Da die Speicher- und Rechenkapazität zunehmend knapp wird, beginnt Google damit, alte Smartphones zu einem Verbund zusammenzuschließen, der als KI-Server fungiert.

Vor einiger Zeit plante die Universität von Kalifornien, San Diego (UCSD) mit der Hilfe von Google, 2.000 ausgemusterte Pixel - Smartphones zu einem verteilten Rechenplattform zusammenzufügen. Genauer gesagt, sollen diese 2.000 gebrauchten Smartphones zu einem riesigen Cloud - Server zusammengeschlossen werden, um die Rechenleistung optimal zu nutzen und dabei vor allem auf eine niedrige CO₂ - Emission zu achten.

Nachdem man diese Nachricht gelesen hat, kommt einem sicherlich die Frage: Ist der Chip und die Rechenleistung inzwischen so knapp geworden? Gleichzeitig werden sich viele auch fragen: Wie kann ein gebrauchtes Smartphone zu einem Servergerät werden?

Schätze in gebrauchten Smartphones finden: Chips und Speicher sind wertvolle Ressourcen

Laut der Meldung des ausländischen Mediums The Register hat Jennifer Switzer, eine ehemalige Doktorandin an der Universität von Kalifornien, San Diego, eine Partnerschaft mit Google eingegangen. Sie hat 2.000 von Google zur Verfügung gestellte Pixel Fold - Smartphones in verteilte Server umgewandelt. Es ist bekannt, dass das Forschungsteam zunächst versucht hat, eine große Anzahl von gebrauchten Smartphones direkt zusammenzusetzen und zu testen. Doch schnell wurde festgestellt, dass zu viele Akkus in einem Raum das Feuerrisiko im Rechenzentrum erhöhen würden.

Deshalb wird in Jennifers Switzers Plan zunächst diese gebrauchten Smartphones umgebaut. Ihre Akkus und Gehäuse werden entfernt, und auch Komponenten wie Kameras und Kommunikationsmodule werden abmontiert. Im Grunde genommen ist für die Verwendung von gebrauchten Smartphones als Server die Hauptplatine sowie die darauf befindlichen Prozessoren, Speicher und andere Kernkomponenten am wichtigsten. Neben der Vereinfachung auf Hardwareebene wird auch das ursprüngliche Android - Betriebssystem auf diesen Smartphones deinstalliert und stattdessen Linux, ein Betriebssystem mit geringerem Hardwareaufwand, installiert.

Dann werden diese Smartphones zu je 25 - 50 Stück zu einem Rechencluster zusammengefasst, und mehrere Cluster bilden schließlich einen skalierbaren Server. Wie können so viele Smartphones miteinander verbunden und kommunizieren? Das ursprüngliche Mobilfunknetz und das WLAN der Smartphones sind in diesem Szenario nicht geeignet, denn das Netzwerk von Tausenden von Geräten würde das Netzwerksignal lahmlegen. Die Forscher haben schließlich PCB - Platinen mit Ethernet - Anschlüssen verwendet, um das Netzwerkproblem zu lösen. Gleichzeitig wird eine einheitliche Stromversorgung bereitgestellt, um die stabile Funktion und Verbindung mehrerer Geräte sicherzustellen.

An dieser Stelle werden sich viele sicherlich fragen: Kann der leistungsfähige, aber TDP - begrenzte SoC eines Smartphones die Aufgaben eines Cloud - Servers bewältigen? Normalerweise stellen sich Menschen Server als riesige Geräte vor, die in riesigen Rechenzentren platziert sind.

Tatsächlich ist die Rechenleistung von Smartphones nicht so schwach, wie viele denken. Das von Google veröffentlichte Pixel Fold im Jahr 2023 ist ein Klappbildschirm - Smartphone, das auf dem Markt nicht so gut abgesetzt hat und auch viele Nachteile hat: hoher Preis, breite Rahmen und deutliche Knickfalten. Dieses Smartphone verwendet den von Google selbst entwickelten Tensor G2 - Chip, dessen Gesamtleistung ungefähr zwischen dem Snapdragon 888 und dem Snapdragon 8 Gen1 liegt und im Jahr 2023 relativ hinterher ist.

