basierte Lösungen wie selbstfahrende Autos, personalisierte Medizin und intelligente virtuelle Assistenten.

Steigende Investitionen in KI treiben die Entwicklung neuer Technologien und Tools voran, die für Unternehmen jeder Größe zugänglicher und erschwinglicher sind, und treiben die Einführung von KI in allen Branchen voran. Da sich künstliche Intelligenz immer mehr in das tägliche Leben integriert, erhöht die Zunahme der Rechenleistung und Bandbreite den Bedarf an besseren und effizienteren Kühllösungen, um die höchste Leistung und Zuverlässigkeit für diese fortschrittlichen Systeme zu gewährleisten. Das KI-Thermomanagement stellt eine Herausforderung in Bezug auf die Menge der erforderlichen Kühlung und die Vielzahl der anwendungsspezifischen Herausforderungen dar, mit denen jede Branche konfrontiert ist.

Neueste Anwendungen der Künstlichen Intelligenz

Mehrere Studien und Berichte prognostizieren ein deutliches Wachstum bei der Einführung von KI in allen Branchen. Laut Fortune Business Insights wird erwartet, dass der globale KI-Marktwert bis 2029 fast 1,4 Billionen USD erreichen wird, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 20,1 % von 2022 auf 2029 entspricht.

Die zunehmende Implementierung von KI eröffnet neue Möglichkeiten für Innovation und Wachstum in verschiedenen Branchen wie Transport, Gesundheitswesen, Bildung, Unterhaltung und vielen anderen. Hier sind einige der neuesten KI-Anwendungen:

Diagramm der Aluminium-Extrusionsmaschinen

Wachsende Anwendungen der künstlichen Intelligenz

eMobility- und ADAS-Systeme

Elektromobilitätssysteme und selbstfahrende Autos sind auf KI angewiesen, um sicher und effizient zu arbeiten. Eine der Hauptanwendungen von KI in eMobility-Systemen ist die Verwaltung von Energieressourcen wie Batterien und Ladeinfrastruktur. E-Mobilitätssysteme nutzen KI, um Lade- und Entladezyklen zu optimieren, um die Effizienz und Lebensdauer von Batterien von Elektrofahrzeugen (EV) zu maximieren, ihre Reichweite zu erhöhen und die Betriebskosten zu senken.

Selbstfahrende Autos nutzen KI in fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS), um Daten von Sensoren wie Kameras, Lidar und Radar zu analysieren und Objekte wie andere Fahrzeuge, Fußgänger und Hindernisse zu identifizieren und zu verfolgen. Selbstfahrende Autos nutzen KI auch, um Fahrwege, Geschwindigkeit und andere Parameter basierend auf Verkehrsbedingungen, Straßengeometrie und Benutzerpräferenzen zu optimieren. So können Fahrzeuge durch komplexe Szenarien navigieren und Entscheidungen auf Basis von Echtzeitdaten treffen.

Die Integration von KI in die Automobilindustrie hat die Sicherheit und Nachhaltigkeit von Transportsystemen verbessert. Die kontinuierliche Weiterentwicklung der KI-Technologie ermöglicht es Automobilherstellern, fortschrittliche E-Mobilität und selbstfahrende Autos zu entwickeln, die effizienter, sicherer und weit verbreitet sind.

Cloud-Computing

Die Kombination aus Künstlicher Intelligenz (KI) und Cloud Computing war in den letzten Jahren eine wichtige treibende Kraft für die digitale Transformation. Cloud Computing hilft Unternehmen, bei Bedarf auf Computing-Ressourcen und Speicher zuzugreifen und so den Bedarf an teurer Hardware und Infrastruktur zu reduzieren. Durch die Integration von KI in die Cloud nutzen Unternehmen die Fähigkeiten der KI wie maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache, um ihre Geschäftsabläufe zu verbessern, Prozesse zu automatisieren und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Unternehmen nutzen beispielsweise KI-gestützte Chatbots, um in Echtzeit mit Kunden zu interagieren, Daten zu analysieren, um Einblicke in das Kundenverhalten und die Kundenpräferenzen zu gewinnen, und das Lieferkettenmanagement durch die Vorhersage der Nachfrage zu optimieren.

