הפגיעה באקלים הנגרמת מפליטת גזי חממה ניכרת יותר ממה שברור לעזור לקהילת המחקר להבין את תרומת הבינה המלאכותית לשינויי אקלים ולאמץ פרדיגמות מחקר חדשות בהן הפחתת פליטות קבוצה של חוקרי AI בינלאומיים ומדעני נתונים התייחסה כמדד ביצועים קריטי, שיתפה פעולה בתכנון תוכנות המסוגלות לאמוד את טביעת הרגל הפחמנית של פעולות ה- IT.
קוד פחמן היא תוכנת קוד פתוח נועד לעזור לחברות לפקח על טביעת הרגל הפחמנית שלהם ב- AI.
שביט, ספקית פתרונות MLOps, שיתף פעולה עם קונסורציום של חברות AI ומדעי נתונים מרחבי העולם: MILA, מעבדת המחקר AI שהובילה יושע בנגיו במונטריאול, BCG GAMMA, חטיבת האנליטיקה ומדעי הנתונים מבוסטון. קבוצת ייעוץ ומכללת האוורפורד בפנסילבניה, ליצירת תוכנת קוד פתוח.
אודות CodeCarbon
CodeCarbon היא תוכנה מבוסס פיתון כי יאפשר למתכנתים לייעל את הקוד ולהפחית את כמות ה- CO2 שנוצר לשימוש במשאבי מחשב ויניע אותם לעשות זאת.
התוכנה לא רק מעריך את כמות הפחמן המופק לשימוש במשאבי IT, זה גם נותן עצות למפתחים כיצד להפחית את הפליטות בחירת תשתית הענן שלך באזורים המשתמשים במקורות אנרגיה נמוכים.
יושע בנגיו, מייסד MILA וזוכה פרס טיורינג, אמר:
"AI היא טכנולוגיה עוצמתית וכוח לטוב, אך חשוב להיות מודעים להשפעתה הסביבתית ההולכת וגוברת. פרויקט CodeCarbon שואף להשיג מטרה זו בדיוק ואני מקווה שהוא יעודד את קהילת ה- AI לחשב, לחשוף ולהפחית את טביעת הרגל הפחמנית שלהם. "
סילבן דוראנטון, מנכ"ל ושותף בכיר בקבוצת הייעוץ של בוסטון (BCG) ומנהל גלובלי ב- BCG GAMMA, אמר:
"בהתבסס על ההיסטוריה האחרונה, השימוש ב- IT בכלל, וב- AI בפרט, ימשיך לצמוח באופן אקספוננציאלי ברחבי העולם. בהקשר זה, CodeCarbon יכול לעזור לארגונים להבטיח שטביעת הרגל הפחמנית הקולקטיבית שלהם תגדל כמה שפחות ".
בסביבת המחקר הממוקדת בלמידה עמוקה, התקדמות הבינה המלאכותית מושגת במידה רבה על ידי יצירת מודלים גדולים יותר, צבירת מערכי נתונים גדולים יותר ורתמת כוח מחשוב גדול יותר.
הכשרת אלגוריתם למידה רב עוצמה יכולה לדרוש שימוש במספר מחשבים לאורך ימים או שבועות.
לאדריכלות כמו VGG, BERT, GPT-2 ו- GPT-3, שיש להם מיליוני תצורות והם מאומנים במספר GPUs למשך מספר שבועות, זה יכול להיות הבדל של כמה מאות קילוגרמים של CO-eq.
ה- GPT-2 של OpenAI שהושק בשנת 2019 מבוסס על 1.5 מיליארד פרמטרים, בעוד יורשו GPT-3 הושק בשנה שעברה, ש- 175 מיליארד הפרמטרים שלו הופכים אותו לגדול פי 100 מקודמו. כאשר הדגמים הגדולים ממשיכים להתקדם בשטח, כמות האנרגיה הנצרכת להכשרתם תגדל גם היא.
קוד פחמן בעל מודול מנגנון מעקב המתעד את כמות האנרגיה הנצרכת על ידי ספקי מחשוב ענן גדולים ומרכזי נתונים מקומיים המתארחים באופן פרטי.
לואגו, המערכת משתמשת בנתונים ממקורות ציבוריים כדי לאמוד את נפח ה- CO2 שנוצר, אימות הסטטיסטיקה של רשת החשמל אליה מחובר הציוד.
הגשש מעריך את ה- CO2 המופק עבור כל ניסוי באמצעות מודול AI מסוים, המאחסן נתוני פליטה לפרויקטים ולארגון כולו.
הרעיון הוא ש- CodeCarbon יסייע לחברות IT ו- AI להגביל את טביעת הרגל הפחמנית שלהן ככל שהם גדלים. CodeCarbon תייצר לוח מחוונים שיאפשר לחברות לראות בקלות את כמות הפליטות שנוצרות על ידי הכשרת המודלים שלהם ללמידת מכונה.
היכולת לעקוב אחר פליטת CO2 מייצגת התקדמות משמעותית ביכולתם של מפתחים להשתמש במשאבי אנרגיה בצורה חכמה ולכן מפחיתה את ההשפעה של עבודתם בסביבה שברירית יותר ויותר.
מקור: https://www.comet.ml/