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Interview mit Sylvain Duranton

»Wir wollen dazu beitragen, weltweit CO2-Emissionen zu senken«

15. Februar 2021, 10:30 Uhr   |  Tobias Schlichtmeier

»Wir wollen dazu beitragen, weltweit CO2-Emissionen zu senken«
© BCG Gamma

Sylvain Duranton ist Managing Director und Senior Partner bei der Boston Consulting Group in Paris.

Energiesparen und Nachhaltigkeit liegen im Trend – nicht zuletzt aufgrund der Corona-Krise. Dennoch steigt in manchen Bereichen der Energiebedarf an, zum Beispiel beim Entwickeln von KI-Algorithmen. Eine Software könnte das jedoch ändern.

Sylvain Duranton ist Managing Director und Senior Partner bei der Boston Consulting Group in Paris. Zudem ist er globaler Leiter von BCG Gamma, einer Sparte, die sich gezielt um KI-Themen und Advanced Analytics kümmert. Duranton ist bereits seit 1993 bei BCG und hat einen M.B.A. sowie einen Master of Engineering der Mines Paris Tech.

Herr Duranton, mit Code Carbon wollen Sie dabei helfen, CO2-Emissionen zu reduzieren. Wie genau funktioniert das?

Code Carbon ist ein Short Skript in Python, das von Data Scientists auf der ganzen Welt genutzt werden kann. Es stellt Anwendern im Wesentlichen zweierlei Informationen zur Verfügung. Zum einen misst unsere Software die CPU-Leistung, die das Training eines KI-Algorithmus benötigt und stellt die Daten dem Anwender zur Verfügung.

Zum anderen lokalisiert Code Carbon den Server, auf dem die Daten für das Trainieren des Algorithmus verarbeitet werden. Ist klar, wo der Server steht, kann das Tool über hinterlegte Informationen herausgeben, wie sich der örtliche Strommix zusammensetzt und folglich wie viele CO2-Emissionen beim Trainieren des Algorithmus entstehen. Mit diesen beiden Datensätzen können Data Scientists erkennen, wie hoch die Umweltbelastungen sind, die beim Modellieren von Code entstehen. Bisher ist ihnen das nicht bewusst – wir wollen hier Transparenz schaffen.

Wie können Entwickler die CO2-Emissionen auf Basis der Informationen, die Code Carbon bereitstellt, reduzieren?

Zum einen können Data Scientists ihren Code optimieren. Die benötigte CPU-Leistung hängt von der Programmierung der Algorithmen ab. Mit dem Verbessern der Codeeffizienz wird weniger Energie verbraucht. Außerdem können sie sich den optimalen Cloud-Anbieter suchen: Mit dem Wissen, an welchen Standorten möglichst wenig CO2 ausgestoßen wird, können sie sich den Anbieter suchen, der seine Server an Standorten betreibt, die viel erneuerbare Energiequellen nutzen.

Einerseits wollen wir also Entwicklern Transparenz geben, andererseits helfen wir ihnen bei der Suche nach passenden Cloud-Anbietern. Mit Code Carbon wollen wir außerdem Druck auf die Anbieter von Cloud-Infrastrukturen ausüben, möglichst viel „grüne Energie“ für ihre Server zu nutzen – am besten 100 Prozent Strom aus erneuerbaren Energiequellen. Hier soll sogar ein Wettbewerb entstehen – wer betreibt die »grünste« Cloud?

Dazu müssten jedoch viele Entwickler auf Code Carbon setzen.

Das ist richtig. Um Code Carbon zu verbreiten, nutzen wir zwei Communities. Einerseits die wissenschaftliche Community, die bei ihrer Forschung große Mengen an CPU und Daten benötigt. Zum zweiten unser Partner-Forschungsinstitut Mila, das seine Kontakte zu Universitäten in der ganzen Welt zur Verfügung stellt, um Code Carbon überall bekannt zu machen. Auch wir bei BCG Gamma nutzen unsere Kontakte zu Unternehmen, die bereits vorhaben, CO2-neutral zu werden – bis 2030 oder 2050. Derzeit misst sich jedes Unternehmen an eigenen Vorgaben. Mit Code Carbon wollen wir einen Standard etablieren, an dem sich alle Unternehmen messen können.

Das heißt es gibt zwei Aspekte. Einerseits der Software-Code, andererseits die Cloud-Infrastruktur. Was raten Sie einem Unternehmen bezüglich der Cloud – einfach den Anbieter zu wechseln?

Man muss sich gewahr werden, auf welche Cloud-Anbieter man setzt und herausfinden, wo deren Server stehen. Unternehmen sollten Anbieter bevorzugen, deren Server in Regionen liegen, die viel Strom aus erneuerbaren Energiequellen beziehen und notfalls möglichst zügig den Anbieter wechseln.

