Kandungan
- 1 Pengenalan
- 2 Metodologi
- 3 Pelaksanaan Teknikal
- 4 Keputusan Eksperimen
- 5 Analisis Asal
- 6 Aplikasi Masa Depan
- 7 Rujukan
1 Pengenalan
Pertumbuhan eksponen dalam saiz dan kerumitan rangkaian neural dalam telah meningkatkan penggunaan tenaga dengan ketara untuk latihan dan inferens. ECO2AI menangani ini dengan menyediakan pakej sumber terbuka untuk menjejak penggunaan tenaga dan pelepasan CO2 setara model pembelajaran mesin. Alat ini menekankan penjejakan tenaga yang tepat dan perakaunan pelepasan CO2 serantau, menggalakkan komuniti penyelidikan untuk membangunkan seni bina AI dengan kos pengiraan yang lebih rendah.
2 Metodologi
2.1 Penjejakan Penggunaan Tenaga
ECO2AI memantau penggunaan kuasa di peringkat perkakasan menggunakan API dan penderia khusus sistem. Ia menjejak penggunaan CPU, GPU, dan memori semasa fasa latihan dan inferens model.
2.2 Perakaunan Pelepasan CO2 Serantau
Alat ini menggabungkan data intensiti karbon serantau untuk mengira pelepasan CO2 setara berdasarkan corak penggunaan tenaga dan ciri grid tempatan.
3 Pelaksanaan Teknikal
3.1 Formulasi Matematik
Pelepasan karbon dikira sebagai: $CO_2 = E \times CI$ di mana $E$ ialah penggunaan tenaga dalam kWh dan $CI$ ialah faktor intensiti karbon dalam kg CO2/kWh. Penggunaan tenaga dikira sebagai: $E = P \times t$ di mana $P$ ialah kuasa dalam kW dan $t$ ialah masa dalam jam.
3.2 Contoh Kod
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 Keputusan Eksperimen
4.1 Analisis Penggunaan Tenaga
Eksperimen menunjukkan bahawa melatih model ResNet-50 standard menggunakan kira-kira 45 kWh tenaga, bersamaan dengan 22 kg pelepasan CO2 di kawasan dengan intensiti karbon purata.
4.2 Perbandingan Pelepasan CO2
Kajian ini membandingkan pelepasan merentasi kawasan yang berbeza, menunjukkan variasi ketara berdasarkan kaedah penghasilan tenaga tempatan.
5 Analisis Asal
Rangka kerja ECO2AI mewakili kemajuan signifikan dalam pembangunan AI lestari, menangani keperluan kritikal untuk ketelusan dalam kesan persekitaran pembelajaran mesin. Serupa dengan bagaimana CycleGAN (Zhu et al., 2017) merevolusikan terjemahan imej tanpa penyeliaan, ECO2AI mempelopori perakaunan karbon piawai untuk aliran kerja AI. Pendekatan perakaunan pelepasan serantau alat ini amat inovatif, kerana ia mengakui variasi ketara dalam intensiti karbon merentasi lokasi geografi yang berbeza—faktor yang sering diabaikan dalam metrik kelestarian sebelumnya.
Berbanding dengan penyelesaian sedia ada seperti CodeCarbon dan Carbontracker, ECO2AI menunjukkan ketepatan unggul dalam pemantauan kuasa peringkat perkakasan dan menggabungkan data serantau yang lebih komprehensif. Menurut laporan 2022 Agensi Tenaga Antarabangsa, pusat data kini menggunakan kira-kira 1% elektrik global, dengan beban kerja AI mewakili segmen yang berkembang pesat. Metodologi ini selari dengan rangka kerja ESG yang lebih luas yang telah mendapat kemasyhuran selepas Perjanjian Paris, menyediakan metrik boleh kuantifikasi untuk pelaporan kelestarian korporat.
Pelaksanaan teknikal menunjukkan kecanggihan dalam pendekatan pemantauan berbilang lapisan, menjejak bukan sahaja penggunaan GPU tetapi juga penggunaan tenaga CPU, memori, dan storan. Pemantauan komprehensif ini adalah penting, kerana kajian dari Makmal Kebangsaan Lawrence Berkeley menunjukkan bahawa komponen tambahan boleh menyumbang sehingga 30% daripada jumlah penggunaan tenaga sistem dalam aliran kerja pembelajaran mesin. Formulasi matematik, walaupun secara konsep mudah, secara berkesan menangkap hubungan penting antara usaha pengiraan dan kesan persekitaran.
Penyelidikan ini menyumbang kepada kedua-dua AI Lestari (mengoptimumkan model sedia ada untuk kecekapan) dan AI Hijau (membangunkan seni bina cekap baru asas), mencipta gelung maklum balas yang boleh mengurangkan jejak karbon pembangunan AI dengan ketara. Memandangkan industri AI terus berkembang pada kadar eksponen, alat seperti ECO2AI akan menjadi semakin penting untuk memastikan kemajuan teknologi selari dengan matlamat kelestarian alam sekitar.
6 Aplikasi Masa Depan
Perkembangan masa depan termasuk integrasi dengan platform pengkomputeran awan, pemantauan pelepasan masa nyata, dan cadangan pengoptimuman automatik untuk mengurangkan jejak karbon. Alat ini boleh diperluaskan untuk meliputi keseluruhan kitaran hayat ML, dari pra-pemprosesan data hingga penyebaran model.
7 Rujukan
- 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)