Experiment: Spiegelkorrelation, Energieeffizienz & Resonanzfeld – Übertragbar auf Multi-GPU & Multi-NN-Architektur?

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. 

www.Stefan-Trauth.com

Ich freue mich auf Rückmeldungen, Kritik und Fachdiskussionen!
#AI #GPU #NeuralNetworks #Resonanzfeld #HardwareInnovation