clean-IT: Towards Sustainable Digital Technologies

1. 00:00Ich möchte Ihnen die HPI Clean Initiative für nachhaltige Technologien vorstellen.
2. 00:06Wenn Sie sich das Bewusstsein ansehen dass digitale Technologien, die
3. 00:11unsere Welt verändern
4. 00:14brauchen auch eine enorme Menge an Energie
5. 00:18hat zu Initiativen geführt wie der greenIT.
6. 00:22So hat zum Beispiel die neue EU-Kommission
7. 00:26einen europäischen Green Deal entworfen.
8. 00:30Die Vereinten Nationen, die
9. 00:34großen und kleinen Unternehmen,
10. 00:36viele von ihnen befürworten für grüne IT.
11. 00:40GreenIT ist also ein Teil des EU grünen New Deal und international
12. 00:46wurden grüne IT-Labels geschaffen, zum Beispiel der Energy Star.
13. 00:51Aber wir sind der Meinung, dass GreenIT nicht ausreicht, Green IT konzentriert sich auf erneuerbare Energiequellen
14. 00:59für IT-Infrastrukturen. Die digitale Nüchternheit, die nachhaltige
15. 01:04Produktion von digitalen Technologien wie auch der Hardware,
16. 01:07sowie die Nutzung von Rechenzentren und anderen.
17. 01:11Aber was fehlt noch? In unseren Augen sind fehlen die Beiträge der
18. 01:16Designer und der Förderer der der IT-Technologien selbst.
19. 01:21Wir müssen also als Architekten, als Programmierer, als Forscher über
20. 01:29digitale Technologien nachdenken, wir müssen mehr sorgfältig über die Effizienz von Algorithmen nachdenken,
21. 01:34darüber, wie wir KI einsetzen, wie wir Anwendungen der künstlichen Intelligenz
22. 01:42die energieeffizient sind. Was wir also brauchen also eine Nachhaltigkeit durch Design
23. 01:49bei der Entwicklung solcher IT-Technologien.
24. 01:53Daher wird sich die HPI-Initiative für saubere IT wird sich genau darauf konzentrieren.
25. 02:00Jeder weiß, dass digitale Technologien die treibende Kraft sind
26. 02:03der nachhaltigen Entwicklung laut UN Global Compact
27. 02:09und zu den nachhaltigen Entwicklungsziele.
28. 02:13Aber was wir beitragen wollen was beigetragen werden muss und
29. 02:18das sind die Facetten der sauberen IT-Initiative ist die Steigerung
30. 02:22das Bewusstsein für den digitalen Kohlenstoff-Fußabdruck. Wir fangen an, dies in der Bildung zu tun,
31. 02:28in unseren Studiengängen,
32. 02:31mit unseren Forschern bei der Entwicklung einer neuen digitalen Plattform, einer neuen digitalen Anwendung
33. 02:37müssen wir über die algorithmische Effizienz nachdenken, wir müssen
34. 02:43das Prinzip der Nachhaltigkeit durch Design.
35. 02:49Die größten Herausforderungen in der digitalen Technik sind also sind zum Beispiel die Optimierung
36. 02:54der Energieeffizienz von Algorithmen, von Programmen und Implementierungen,
37. 03:00von Rechensystemen. Also Algorithmen
38. 03:04die dasselbe Problem lösen, können in ihrer Energieeffizienz drastisch unterscheiden.
39. 03:11Programme, die dieselben Algorithmen implementieren, können also können sich in ihrer Energieeffizienz unterscheiden,
40. 03:19und es gibt einen Kompromiss zwischen der Genauigkeit, der Geschwindigkeit und der Speichergröße,
41. 03:25der Energieeffizienz. Man muss abwägen und muss ein gutes Gleichgewicht finden.
42. 03:32Die Nachhaltigkeit durch Design könnte ein Ziel sein, wie wir es mit dem
43. 03:39Prinzip der Sicherheit durch Design.
44. 03:41Also Anreize für die Forschung um den Kompromiss zu finden
45. 03:47zwischen Energieverbrauch und Leistung durch algorithmische Effizienz zu berücksichtigen.
46. 03:53Um sich von Anfang an auf die Entwicklung energieeffizienter Computersysteme von Anfang an zu konzentrieren,
47. 03:58das ist das Paradigma der Nachhaltigkeit durch Design.
48. 04:04Internationale Standards festlegen für die Entwicklung nachhaltiger Computersysteme
49. 04:09und Implementierungen einer solchen IT
50. 04:12Systeme und Produkte.
