اعتبارسنجی مصرف انرژی هوش مصنوعی: ارزیابی CodeCarbon در مقایسه با اندازه‌گیری‌های خارجی

فهرست مطالب

1 مقدمه

هوش مصنوعی علیرغم پتانسیل نوآورانه خود، چالش‌های زیست‌محیطی قابل توجهی ایجاد می‌کند. توسعه سریع مدل‌های یادگیری ماشین نگرانی‌های عمده‌ای در مورد مصرف انرژی ایجاد کرده است، در حالی که ابزارهای تخمین کنونی فرضیات عمل‌گرایانه‌ای دارند که ممکن است دقت را به خطر بیندازد. این مطالعه به صورت سیستماتیک رویکردهای تخمین انرژی ایستا و پویا را در برابر اندازه‌گیری‌های واقعی اعتبارسنجی می‌کند.

2 روش‌شناسی

2.1 تنظیمات آزمایشی

چارچوب اعتبارسنجی شامل صدها آزمایش هوش مصنوعی در حوزه‌های بینایی کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی بود. آزمایش‌ها با استفاده از اندازه‌های مختلف مدل از ۱۰ میلیون تا ۱۰ میلیارد پارامتر برای ثبت اثرات مقیاس‌پذیری انجام شد.

2.2 چارچوب اندازه‌گیری

اندازه‌گیری‌های انرژی واقعی با استفاده از مترهای توان سخت‌افزاری و ابزارهای نظارت بر سیستم به دست آمد. تحلیل مقایسه‌ای بین رویکردهای تخمین ایستا (ماشین‌حساب انتشارات ML) و پویا (CodeCarbon) انجام شد.

3 نتایج و تحلیل

3.1 دقت تخمین

هر دو ابزار تخمین انحراف‌های قابل توجهی از اندازه‌گیری‌های واقعی نشان دادند. ماشین‌حساب انتشارات ML الگوهای کم‌تخمینی و بیش‌تخمینی از ۴۰٪- تا ۶۰٪+ در انواع و اندازه‌های مختلف مدل نشان داد.

3.2 الگوهای خطا

مدل‌های بینایی الگوهای خطای متفاوتی در مقایسه با مدل‌های زبانی نشان دادند. CodeCarbon عموماً تخمین‌های سازگارتری ارائه می‌داد اما همچنان خطاهای سیستماتیک تا ۴۰٪ در پیکربندی‌های خاصی نشان می‌داد.

4 پیاده‌سازی فنی

4.1 چارچوب ریاضی

مصرف انرژی مدل‌های هوش مصنوعی را می‌توان با استفاده از معادله زیر مدل‌سازی کرد:

$E_{total} = \sum_{i=1}^{n} P_i \times t_i + E_{static}$

که در آن $P_i$ نشان‌دهنده مصرف توان مؤلفه i، $t_i$ زمان اجرا، و $E_{static}$ مصرف انرژی پایه سیستم را نشان می‌دهد.

4.2 پیاده‌سازی کد

پیاده‌سازی پایه ردیابی انرژی با استفاده از CodeCarbon:

from codecarbon import track_emissions

@track_emissions(project_name="ai_energy_validation")
def train_model(model, dataset, epochs):
    # کد آموزش مدل
    for epoch in range(epochs):
        for batch in dataset:
            loss = model.train_step(batch)
    return model

# ردیابی مصرف انرژی
with EmissionsTracker(output_dir="./emissions/") as tracker:
    trained_model = train_model(resnet_model, imagenet_data, 100)
    emissions = tracker.flush()

5 کاربردهای آینده

چارچوب اعتبارسنجی را می‌توان به حوزه‌های دیگر از جمله یادگیری تقویتی و مدل‌های مولد گسترش داد. کار آینده باید بر بهینه‌سازی انرژی بلادرنگ و طراحی مدل آگاه از سخت‌افزار متمرکز شود. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های یادگیری فدرال می‌تواند نظارت توزیع‌شده انرژی در دستگاه‌های لبه را ممکن سازد.

6 مراجع

1. Amodei, D., & Hernandez, D. (2018). AI and Compute. OpenAI Blog.
2. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. ICCV.
3. International AI Safety Report (2023). Systemic Risks and Environmental Sustainability.
4. Lacoste, A., et al. (2019). Quantifying the Carbon Emissions of Machine Learning. arXiv:1910.09700.
5. Schwartz, R., et al. (2020). Green AI. Communications of the ACM.
6. Energy Efficient High Performance Computing Working Group (2022). Standards for Computational Efficiency Metrics.
7. Anthony, L. F. W., et al. (2020). Carbontracker: Tracking and Predicting the Carbon Footprint of Training Deep Learning Models. ICML Workshop.