In der Welt der modernen Datacenter spielen Grafikprozessoren (GPUs) eine zentrale Rolle, besonders im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und des High Performance Computing (HPC). Sie übernehmen die anspruchsvollsten Rechenaufgaben, von der KI-Modellierung bis hin zur Verarbeitung großer Datenmengen. Doch trotz ihrer technologischen Überlegenheit ist die Lebensdauer dieser GPUs bemerkenswert kurz – oft nur ein bis drei Jahre. Diese überraschend kurze Servicezeit wirft wichtige Fragen auf, die sowohl technologische als auch wirtschaftliche Aspekte betreffen. In diesem Beitrag wird eingehend untersucht, warum Datacenter-GPUs so schnell altern, welche Herausforderungen damit verbunden sind und welche Maßnahmen ergriffen werden können, um ihre Nutzbarkeit zu verlängern.
Die Belastung von GPUs in Datacentern ist außergewöhnlich hoch. Insbesondere bei Cloud-Service-Anbietern, die kontinuierlich KI-Modelle trainieren und inferieren, laufen diese GPUs fast rund um die Uhr mit Nutzungsauslastungen von 60 bis 70 Prozent. Es sind keine normalen Desktop-Grafikkarten im Einsatz, sondern spezialisierte Hochleistungsmodelle, die mehrere hundert Watt Energie verbrauchen und entsprechend viel Wärme abgeben. Diese enorme Belastung sorgt für einen schnelleren Verschleiß der Hardware, da das ständige Arbeiten nahe der maximalen Kapazität die Komponenten auf ihre physischen Grenzen bringt. Eine wichtige Ursache für die begrenzte Lebensdauer ist die thermische Belastung.
GPUs in Rechenzentren müssen unter extremen Bedingungen arbeiten. Temperaturen, die über längere Zeit nahe dem maximal zulässigen Bereich liegen, führen dazu, dass sich Materialeigenschaften verändern und elektrische Verbindungen aufgrund von Wärmeausdehnung und Kontraktion altern. Darüber hinaus erhöht sich das Risiko von Fehlern in der Speicherhardware, speziell bei schnell getakteten High Bandwidth Memory (HBM), der häufig in Top-GPUs verbaut ist. Diese Speicherkomponenten sind ebenfalls empfindlich gegenüber hohen Temperaturen und intensiver Nutzung. Neben der thermischen Belastung trägt der hohe Energieverbrauch zur Abnutzung bei.
Moderne GPUs verbrauchen oft mehr als 700 Watt pro Einheit, was nicht nur für eine hohe Hitzeentwicklung sorgt, sondern auch die Stabilität der Stromversorgung und Spannungsregulierung strapaziert. Insbesondere bei dauerhaft hoher Last sind Schwankungen und kleine Spannungsspitzen schwieriger zu kompensieren, was sich negativ auf die Zuverlässigkeit auswirken kann. Die ständige Höchstleistung lässt nur wenig Spielraum für regenerative „Ruhephasen“ innerhalb des Betriebszyklus. Auch mechanische Faktoren spielen eine Rolle. Die Kühlung der GPUs erfolgt meist über komplexe Lüfter- und Kühlsysteme, die beständig in Bewegung sind.
Diese Systeme erzeugen Vibrationen und mechanische Belastungen, welche auf Dauer ebenfalls zur Verschleißerscheinung der Platinen und Bauteile führen können. Besonders bei langen Betriebslaufzeiten ohne Unterbrechungen erhöht sich die Gefahr für Ausfälle durch Ermüdung von Lötstellen und Steckverbindungen. Eine Einschätzung stammt von einem nicht namentlich genannten, hochrangigen Architekten bei Alphabet (der Muttergesellschaft von Google), wonach eine Lebensdauer von ein bis drei Jahren bei typischer Belastung realistisch erscheint. Laut dieser Einschätzung spielen die hohen Auslastungsraten in Cloud-Datencentern eine entscheidende Rolle. Wird die Auslastung reduziert, steigt zwar die Lebensdauer der GPUs, was jedoch wirtschaftlich nachteilig ist, da sich Investitionen langsamer amortisieren.