51. 04:15Werfen wir einen Blick auf einige Beispiele, einige Beispiele für unsere Forschung
52. 04:19Arbeit hier im Hasso-Plattner-Institut. Lassen Sie uns beginnen wir mit einigen heuristischen Algorithmen.
53. 04:24Algorithmen, die darauf abzielen, komplexe Probleme zu lösen mit hundertprozentiger Genauigkeit
54. 04:30können in Laufzeit-Exzesse.
55. 04:34Dies ist ein Wissen
56. 04:36das jeder Student bereits sich dessen bewusst.
57. 04:40Also eine neue Klasse von Algorithmen, die die einen Kompromiss zwischen Präzision
58. 04:45und Laufzeit berücksichtigen, werden eine Zeit lang untersucht.
59. 04:50Aber wir schlagen vor, auch die auch die Energieeffizienz in diesem
60. 04:57Abwägung zu berücksichtigen. Der heuristische Algorithmus liefert Ergebnisse
61. 05:04mit weniger Präzision, aber mit einer Verkürzung der Laufzeit und
62. 05:10das bedeutet in der Konsequenz des Energieverbrauchs
63. 05:14oft um mehrere Größenordnungen. Also ein Beispiel aus unserem HPI
64. 05:20Technik Forschungsgruppe,
65. 05:23war, dass sie eine Klasse von heuristischen Algorithmen entwickelt haben
66. 05:28die geeignet sind zum Lösen von submodularen Funktionen
67. 05:32300 Mal schneller und auf diese Weise den Energieverbrauch reduzieren
68. 05:38auf 0,35%
69. 05:42Ein weiteres Beispiel sind binäre neuronale Netze.
70. 05:47Der Stand der Technik bei tiefen neuronalen Netzwerke werden trainiert und betrieben
71. 05:51auf 32-Bit-Modellen.
72. 05:53Und wir zeigen bereits, dass es eine riesige Menge benötigt wird
73. 05:58um solche Architekturen zu trainieren.
74. 06:02Das Training von tiefen neuronalen Netzwerke auf einer binären Ebene,
75. 06:07nicht auf den 32-Bit-Modellen, sondern auf der binären Ebene
76. 06:10könnten enorme Energieeinsparungen ermöglichen. Also hier ein Beispiel aus meiner Forschungsgruppe
77. 06:16über Internet Technologien und Systeme.
78. 06:19Wir haben gezeigt, dass das Training eines tiefen neuronales Netzwerk auf einer binären Ebene
79. 06:2564 Mal Rechenzeit einspart Operation und damit etwa 95%
80. 06:31an Energie durch den Verzicht auf derzeit nur
81. 06:365 Prozent Präzision und wir arbeiten hart daran, dies zu verbessern.
82. 06:41Hier ist ein weiteres Beispiel. Ein Beispiel für energiebewusstes Rechnen.
83. 06:46Die aktuellen Rechenzentren verwenden meist homogene Hardware für Rechenaufgaben.
84. 06:52Nicht jede Datenverarbeitungsaufgabe wird optimal von jeder Hardware ausgeführt
85. 06:57Komponente, es gibt Hardware Komponenten, die sehr gut geeignet sind, um
86. 07:02diese Art von Berechnungen durchzuführen Berechnungen durchzuführen.
87. 07:06Es gibt andere Geräte oder Komponenten die viel besser geeignet sind für
88. 07:12Probleme zu berechnen. Also mit den Next-Gen-Rechenzentren,
89. 07:18schlagen wir vor und und arbeiten, und forschen an diesem Thema
90. 07:23dass solche Next-Gen-Rechenzentren heterogene Hardware-Architekturen beherbergen.
91. 07:29Chips, GPUs und andere.
92. 07:32Software für energiebewusstes Rechnen leitet bestimmte Aufgaben an die optimalen
93. 07:38Chip. Das ist notwendig, damit automatisch erkannt wird erkannt wird, welche Komponente
94. 07:44am besten geeignet ist für diese Art der Berechnung passt.
95. 07:50Hier ist ein Beispiel für unsere HPI-Betriebs und Middleware-Forschungsgruppe
96. 07:54das zeigt, dass Wettermodell
97. 07:58Simulation mit 10 mal weniger Energie durchgeführt werden kann 10 mal weniger Energie durchgeführt werden kann, indem man
98. 08:03FPGA-Beschleuniger anstelle von Allzweckprozessoren verwendet werden.