Cloud-Computing

Cloud-basierte KI-Anbieter bieten verschiedene Dienste wie maschinelles Lernen, Spracherkennung, Bilderkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache an, die es Unternehmen erleichtern, KI in ihre Abläufe zu integrieren.

Künstliche Intelligenz in der Cloud bietet skalierbare und kostengünstige Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, ihre KI-Fähigkeiten zu erweitern, ohne in zusätzliche Hardware zu investieren. Dies ist besonders vorteilhaft für kleine und mittlere Unternehmen, die möglicherweise nicht über die Ressourcen verfügen, um in die Hardwareinfrastruktur zu investieren. Die Kombination aus KI und Cloud Computing hat das Potenzial, die Arbeitsweise von Unternehmen zu revolutionieren und sie effizienter, effektiver und innovativer zu machen.

Angeschlossenes medizinisches Zimmer

Medizin

Der Einsatz von KI im Gesundheitswesen verändert die Medizinbranche weltweit. Das Gesundheitswesen setzt KI ein, um die Genauigkeit und Geschwindigkeit der medizinischen Bildgebung zu verbessern, Krankheiten zu diagnostizieren, Behandlungspläne zu erstellen, den Prozess der Arzneimittelforschung zu beschleunigen, Patienten zu überwachen und Ärzten Echtzeit-Feedback zu geben.

In der medizinischen Bildgebung werden beispielsweise KI-Algorithmen verwendet, um medizinische Bilder wie Röntgenaufnahmen, Computertomographien (CT) und Magnetresonanztomographien (MRT) zu analysieren, um Anomalien oder Anzeichen einer Krankheit zu erkennen, die von der menschlichen Interpretation möglicherweise übersehen werden. Dies hilft Ärzten, genaue und zeitnahe Diagnosen zu stellen, was zu besseren Patientenergebnissen führt.

Künstliche Intelligenz erhöht auch die Geschwindigkeit des Arzneimittelforschungsprozesses, indem sie große Datensätze analysiert und die Wirksamkeit neuer Arzneimittelkandidaten vorhersagt. Dies trägt dazu bei, potenzielle Behandlungen schneller und effizienter zu identifizieren, was zu neuen Behandlungen für verschiedene Erkrankungen führt.

Der Einsatz von KI im Gesundheitswesen revolutioniert die Gesundheitsversorgung, verbessert die Patientenergebnisse, senkt die Gesundheitskosten, beschleunigt Prozesse und ermöglicht eine individuellere Versorgung.

Kühlung des KI-Renderings

Thermomanagement in der Künstlichen Intelligenz

Da Systemarchitekten künstliche Intelligenz weiterhin in verschiedene Branchen und Anwendungen integrieren, steigt die Nachfrage nach kleineren, leistungsfähigeren und energieeffizienteren Computergeräten. Die weitere Einführung von KI bedeutet, dass effizientere Software-, Hardware- und Wärmemanagementlösungen entwickelt werden müssen, um diese Anforderungen zu erfüllen.

In Bezug auf die Hardware sind spezialisierte Prozessoren und andere Komponenten für Workloads der künstlichen Intelligenz optimiert. Beispielsweise haben sich Grafikprozessoren (GPUs) in der KI-Community aufgrund ihrer Fähigkeit, die Matrixoperationen, die für viele KI-Algorithmen von grundlegender Bedeutung sind, effizient auszuführen, durchgesetzt. Chipdesigner und -hersteller entwickeln auch KI-fokussierte Hardware, um Deep-Learning-Workloads zu beschleunigen.

Jede neue Hardwareentwicklung für KI ist jedoch mit erhöhten Kosten für die Wärmeleistung verbunden, und dieser Wärmebedarf hat herkömmliche thermische Lösungen schnell überholt. Diese Chips benötigen eine hohe Leistung, um den erhöhten Verarbeitungsbedarf zu decken, der für KI-Aufgaben erforderlich ist. Infolgedessen erzeugt Hardware mit künstlicher Intelligenz übermäßige Abwärme, die die Leistung beeinträchtigen oder einen Systemausfall auslösen kann, weshalb sich KI-Systementwickler mehr auf Wärmemanagementlösungen verlassen, um die Temperatur des KI-Prozessors zu steuern.