Cloud-Anbieter bevorzugen daher, trotz des höheren Verschleißes, eine hohe Auslastung, um maximale Rechenleistung bei minimalen Kosten bereitzustellen. Studien von großen Technologieunternehmen wie Meta zeigen ebenfalls die Herausforderungen beim GPU-Betrieb in der Praxis. Bei einem Training eines großen generativen KI-Modells auf einem Cluster mit 16.384 Nvidia H100 GPUs wurde eine große Anzahl unvorhergesehener Ausfälle verzeichnet. Rund 30 Prozent dieser Ausfälle wurden durch GPU-Fehler verursacht, einschließlich Problemen bei Verbindungsbrücken (NVLink) und Speicherfehlern (HBM3).
Hochrechnungen deuten auf eine jährliche Ausfallrate von etwa neun Prozent hin, die sich über einen Zeitraum von drei Jahren auf fast 27 Prozent summieren kann. Solche Zahlen verdeutlichen, dass auch modernste GPUs keine langlebigen Komponenten sind, wenn sie im Dauerbetrieb hoch ausgelastet werden. Vor diesem Hintergrund interessieren sich Betreiber von Rechenzentren für Strategien zur Verlängerung der GPU-Lebensdauer. Ein Ansatz besteht darin, die Nutzung nachhaltiger zu gestalten, indem die Auslastung gesenkt wird. Dies bedeutet, dass Ressourcen nicht dauerhaft ausgelastet werden, sondern auch Ruhephasen integriert werden, die thermische Belastungen reduzieren.
Allerdings ist dies angesichts wirtschaftlicher Zwänge oft schwierig, da Anbieter eine möglichst hohe Kapazitätsauslastung anstreben, um die Rendite für ihre Investitionen zu maximieren. Eine weitere Möglichkeit ist die fortschrittliche Kühlung. Innovative Kühlsysteme, wie Flüssigkeitskühlung oder optimierte Luftstromkonzepte, können die Temperatur der GPUs besser kontrollieren, den Verschleiß verlangsamen und somit die Lebensdauer erhöhen. Die Implementierung solcher Technologien erfordert allerdings häufig eine substanzielle Investition und ist deshalb vor allem in großen Rechenzentren vertretbar. Darüber hinaus ermöglichen Softwareoptimierungen und intelligente Workload-Verteilung die effizientere Nutzung der GPUs.
Durch das gezielte Scheduling von Aufgaben können Spitzenlasten vermieden und die Belastung gleichmäßiger verteilt werden. Predictive Maintenance Tools, welche auf Machine Learning basieren, helfen außerdem, frühe Anzeichen von Hardwareproblemen zu erkennen und rechtzeitig zu reagieren, bevor vollständige Ausfälle auftreten. Die Entwicklung von GPUs selbst schreitet ebenfalls voran. Hersteller wie Nvidia arbeiten kontinuierlich an der Verbesserung der Architektur und der Fertigungsverfahren, um die Energieeffizienz zu steigern und gleichzeitig die thermische Widerstandsfähigkeit zu erhöhen. Künftige Generationen könnten daher langlebiger sein, doch angesichts der immer steigenden Anforderungen durch KI-Workloads bleibt die Balance zwischen Leistung und Haltbarkeit eine entscheidende Herausforderung.
Die Erkenntnis, dass Datacenter-GPUs nur ein bis drei Jahre halten, hat weitreichende Auswirkungen. Unternehmen, die in großem Maßstab auf GPU-Rechenleistung angewiesen sind, müssen ihre Beschaffungs- und Wartungsstrategien anpassen, Ersatzkosten kalkulieren und unter Umständen ihre Infrastruktur dynamischer gestalten. Durch den planmäßigen Austausch und das Recycling von Hardware können zudem ökologische Belastungen begrenzt werden, was im Kontext nachhaltiger IT-Betriebsmodelle immer wichtiger wird. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die hohe Beanspruchung von GPUs in modernen Datacentern eine verhältnismäßig kurze Lebensdauer verursacht, die im Bereich von ein bis drei Jahren liegt. Thermische Belastung, hoher Energieverbrauch, mechanischer Stress und intensive Nutzung sind die Hauptfaktoren für den schnellen Verschleiß.
Trotz verschiedener Maßnahmen zur Verlängerung der Haltbarkeit bleibt der Betrieb unter hoher Last für Datacenter wirtschaftlich notwendig. In Zukunft wird die Kombination aus technologischen Verbesserungen, optimalem Cooling, intelligenter Workload-Verteilung und vorausschauender Wartung entscheidend sein, um den Service-Life-Zyklus von GPUs effizient zu managen. Anwender und Anbieter müssen sich der Realität kurzer Servicezeiten anpassen und gleichzeitig Wege finden, Ausfallzeiten zu minimieren und Investitionen bestmöglich zu nutzen.
