ECO2AI: Carbon Emission Tracking Tool for Machine Learning Models Towards Sustainable AI

Table of Contents

• Utangulizi
• Mbinu
  • 2.1 Ufuatiliaji wa Matumizi ya Nishati
  • 2.2 Uhesabuji wa Uzalishaji wa Kaboni wa Kikanda
• 3 Utekelezaji wa Kiufundi
  • 3.1 Fomula za Kihisabati
  • 3.2 Mfano wa Msimbo
• 4 Matokeo ya Kijaribio
  • 4.1 Energy Consumption Analysis
  • 4.2 Carbon Emission Comparison
• 5 Uchambuzi wa Kiasili
• 6 Matumizi ya Baadaye
• 7 Marejeo

Utangulizi

The exponential growth in the scale and complexity of deep neural networks has significantly increased energy consumption during both training and inference processes. ECO2AI addresses this issue by providing an open-source toolkit to track the energy consumption and equivalent carbon emissions of machine learning models. This tool emphasizes precise energy tracking and regional carbon emission accounting, encouraging the research community to develop AI architectures with lower computational costs.

Mbinu

2.1 Ufuatiliaji wa Matumizi ya Nishati

ECO2AI monitors hardware-level power consumption through system-specific APIs and sensors, tracking CPU, GPU, and memory usage during model training and inference phases.

2.2 Uhesabuji wa Uzalishaji wa Kaboni wa Kikanda

Zana hii inaunganisha data ya ukubwa wa kaboni ya kikanda, na inakokotoa uzalishaji sawa wa kaboni kulingana na mifumo ya matumizi ya nguvu na sifa za gridi ya umeme ya eneo hilo.

3 Utekelezaji wa Kiufundi

3.1 Fomula za Kihisabati

Fomula ya kukokotoa uzalishaji wa kaboni ni: $CO_2 = E \times CI$, ambapo $E$ ni matumizi ya nishati (kitengo: kilowati-saa) na $CI$ ni kiwango cha uzalishaji kaboni (kitengo: kilo za dioksidi ya kaboni kwa kilowati-saa). Fomula ya kukokotoa matumizi ya nishati ni: $E = P \times t$, ambapo $P$ ni nguvu (kitengo: kilowati) na $t$ ni muda (kitengo: masaa).

3.2 Mfano wa Msimbo

import eco2ai

4 Matokeo ya Kijaribio

4.1 Energy Consumption Analysis

Majaribio yanaonyesha kuwa mafunzo ya kawaida ya ResNet-50 yanatumia takriban kilowati-saa 45 za nishati, na katika eneo la wastani la ukubwa wa kaboni hutoa sawa na kilo 22 za dioksidi ya kaboni.

4.2 Carbon Emission Comparison

Utafiti huu ulilinganisha kiasi cha uzalishaji kaboni katika maeneo tofauti, na ukabainisha tofauti kubwa kutokana na mbinu za uzalishaji wa nishati za kienyeji.

5 Uchambuzi wa Kiasili

The ECO2AI framework represents a major advancement in sustainable AI development, addressing the urgent need for transparency regarding the environmental impact of machine learning. Just as CycleGAN (Zhu et al., 2017) revolutionized the field of unsupervised image translation, ECO2AI pioneers a standardized carbon accounting system for AI workflows. The tool's regional emission accounting method is particularly innovative, as it recognizes the significant differences in carbon intensity across geographical locations—a factor often overlooked in previous sustainability metrics.

Ikilinganisha na suluhisho zilizopo kama vile CodeCarbon na Carbontracker, ECO2AI inaonyesha usahihi wa juu zaidi katika ufuatiliaji wa nguvu wa kiwango cha vifaa, na inaunganisha data ya eneo kamili zaidi. Kulingana na ripoti ya International Energy Agency ya mwaka 2022, vituo vya data vinatumia takriban 1% ya umeme wa ulimwengu, na mzigo wa AI unakua kwa kasi. Mbinu hii inalingana na mfumo wa ESG uliokuzwa baada ya Makubaliano ya Paris, na inatoa viashiria vinavyoweza kupimika kwa ripoti za uendelevu wa biashara.

Utekelezaji wa kiufundi unaonyesha ustadi wake kupitia mpango wa ufuatiliaji wa tabaka nyingi, haufuatilii tu matumizi ya GPU, bali pia hujumuisha matumizi ya nguvu ya CPU, kumbukumbu na hifadhi. Ufuatiliaji huu kamili ni muhimu sana, na utafiti wa Lawrence Berkeley National Laboratory unaonyesha kuwa katika mtiririko wa kazi wa mashine ya kujifunza, vipengele vya usaidizi vinaweza kuchangia hadi 30% ya jumla ya matumizi ya nguvu ya mfumo. Fomula ya hisabati, kwa urahisi wa dhana, inashika kwa ufanisi uhusiano wa asili kati ya juhudi za kompyuta na athari za mazingira.

Utafiti huu pia huendeleza maendeleo ya AI endelevu (uboreshaji wa ufanisi wa miundo iliyopo) na AI ya kijani (ukuaji wa usanifu mpya wa ufanisi), na huunda kitanzi cha maoni kinachoweza kupunguza kwa kiasi kikubua uwiano wa kaboni wa ukuzaji wa AI. Kadri sekta ya AI inavyoendelea kukua kwa kasi, zana kama ECO2AI zitakuwa muhimu zaidi kuhakikisha kuwa maendeleo ya kiteknolojia yanaendana na malengo ya uendelevu wa mazingira.

6 Matumizi ya Baadaye

Mwelekeo wa maendeleo ya baadaye unajumuisha ujumuishaji na majukwaa ya wingu, ufuatiliaji wa uchafuzi wa hewa wa papo hapo, na mapendekezo ya otomatiki ya ukuzaji wa uwiano wa kaboni. Zana hii inaweza kupanuliwa kufunika mzunguko kamili wa maisha ya ML kuanzia usindikaji wa awali wa data hadi utekelezaji wa modeli.

7 Marejeo

1. Budennyy, S. et al. ECO2AI: Carbon Emissions Tracking of Machine Learning Models. arXiv:2208.00406 (2022)
2. Zhu, J. Y. et al. Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. ICCV (2017)
3. International Energy Agency. Data Centres and Data Transmission Networks (2022)
4. Schwartz, R. et al. Green AI. Communications of the ACM (2020)
5. Strubell, E. et al. Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP. ACL (2019)