Können Sie eine Region empfehlen?

Nein, nicht direkt. Es gibt Regionen mit mehr und Regionen mit weniger Stromerzeugung aus regenerativen Energiequellen. Deutschland ist schon sehr weit, was CO2-freie Stromerzeugung betrifft, jedoch ist selbst das regional sehr unterschiedlich. Auch in den USA oder Kanada gibt es Regionen mit sehr viel Strom aus erneuerbaren Energien.

Denken Sie, Unternehmen können einfach den Anbieter wechseln, denn einige müssen sicherlich Verträge erfüllen?

Man muss nicht immer den Anbieter wechseln. Es kann ebenso ausreichen, den Standort zu wechseln. Viele Cloud-Anbieter besitzen mehrere Standorte weltweit.

Kommen wir zum zweiten Aspekt. Code Carbon schätzt, wie viel Emissionen das Trainieren eines KI-Algorithmus benötigt. Wie genau funktioniert das?

Zum einen misst Code Carbon die Leistungsaufnahme der CPU, die für das Trainieren eines Algorithmus verwendet wird. Danach kombinieren wir diese Information mit den hinterlegten Daten zum örtlichen Strommix.

Hinzu kommt, dass unsere Software Open Source ist. Wir erwarten, dass hiermit mehr und mehr Daten gesammelt werden, nicht nur über Code Carbon, sondern ganz generell. Mit diesen zwei Faktoren, wollen wir die Transparenz erhöhen und so beim Energiesparen helfen. Hiermit entsteht die Basis, Entwickler dazu anzuregen, ihre Codeeffizienz zu verbessern.

Warum eigentlich benötigt das Trainieren von KI-Algorithmen so viel Energie?

Hauptsächlich weil immer mehr Daten verarbeitet werden. Wir haben bei BCG Gamma sehr viel gemessen, wie viel Energie beim Trainieren von KI-Algorithmen tatsächlich benötigt wird. Zudem werden die Algorithmen immer komplexer, denn es werden mehr und mehr Parameter verarbeitet. Also benötigen Anwender immer mehr Daten, um KI-Modelle zu trainieren, außerdem forschen immer mehr Einrichtungen an Methoden der künstlichen Intelligenz. Das wiederum führt zu einem exponentiellen Wachstum an Daten, an KI-Algorithmen und somit an CO2-Emissionen - die Anwendungsbereiche von KI nehmen täglich zu.

Sie wollen außerdem mehr Transparenz für die Entwickler-Community erreichen. Wie sieht die Umsetzung aus?

Einerseits wollen wir erreichen, dass alle das gleiche Tool benutzen, das dann auch noch Open Source ist. Das ist wichtig, um die Transparenz zu erhöhen. Wir wollen ein einziges Tool, das alle Entwickler nutzen und mit dem sie vernünftig arbeiten können. So können Anwender außerdem Erfahrungen mit dem Tool austauschen. Das ist ein wichtiger Schritt für die Community.

Stellen wir uns vor, wir sind im Jahr 2025: Was möchten Sie dann mit Code Carbon erreicht haben?

Ganz einfach. Wenn Code Carbon als Referenz genutzt wird, um den Energiebedarf von Code und speziell das Trainieren von KI-Modellen zu messen, ist es ein Erfolg für uns und für die gesamte Gesellschaft. Je mehr Entwickler das Tool nutzen, desto besser. Mein Wunsch ist es, dass Amazon und Google ihren CO2-Fußabdruck mit Code Carbon verbessern. Ich wünsche mir, dass unsere Open-Source-Software weltweit genutzt wird, um dazu beizutragen, CO2-Emissionen zu reduzieren.

Vielen Dank für das Gespräch Herr Duraton.

Über Code Carbon
CodeCarbon ist ein Softwarepaket, das sich in die Python-Codebase integrieren lässt. Es schätzt die Menge an CO2, die durch die Rechenressourcen entsteht, wenn Entwickler ihre Machine-Learning-Algorithmen trainieren beziehungsweise einen Code ausführen. Hiermit liefert das Tool einen Anreiz, die Code-Effizienz zu optimieren. Außerdem gibt es Ratschläge, wie Unternehmen die CO2-Emissionen verringern können, indem sie die Cloud-Infrastruktur in Regionen mit einem höheren Anteil an erneuerbaren Energien verlagern. CodeCarbon ist ein Open Source Tool und wurde gemeinsam von BCG Gamma, Mila, dem Haverford College in Pennsylvania und Comet.ml entwickelt.


 

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