(Quelle: Google)

In den letzten Jahren hat sich die Smartphone - Branche stark entwickelt, und die Chips entwickeln sich auch sehr schnell. Die von normalen Nutzern nicht geschätzten "Feuerdrachen" - Chips sind im Serverbereich jedoch begehrt. Im Vergleich zu mobilen Plattformen wie Smartphones ist der Server weniger empfindlich gegenüber der Energieeffizienz und der Wärmeableitung der Chips. Wenn die Hauptplatine des Pixel Fold vom Gehäuse getrennt und an die Stromversorgung angeschlossen wird, sind die Probleme der Energieeffizienz und der Wärmeentwicklung gelöst.

Darüber hinaus enthält der Tensor G2 - Chip einen Cortex - X1 - Superkern und mehrere A78 - Kerne, und seine Leistung übertrifft bereits viele Einsteiger - VPS, die von Cloud - Anbietern angeboten werden. Am wichtigsten ist, dass dieser von Google entwickelte Chip auch 12 GB Arbeitsspeicher integriert und auf der Hauptplatine 256 GB oder 512 GB Flash - Speicher vorhanden sind, was die Kosten für den Speicher erheblich reduziert.

Zusätzlich wurde der Tensor G2 von Anfang an für AI - Anwendungen konzipiert und enthält auch eine TPU für Edge - Computing, die sich gut für das Ausführen kleiner lokaler Modelle eignet.

Naturgemäß ist es unrealistisch, ein einzelnes Pixel Fold als Server zu verwenden. Aber wenn man 2.000 Smartphones zusammenstellt, ist die gesammelte Rechenleistung sehr beeindruckend. Laut den Informationen der Forscher kann bereits ein Cluster aus 20 Smartphones die Belastung von 75 Studenten, die ihre Hausaufgaben online einreichen, bewältigen.

Kann die durch AI verursachte Angst vor fehlender Rechenleistung durch gebrauchte Smartphones gelindert werden?

Ehrlich gesagt ist es ein Traum, dass ein Cluster aus gebrauchten Smartphones das Training eines großen Modells mit hundert Milliarden Parametern bewältigen kann. Wenn wir jedoch unseren Blick von zentralisierten Cloud - Superrechenzentren auf dezentralisiertes Edge - Computing richten, wird sich hier ein neues Feld eröffnen.

Nach Ansicht von Leitech (ID: leitech) ist diese von ausgemusterten Smartphones gebildete Mikro - Cloud - Fabrik nicht nur keine Reduzierung der Rechenleistung, sondern entspricht auch zwei Kernanforderungen der zukünftigen AI - Entwicklung: niedriger Energieverbrauch und dezentralisierte geringe Latenz.

Erstens lindert es das immer schlimmer werdende Problem des hohen Energieverbrauchs in der AI - Branche. Die Explosion von großen AI - Modellen hat zwar einen Sprung in der Produktivität gebracht, aber auch ein schreckliches Problem des starken Anstiegs des Energieverbrauchs. Traditionelle zentrale Rechenzentren müssen für den Betrieb großer Rechenleistungskluster eine enorme Menge an Strom für Kühlung und Stromversorgung verbrauchen.

Der SoC - Chip von Smartphones hat von Anfang an die Energieeffizienz als Kernkriterium. Ein mobiler Chip wie der Tensor G2 mit eingebauter TPU - Rechenleistung hat nach Entfernung stromintensiver Komponenten wie Bildschirm und Basisband einen viel geringeren Energieverbrauch für die reine Berechnung als traditionelle x86 - Serverprozessoren. Die Kombination von Tausenden solcher Geräte hat nicht nur eine sehr geringe CO₂ - Emission und ist umweltfreundlich, sondern kann auch die enorme Rechenleistung nach Bedarf verteilen.

(Quelle: Google)

Zweitens entspricht es den physischen Verteilungseigenschaften des Edge - Computings. Mit der Entwicklung von verschiedenen AI - Agenten und der Komplizierung der Anwendungsfälle auf der Endgeräteseite wird die zukünftige AI - Berechnung nicht mehr alle Daten einfach in ein entferntes Cloud - Rechenzentrum hochladen, sondern eher in der Nähe des Benutzers auf der Edge - Seite sofort verarbeiten.

Die ausgemusterten Smartphone - Cluster sind klein und flexibel in der Installation. Sie benötigen nicht wie traditionelle Rechenzentren einen speziellen physischen Raum und können in Mini - Knoten in Gemeinden, Schulen und Unternehmen installiert werden. Diese Annäherung in der physischen Entfernung reduziert die Netzwerklatenz der Datenübertragung erheblich und ist ideal für AI - Inference, lokale Modelle oder automatisierte Workflows, die eine Echtzeitantwort erfordern.

