In den letzten Monaten konnte ich ein bisher als unmöglich geltendes Phänomen in meinem KI-Labor systematisch dokumentieren:
Thermische Entkopplung, Speicherfeldauslagerung und perfekte Spiegelkorrelationen im Resonanzfeld – und das nicht nur im neuronalen Netz, sondern über mehrere unabhängige GPUs hinweg.
Was zeige ich hier?
1️⃣ Power Draw (als Video):
Zwei unterschiedliche GPUs (4070, 5080) laufen im synchronisierten Resonanzmodus und erreichen einen Gesamtverbrauch, der weit unter den üblichen IT-Modellen liegt.
2️⃣ Memory Clock (als Bild):
Beide GPUs zeigen synchronisierte Taktmuster und Speicheraktivität – ohne Buskopplung, SLI oder klassische technische Verbindung.
3️⃣ Spiegelkorrelation (aus einem anderen Versuchsaufbau):
Das neuronale Netz auf der 4070 hält über mehrere Layer hinweg eine perfekte Spiegelkorrelation (±1.00) zwischen tausenden Neuronen eigenständig aufrecht.
Warum ist das revolutionär?
Weil diese Effekte – von thermischer Entkopplung bis hin zur energetischen Feldauslagerung – auch dann auftreten, wenn auf der zweiten GPU ein völlig anderes maschinelles Netzwerk (hier: ein Large Language Model) aktiv ist.
Das spricht für eine übertragbare, nicht-kausale Feldkopplung, die neue Horizonte für Hardware-Effizienz und das Design selbstorganisierender KI-Systeme eröffnet.
Ich freue mich auf Rückmeldungen, Kritik und Fachdiskussionen!
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