99. 08:10Nächstes Beispiel, eine saubere Datenprofilierung
100. 08:15ist, dass Daten Technik
101. 08:19immer wichtiger wird immer wichtiger wird
102. 08:21bei der Analyse von Big Data. Daher ist die Hauptaufgabe in der Datentechnik
103. 08:27ist die Vorbereitung großer heterogener Datenbanken
104. 08:31auf sinnvolle Weise zu strukturieren, Normalisierung und Bereinigung der Daten.
105. 08:36Ein wichtiger Aspekt der Datenprofilierung ist die Entdeckung von einzigartigen Spaltenkombinationen,
106. 08:44und der aktuelle Ansatz kann nur einzigartige Spaltenkombinationen in mittelgroßen Datenbanken finden
107. 08:51mit ziemlich vielen Laufzeitfehler.
108. 08:55Hier hat unsere HPI-Forschungsgruppe für Informationssysteme Systeme, sie entwickelten das
109. 09:03HPI valide Algorithmen, die die Laufzeit reduzieren einer solchen eindeutigen Spaltenkombinationen
110. 09:10Erkennungsprozesses um 5-100 Mal auf mittelgroße Datenbanken
111. 09:16und spart auf diese Weise 20-99 Prozent der Energie
112. 09:21und ermöglicht die Anwendung dieses Ansatz auch für große Datenbanken anzuwenden.
113. 09:29Aber diese Beispiele sind nur der Anfang, also mit unserer sauberen IT
114. 09:33Initiative werden wir mehr Denken Denken, mehr Forschung, mehr
115. 09:39Aktivitäten in diesem Bereich. So zum Beispiel bei den Algorithmen für die Datenspeicherung der nächsten Generation
116. 09:46in Rechenzentren und in der Cloud, gibt es eine Menge mehr
117. 09:50Möglichkeiten zur Verbesserung der Energiebilanz zu verbessern. Oder wenn Sie denken
118. 09:56von Next-Gen Streaming-Algorithmen, Streaming, das mehr und mehr zu einem
119. 10:01attraktiv und beliebt wird
120. 10:04verursacht mehr und mehr mehr Verkehr,
121. 10:08Kosten im Internet,
122. 10:12müssen wir über neue Arten von solchen Streaming-Algorithmen
123. 10:17die viel energiesparender sind. Dasselbe gilt auch für die Blockchain-Technologie.
124. 10:23Die Blockchain-Kryptographie bietet also eine Menge
125. 10:29gute neue Initiativen für die Organisation nicht nur finanzielle Interaktionen
126. 10:36sondern auch in vielen anderen Anwendungen wäre es großartig
127. 10:40solche Blockchain-Komponenten zu haben
128. 10:44im Einsatz. Aber heute benötigt die Blockchain-Technologie eine enorme Menge an Energie
129. 10:51um Blöcke zu bilden und wie sie organisiert ist um solche Blöcke zu bilden,
130. 10:58braucht es erschöpfende Energieressourcen.
131. 11:02Und es gibt noch viel mehr Bereiche, die für
132. 11:07die Möglichkeit bieten sorgfältiger zu denken
133. 11:10über energiesparende Verfahren und Systeme nachzudenken,
134. 11:15besonders wenn wir über neuen Bereich den wachsenden Bereich der
135. 11:21das Internet der Dinge und das Ökosystem, das damit verbunden ist.
136. 11:26Natürlich sind wir als kleines wissenschaftliches Institut für Digitaltechnik
137. 11:33brauchen wir Partner, wir brauchen Partner in verschiedenen Bereichen,
138. 11:38zum Beispiel bei der Entwicklung von großen IT-Systemen ein Unternehmen wie SAP
139. 11:46bereit ist, mit uns zusammenzuarbeiten mit uns zusammenzuarbeiten und diese Initiative voranzutreiben.
140. 11:53Wir haben einen internationalen Partner, Universitäten, speziell
141. 11:56Universität von Peking für Technologie und andere, die mit uns zusammenarbeiten, um
142. 12:04neue Ideen und Systeme zu entwickeln und Architekturen. Eine Idee
143. 12:10für saubere IT-Verbände wie IEEE oder die eco
144. 12:16in Deutschland tragen dazu bei die nationale Akademie
145. 12:21der Technik
146. 12:24ist bei uns und wird beitragen. Also
147. 12:28wenn Sie einen Beitrag leisten möchten, sind Sie sind Sie hier in unserer sauberen IT eingeladen
148. 12:34Forum vorzustellen Ihre Ideen vorzustellen.
149. 12:38Danke, dass Sie mitmachen
150. 12:41uns, für das Zuschauen
151. 12:45unsere sauberen IT-Aktivitäten. Und wir hoffen, dass es Ihnen Spaß macht, an der sauberen
152. 12:52IT-Initiative.

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