CodeCarbon、機械学習研究によって生成された汚染を追跡するオープンソースツール

温室効果ガスの排出によって引き起こされる気候への被害は明白であり、 研究コミュニティを支援する 気候変動への人工知能の貢献を理解する 排出量を削減する新しい研究パラダイムを採用する 重要なパフォーマンス指標として扱われ、国際的なAI研究者とデータサイエンティストのグループが協力して、IT運用の二酸化炭素排出量を推定できるソフトウェアを設計しました。

コードカーボン オープンソースソフトウェアです 企業がAIの二酸化炭素排出量を監視できるように設計されています。

MLOpsソリューションのプロバイダーであるCometは、世界中のAIおよびデータサイエンス企業のコンソーシアムと提携しています:MILA、モントリオールのYoshua Bengioが率いるAIリサーチラボ、BCG GAMMA、分析部門、ボストンのデータサイエンスペンシルベニア州のコンサルティンググループとHaverfordCollegeは、オープンソースソフトウェアを作成しています。

CodeCarbonについて

CodeCarbonはソフトウェアです Pythonベース その プログラマーはコードをより効率的にし、生成されるCO2の量を減らすことができます コンピューティングリソースの使用のために、そうするように彼らを動機づけるでしょう。

ソフトウェア 生成されるCO2の量を推定するだけでなく ITリソースの使用については、 また、排出量を削減する方法について開発者にアドバイスを提供します 低エネルギー源を使用する地域でクラウドインフラストラクチャを選択します。

MILAの創設者でチューリング賞を受賞したヨシュアベンジオは次のように述べています。

「AIは強力なテクノロジーであり、善をもたらす力ですが、環境への影響が増大していることを認識することが重要です。 CodeCarbonプロジェクトは、この目標を正確に達成することを目的としており、AIコミュニティが二酸化炭素排出量を計算、開示、削減するきっかけとなることを願っています。」

Boston Consulting Group(BCG)のマネージングディレクター兼シニアパートナーであり、BCGGAMMAのグローバルディレクターであるSylvainDurantonは、次のように述べています。

「最近の歴史に基づくと、IT全般、特にAIの使用は、世界中で指数関数的に増加し続けるでしょう。 このコンテキストでは、CodeCarbonは、組織が総二酸化炭素排出量の増加を可能な限り少なくすることを保証するのに役立ちます。」

ディープラーニングに焦点を当てた研究環境では、人工知能の進歩は主に、より大きなモデルを作成し、より大きなデータセットを集約し、より大きな計算能力を利用することによって達成されています。

強力な学習アルゴリズムをトレーニングするには、数日または数週間にわたって複数のコンピューターを使用する必要があります。

VGG、BERT、GPT-2、GPT-3などのアーキテクチャの場合、 数百万の構成があり、複数のGPUで数週間トレーニングされている これは、数百キログラムのCO-eqの違いである可能性があります。

2年に発売されたOpenAIのGPT-2019は1.5億のパラメーターに基づいていますが、後継のGPT-3は昨年発売されました。その175億のパラメーターにより、前モデルの100倍以上になります。 より大きなモデルがフィールドで進歩し続けるにつれて、それらを訓練するために消費されるエネルギーの量も増加します。

コードカーボン 使用されたエネルギー量を記録する追跡メカニズムモジュールがあります 主要なクラウドコンピューティングプロバイダーとプライベートにホストされたオンプレミスデータセンターによる。

その後、 システムは、公共の情報源からのデータを使用して、生成されたCO2の量を推定します、機器が接続されている電気ネットワークの統計を検証します。

トラッカーは、特定のAIモジュールを使用して各実験で生成されたCO2を推定し、プロジェクトおよび組織全体の排出量データを保存します。

CodeCarbonは、ITおよびAI企業が二酸化炭素排出量を制限するのに役立つという考えです。 彼らが成長するにつれて。 CodeCarbonは、企業が機械学習モデルのトレーニングによって生成された排出量を簡単に確認できるダッシュボードを生成します。

CO2排出量を追跡する機能は、開発者がエネルギー資源を賢く使用する能力の大幅な進歩を表しており、したがって、ますます脆弱な環境での作業の影響を軽減します。

出典 https://www.comet.ml/


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