فهرست مطالب
1 مقدمه
رشد نمایی اندازه و پیچیدگی شبکه‌های عصبی عمیق، مصرف انرژی برای آموزش و استنتاج را به‌طور قابل توجهی افزایش داده است. ECO2AI با ارائه یک بسته متن‌باز برای ردیابی مصرف انرژی و انتشار معادل CO2 مدل‌های یادگیری ماشین، به این چالش می‌پردازد. این ابزار بر ردیابی دقیق انرژی و محاسبه انتشار CO2 منطقه‌ای تأکید دارد و جامعه تحقیقاتی را به توسعه معماری‌های هوش مصنوعی با هزینه‌های محاسباتی کمتر تشویق می‌کند.
2 روش‌شناسی
2.1 ردیابی مصرف انرژی
ECO2AI با استفاده از APIها و سنسورهای خاص سیستم، مصرف انرژی در سطح سخت‌افزار را نظارت می‌کند. این ابزار استفاده از CPU، GPU و حافظه را در طول مراحل آموزش و استنتاج مدل ردیابی می‌کند.
2.2 محاسبه انتشار CO2 منطقه‌ای
این ابزار داده‌های شدت کربن منطقه‌ای را برای محاسبه انتشار معادل CO2 بر اساس الگوهای مصرف انرژی و ویژگی‌های شبکه محلی ادغام می‌کند.
3 پیاده‌سازی فنی
3.1 فرمول‌بندی ریاضی
انتشار کربن به صورت زیر محاسبه می‌شود: $CO_2 = E \times CI$ که در آن $E$ مصرف انرژی بر حسب کیلووات‌ساعت و $CI$ فاکتور شدت کربن بر حسب کیلوگرم CO2 بر کیلووات‌ساعت است. مصرف انرژی به صورت زیر محاسبه می‌شود: $E = P \times t$ که در آن $P$ توان بر حسب کیلووات و $t$ زمان بر حسب ساعت است.
3.2 مثال کد
import eco2ai
tracker = eco2ai.Tracker(
project_name="My_ML_Project",
experiment_description="Training ResNet-50"
)
tracker.start()
# Your training code here
model.train()
tracker.stop()4 نتایج تجربی
4.1 تحلیل مصرف انرژی
آزمایش‌ها نشان می‌دهد که آموزش یک مدل استاندارد ResNet-50 تقریباً 45 کیلووات‌ساعت انرژی مصرف می‌کند که معادل 22 کیلوگرم انتشار CO2 در مناطق با شدت کربن متوسط است.
4.2 مقایسه انتشار CO2
این مطالعه انتشارات را در مناطق مختلف مقایسه می‌کند و تغییرات قابل توجهی را بر اساس روش‌های تولید انرژی محلی نشان می‌دهد.
5 تحلیل اصلی
چارچوب ECO2AI نشان‌دهنده پیشرفت قابل توجهی در توسعه هوش مصنوعی پایدار است و نیاز حیاتی به شفافیت در تأثیر محیطی یادگیری ماشین را مورد توجه قرار می‌دهد. مشابه نحوه‌ای که CycleGAN (Zhu و همکاران، 2017) ترجمه تصویر بدون نظارت را متحول کرد، ECO2AI پیشگام حسابداری استاندارد کربن برای گردش کارهای هوش مصنوعی است. رویکرد محاسبه انتشارات منطقه‌ای این ابزار به‌ویژه نوآورانه است، زیرا تغییرات قابل توجه در شدت کربن در مکان‌های جغرافیایی مختلف را تصدیق می‌کند - عاملی که اغلب در معیارهای پایداری قبلی نادیده گرفته می‌شد.
در مقایسه با راه‌حل‌های موجود مانند CodeCarbon و Carbontracker، ECO2AI دقت بالاتری در نظارت بر توان در سطح سخت‌افزار نشان می‌دهد و داده‌های منطقه‌ای جامع‌تری را ادغام می‌کند. بر اساس گزارش آژانس بین‌المللی انرژی در سال 2022، مراکز داده در حال حاضر حدود 1٪ از برق جهانی را مصرف می‌کنند که بارهای کاری هوش مصنوعی بخشی با رشد سریع را نمایندگی می‌کنند. این روش‌شناسی با چارچوب گسترده‌تر ESG که پس از توافق پاریس برجسته شده است، همسو بوده و معیارهای قابل量化 برای گزارش‌دهی پایداری شرکتی فراهم می‌کند.
پیاده‌سازی فنی، پیچیدگی را در رویکرد نظارت چندلایه خود نشان می‌دهد که نه تنها استفاده از GPU، بلکه مصرف انرژی CPU، حافظه و ذخیره‌ساز را نیز ردیابی می‌کند. این نظارت جامع بسیار حیاتی است، چرا که مطالعات آزمایشگاه ملی لارنس برکلی نشان می‌دهد که اجزای جانبی می‌توانند تا 30٪ از کل مصرف انرژی سیستم را در گردش کارهای یادگیری ماشین تشکیل دهند. فرمول‌بندی ریاضی، اگرچه از نظر مفهومی ساده است، به‌طور مؤثر رابطه اساسی بین تلاش محاسباتی و تأثیر محیطی را ثبت می‌کند.
این تحقیق به هر دو حوزه هوش مصنوعی پایدار (بهینه‌سازی مدل‌های موجود برای کارایی) و هوش مصنوعی سبز (توسعه معماری‌های کارآمد fundamentally جدید) کمک می‌کند و یک حلقه بازخوردی ایجاد می‌کند که می‌تواند به‌طور قابل توجهی ردپای کربن توسعه هوش مصنوعی را کاهش دهد. با ادامه رشد صنعت هوش مصنوعی با نرخ نمایی، ابزارهایی مانند ECO2AI برای اطمینان از همسویی پیشرفت فناوری با اهداف پایداری محیطی، به‌طور فزاینده‌ای حیاتی خواهند شد.
6 کاربردهای آینده
توسعه‌های آینده شامل یکپارچه‌سازی با پلتفرم‌های رایانش ابری، نظارت بر انتشارات در زمان واقعی و پیشنهادات بهینه‌سازی خودکار برای کاهش ردپای کربن است. این ابزار می‌تواند برای پوشش کل چرخه عمر ML، از پیش‌پردازش داده تا استقرار مدل، گسترش یابد.
7 مراجع
- Budennyy, S. et al. ECO2AI: Carbon Emissions Tracking of Machine Learning Models. arXiv:2208.00406 (2022)
- Zhu, J. Y. et al. Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. ICCV (2017)
- International Energy Agency. Data Centres and Data Transmission Networks (2022)
- Schwartz, R. et al. Green AI. Communications of the ACM (2020)
- Strubell, E. et al. Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP. ACL (2019)