Gigaflops pro Watt

Computerchips rechnen und verbrauchen dabei Strom. Wie viel sie rechnen, misst man in Flops: das ist die Zahl der Rechenschritte mit Kommazahlen pro Sekunde. Ein Gigaflop sind eine Milliarde solcher Schritte pro Sekunde. Wie viel Strom ein Chip zieht, misst man in Watt, genau wie bei einer Glühbirne. Teilt man beides durcheinander, bekommt man Gigaflops pro Watt. Die Zahl beantwortet eine einfache Frage: Wie viel Rechenarbeit bekomme ich für eine bestimmte Menge Energie?

Warum Rechenzentren auf diese Zahl starren

Ein großes Rechenzentrum für künstliche Intelligenz kann so viel Strom ziehen wie eine Kleinstadt. Die Stromrechnung ist dort oft der größte laufende Kostenblock, größer als die Gehälter der Techniker. Wer bei gleicher Rechenleistung die Hälfte des Stroms braucht, halbiert einen erheblichen Teil seiner Betriebskosten. Deshalb ist Effizienz für Betreiber kein Umweltthema am Rande, sondern eine harte betriebswirtschaftliche Größe.

Es gibt außerdem eine physische Grenze. Jedes Watt, das ein Chip verbraucht, wird am Ende zu Wärme. Diese Wärme muss abgeführt werden, sonst schaltet der Chip aus Selbstschutz langsamer. Ein Gebäude hat einen festen Stromanschluss und eine Kühlanlage mit fester Kapazität. Sobald diese Grenze erreicht ist, kann man mehr Leistung nur noch über bessere Effizienz bekommen, nicht über mehr Geräte.

Deshalb tauchen Gigaflops pro Watt in fast jeder Produktankündigung von Chipherstellern auf. Hersteller wie Nvidia oder AMD werben selten nur mit roher Geschwindigkeit. Sie zeigen fast immer auch, wie viel Leistung pro Watt die neue Generation gegenüber der alten bringt. Für Kunden ist das der entscheidende Vergleichswert.

Was einen Chip sparsamer macht

Der wichtigste Hebel ist die Fertigungstechnik. Je kleiner die Schaltelemente auf dem Chip sind, desto weniger Energie kostet ein einzelner Rechenschritt. Die Angabe in Nanometern, etwa 5 oder 3 Nanometer, beschreibt grob diese Größe. Kleinere Strukturen bedeuten kürzere Wege für den Strom und damit weniger Verlust.

Der zweite Hebel ist die Genauigkeit der Zahlen. Ein Chip kann eine Zahl sehr genau speichern, mit vielen Nachkommastellen, oder gröber mit wenigen. Grobe Zahlen zu verrechnen kostet deutlich weniger Energie. Für KI-Modelle reicht diese gröbere Rechnung meist völlig aus, weil das Ergebnis kaum schlechter wird. Genau deshalb muss man beim Vergleich immer nachsehen, für welche Genauigkeit ein Wert gilt.

Ein häufiger Irrtum ist, dass ein sparsamer Chip automatisch ein schneller Chip sei. Das stimmt nicht. Man kann die Effizienz steigern, indem man den Chip langsamer takten lässt, denn der Verbrauch steigt überproportional mit der Geschwindigkeit. Ein Handy-Prozessor hat oft eine gute Effizienz, aber wenig absolute Leistung. Gigaflops pro Watt und absolute Gigaflops sind zwei verschiedene Angaben, und beide zählen.

Wo die Kennzahl in News und Produkten auftaucht

Am sichtbarsten ist sie in der Green500, einer Rangliste der weltweit sparsamsten Supercomputer. Dort steht nicht, wer am schnellsten rechnet, sondern wer pro Watt am meisten schafft. Die Spitzenwerte liegen dort inzwischen bei mehreren zehn Gigaflops pro Watt. Vor fünfzehn Jahren waren es Bruchteile davon.

Auch in der Finanzberichterstattung spielt die Zahl eine Rolle. Wenn Konzerne wie Microsoft oder Google Milliarden in neue Rechenzentren stecken, hängt die Rendite direkt an der Effizienz der verbauten Chips. Analysten rechnen deshalb nach, wie viele KI-Antworten ein Betreiber pro Kilowattstunde ausliefern kann. Steigende Strompreise machen diese Rechnung noch wichtiger.

Im Alltag begegnet einem dasselbe Prinzip unter anderem Namen. Wenn ein Notebook trotz gleicher Akkugröße länger durchhält, steckt fast immer ein effizienterer Prozessor dahinter. Bei Smartphones ist die Rechenleistung pro Watt sogar wichtiger als die Spitzenleistung, weil der Akku klein ist und es keine Lüfter gibt.