{"id":605675,"date":"2025-11-27T08:50:14","date_gmt":"2025-11-27T08:50:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/de\/605675\/"},"modified":"2025-11-27T08:50:14","modified_gmt":"2025-11-27T08:50:14","slug":"ki-bildgeneratoren-so-viel-strom-braucht-das-generieren-von-bildern","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/de\/605675\/","title":{"rendered":"KI-Bildgeneratoren: So viel Strom braucht das Generieren von Bildern"},"content":{"rendered":"

Ein internationales Team von Forschern der Stanford University und des Versicherungskonzerns Axa hat untersucht, wie sich der Energieverbrauch von Diffusionsmodellen systematisch vorhersagen l\u00e4sst, also der Architektur, auf der bildgenerierende KI-Systeme aufbauen. Beliebte Beispiele sind DALL-E, Midjourney oder Googles Nano Banana<\/a>. W\u00e4hrend der hohe Energieverbrauch von Sprachmodellen wie ChatGPT und anderen Transformer-Architekturen bereits weithin bekannt ist und wissenschaftlich untersucht wurde, r\u00fccken nun die gleicherma\u00dfen rechenintensiven Diffusionsmodelle in den Fokus der Nachhaltigkeitsforschung.<\/p>\n

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\"Im<\/p>\n

\n Boris Ruf ist Data Scientist bei AXA und Experte f\u00fcr nachhaltige KI.\n <\/p>\n

In ihrem Forschungspapier \u201eEnergy Scaling Laws for Diffusion Models\u201c, das die Wissenschaftler Anfang Dezember auf einem Workshop der EurIPS-Konferenz vorstellen, zeigen sie, wie die Komplexit\u00e4t dieser Algorithmen theoretisch modelliert werden kann. Auf Grundlage der f\u00fcr die Generierung eines Bildes erforderlichen Rechenoperationen (FLOPs) l\u00e4sst sich dann der Stromverbrauch ableiten.<\/p>\n

Bildmodelle brauchen bis zu zehnmal mehr Energie als Sprachmodelle<\/p>\n

Die Forscher adaptierten f\u00fcr die Vorhersage die Kaplan-Skalierungsgesetze von OpenAI<\/a>, die urspr\u00fcnglich entwickelt wurden, um die Leistungsf\u00e4higkeit von Sprachmodellen in Abh\u00e4ngigkeit von Modellgr\u00f6\u00dfe, Datenmenge und Rechenaufwand vorherzusagen. In der neuen Variante erm\u00f6glichen sie es, den Energieverbrauch von Diffusionsmodellen anhand der ben\u00f6tigten FLOPs abzusch\u00e4tzen. F\u00fcr die Experimente kamen Open-Source-Bildgeneratoren wie Stable Diffusion, Flux und Qwen zum Einsatz. Die Untersuchung ber\u00fccksichtigt verschiedene Kombinationen von Hardware, der Anzahl der Schritte im Generierungsprozess, der Bildaufl\u00f6sung und der Berechnungspr\u00e4zision untersucht. Dabei kamen Nvidia-GPUs der Serien A100, RTX A4000 und RTX A6000 ADA zum Einsatz.<\/p>\n

Das Ergebnis: Je nach Konfiguration kann ein einziges Bild bis zu zehnmal mehr Energie verbrauchen als eine durchschnittliche ChatGPT-Anfrage, die laut OpenAI-CEO Sam Altman<\/a> etwa 0,34 Wattstunden ben\u00f6tigt. Insbesondere in Abh\u00e4ngigkeit der Aufl\u00f6sung variiert der Energiebedarf erheblich \u2013 von 0,051 Wattstunden bei 512 \u00d7 512 Pixeln bis zu 3,58 Wattstunden bei 1024 \u00d7 1024 Pixeln pro Bild.<\/p>\n

Das Verfahren der Forscher soll dabei modell\u00fcbergreifend funktionieren. Auf einem Modell trainiert, kann es den Energieverbrauch anderer Architekturen vorhersagen \u2013 sogar bei unterschiedlicher Hardware. Das erm\u00f6glicht Sch\u00e4tzungen f\u00fcr propriet\u00e4re, geschlossene Systeme wie DALL-E oder Midjourney, bei denen die Betreiber bisher keine Verbrauchsdaten ver\u00f6ffentlichen.<\/p>\n

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Die Forschung in der Praxis<\/p>\n

Die Studie bietet einen umfassenden, wissenschaftlich fundierten Ansatz zur Energieplanung f\u00fcr KI-Bildgeneratoren. Entwickler k\u00f6nnen damit verschiedene Diffusionsmodelle hinsichtlich ihres Energieverbrauchs vergleichen, und Anbieter sind in der Lage, das zu erwartende Energieaufkommen bereits vor der Inbetriebnahme abzusch\u00e4tzen. Die Forscher hoffen, mit diesen Erkenntnissen die effiziente Entwicklung und Implementierung von KI-gest\u00fctzten Bild- und Videogeneratoren zu f\u00f6rdern.<\/p>\n

Der Preprint der Studie findet sich auf arXiv<\/a>.<\/p>\n

Transparenzhinweis: Boris Ruf ist Co-Autor der vorgestellten Studie.<\/p>\n

(pst<\/a>)<\/p>\n

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