KI-Konzept zur Kühlung

Da KI immer stromhungriger und komplexer wird, ist es von entscheidender Bedeutung, Kühllösungen zu entwickeln, die mit diesen Anforderungen Schritt halten und gleichzeitig effizient und zuverlässig sind. Die Flüssigkeitskühlung ist eine vielversprechende Lösung, die eine viel höhere Kühlleistung als die Luftkühlung bietet, insbesondere für mobile KI-Systeme, die kleine Formfaktoren und einen geringen Stromverbrauch erfordern.

Anpassen des Wärmemanagements für spezifische Anwendungen der künstlichen Intelligenz

Ein weiterer wichtiger Aspekt bei der Kühlung und dem Wärmemanagement mit künstlicher Intelligenz ist die spezifische Anwendung von KI und die damit verbundenen thermischen Anforderungen. So haben KI-Systeme, die in selbstfahrenden Autos eingesetzt werden, andere Anforderungen an die Kühlung als solche, die in Rechenzentren oder medizinischen Geräten zum Einsatz kommen. Daher ist es unerlässlich, Kühllösungen zu konzipieren, die auf die spezifische KI-Anwendung und deren Einsatzumgebung zugeschnitten sind.

Thermomanagement für die Elektromobilität Künstliche Intelligenz

Thermomanagement-Lösungen für künstliche Intelligenz in eMobility-Anwendungen konzentrieren sich hauptsächlich auf die Kühlung von Bordelektronik und Prozessoren, insbesondere für Fahrerassistenzsysteme. Systeme, die Sensordaten sammeln, organisieren, verarbeiten und implementieren, um die Sicherheit der Fahrzeuginsassen zu erhöhen, sind auf eine schnelle, zuverlässige Verarbeitung angewiesen, um schnelle und sichere Entscheidungen zu treffen. Kühllösungen für die Elektromobilität erfordern höchste Zuverlässigkeit in einem leichten, langlebigen Format, um die Sicherheit der Fahrgäste mit minimalen Auswirkungen auf die Reichweite und Effizienz des Fahrzeugs zu gewährleisten.

Kühlung von Deep-Learning- und Künstliche-Intelligenz-Anwendungen in den Bereichen Medizin und Unternehmen

KI-Lösungen in Hyperscale- oder Rechenzentrumsumgebungen für Verbraucher- oder medizinische Anwendungen werden derzeit von luftgekühlten Lösungen zu Hochleistungs-Flüssigkeitskühlungen überführt, wobei Kühlmittelverteilungseinheiten (CDUs) das Herzstück dieser Wärmemanagementsysteme der nächsten Generation bilden.

Der Boyd Unterschied

Boyd verfügt über jahrzehntelange Erfahrung und Expertise in der Entwicklung und Herstellung von kundenspezifischen Wärmemanagementlösungen wie Kühlmittelverteilungseinheiten, Flüssigkeitskreisläufen und Kühlplatten, Kühlern, 3D-Dampfkammern und Remote-Heatpipe-Baugruppen für verschiedene Branchen, darunter Elektromobilität, Cloud, Medizin und mehr. Unser technisches und materialwissenschaftliches Know-how ermöglicht es uns, eine maßgeschneiderte Lösung für eine bestimmte Anwendung zu entwickeln, sei es eine Kühllösung für ADAS-Systeme, Rechenzentren oder medizinische Geräte.

Wir nutzen unser umfangreiches Lieferantennetzwerk, um die Materialien und Komponenten zu beschaffen, die für die Entwicklung innovativer Lösungen erforderlich sind, die auf Leistung, Zuverlässigkeit und Energieeffizienz optimiert sind. Um mehr über unsere Wärmemanagementlösungen zu erfahren oder Ihre Projektanforderungen zu besprechen, vereinbaren Sie einen Beratungstermin mit unseren Experten.

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