Schließlich ist dies auch ein Versuch, die Angst vor den Kosten der Rechenleistung und der Lieferkette zu beseitigen. Derzeit schwanken die Preise der Speicher - und Chip - Lieferkette häufig, und die Hardwarekosten bleiben hoch. Die in der ganzen Welt anhäufenden Alt - Smartphones verursachen nicht nur eine Verschwendung von Ressourcen, sondern auch die Verschmutzung durch Elektronikschrott.

Das Zerlegen und Neuverbinden von ausgemusterten Smartphones und die Umwandlung in Bestandteile des Edge - Computings bedeutet, dass der ehemalige Elektronikschrott in einen Cloud - Rechenleistungsknoten mit niedriger CO₂ - Emission umgewandelt wird. Dies bietet zweifellos eine kostengünstigere und nachhaltigere Lösung für die globale Angst vor fehlender AI - Rechenleistung.

Allerdings hat dieses Mikro - Cloud - Fabrik - Modell auch einige deutliche Nachteile.

Einerseits ist die Zuverlässigkeit und die Lebensdauer von Smartphone - SoCs und - Speichern nicht so gut wie die von traditionellen Servern. Die auf Smartphones installierten Flash - Speicher und Chips sind für den normalen täglichen Gebrauch von Verbrauchern konzipiert und können nicht wie Unternehmensprodukte 7×24 Stunden ununterbrochen unter hoher Belastung laufen. Da die Speicherpartikel und Chips direkt auf der Hauptplatine montiert sind, ist der gesamte Knoten praktisch unbrauchbar, wenn ein Fehler auftritt.

(Hauptplatine des Pixel Fold, Quelle: iFixit)

Andererseits wird es Probleme bei der Wartung des aus gebrauchten Smartphones gebildeten Rechenclusters geben. Die Wartung einiger Standard - Rack - Server und die Wartung von 2.000 nackten, zusammengefügten Smartphone - Hauptplatinen sind nicht das Gleiche. Die große Anzahl von Mini - Knoten bedeutet, dass die Hardwareausfallrate unendlich erhöht wird. Wenn es häufig zu Ausfällen kommt, werden die Wartungstechniker viel Energie für die physische Prüfung und den Austausch der Hauptplatinen aufwenden.

Tatsächlich gab es schon vor der AI - Ära die Idee, Server mit Clustern aus gebrauchten Smartphones aufzubauen, aber diese wurde wegen des ungünstigen Kosten - Nutzen - Verhältnisses verworfen. Jetzt wird dieses Konzept erneut getestet, und der Grund ist, wie am Anfang erwähnt, dass die Kosten für Speicher und Chips stark gestiegen sind und die Rechenleistung knapp geworden ist. Wenn man heute Server mit herkömmlichen Methoden aufbaut, sind die Kosten viel höher als in der Vergangenheit.

Außerdem gibt es aufgrund der starken Konkurrenz in der Smartphone - Branche in den letzten Jahren eine enorme Anzahl von alten Modellen, die relativ billige Materialien bieten. Die Wiederverwendung von alten Modellen ist wie das Graben nach Gold in Elektronikschrott.

Abschluss

Der Versuch von Google und der Universität von Kalifornien, San Diego, ist eher ein geeks Experiment zur Bewältigung der gegenwärtigen Angst vor fehlender Rechenleistung als eine Revolution in der Rechenleistung.

In einer Umgebung mit stark steigenden Speicherpreisen und fehlender AI - Rechenleistung ist man gewöhnt, sich auf teure GPU - Karten zu konzentrieren und vernachlässigt die riesige Menge an ungenutzter mobiler Rechenleistung. Obwohl diese aus gebrauchten Smartphones zusammengesetzte Mikro - Cloud - Fabrik aufgrund von Faktoren wie der Lebensdauer des Flash - Speichers nie die traditionellen Rechenzentren ersetzen kann, bietet sie einen interessanten praktischen Fall für das Edge - Computing.

Vielleicht werden in naher Zukunft alle Geräte mit Rechenleistung, wie gebrauchte Tablets, PCs, Spielekonsolen und NAS, wiederverwendet, und die entsprechende Zweitmarkt - Branche wird neu strukturiert.