CodeCarbon, ღია წყარო, რომელიც აკონტროლებს მანქანათმშენებლობის კვლევის შედეგად წარმოქმნილ დაბინძურებას

კლიმატის დაზიანება, რომელიც სათბურის გაზების გამონაბოლქვით არის გამოწვეული, აშკარაა და დაეხმაროს კვლევით საზოგადოებას გაიგოს ხელოვნური ინტელექტის წვლილი კლიმატის ცვლილებაში და ახალი კვლევითი პარადიგმების მიღება, რომელშიც გამოიყოფა ემისიები განიხილება, როგორც კრიტიკული შესრულების ღონისძიება, საერთაშორისო AI მკვლევარებისა და მონაცემთა მეცნიერთა ჯგუფი თანამშრომლობდა ისეთი პროგრამული უზრუნველყოფის შესაქმნელად, რომელიც შეაფასებს ნახშირბადის კვალი IT ოპერაციებს.

CodeCarbon არის ღია კოდის პროგრამა შექმნილია კომპანიებისთვის მათი AI ნახშირბადის ნაკვალევის მონიტორინგში.

კომეტი, MLOps გადაწყვეტილებების მიმწოდებელი, პარტნიორობდა AI და მონაცემთა მეცნიერების კომპანიების კონსორციუმთან მსოფლიოს სხვადასხვა ქვეყნებიდან: MILA, AI კვლევითი ლაბორატორია, რომელსაც ხელმძღვანელობდა Yoshua Bengio მონრეალში, BCG GAMMA, ანალიტიკური განყოფილება და მონაცემთა მეცნიერება ბოსტონიდან კონსალტინგის ჯგუფი და ჰავერფორდის კოლეჯი პენსილვანიაში, ღია კოდის პროგრამული უზრუნველყოფის შესაქმნელად.

CodeCarbon- ის შესახებ

CodeCarbon არის პროგრამა პითონზე დაფუძნებული რომ საშუალებას მისცემს პროგრამისტებს, გახადონ თავიანთი კოდი უფრო ეფექტური და შეამცირონ წარმოქმნილი CO2 გამოთვლითი რესურსების გამოყენებისთვის და მათ მოტივაციას მისცემს ამის გაკეთებას.

პროგრამა არა მხოლოდ შეფასებულია წარმოებული CO2– ის რაოდენობა IT რესურსების გამოყენებისთვის, ის ასევე აძლევს დეველოპერებს რჩევებს, თუ როგორ უნდა შეამცირონ გამონაბოლქვი თქვენი ღრუბლის ინფრასტრუქტურის შერჩევა რეგიონებში, რომლებიც იყენებენ ენერგიის დაბალ წყაროებს.

იოშუა ბენგიომ, MILA- ს დამფუძნებელმა და ტურინგის პრემიის ლაურეატმა, თქვა:

”AI არის ძლიერი ტექნოლოგია და სიკეთის ძალა, მაგრამ მნიშვნელოვანია იცოდეთ მისი მზარდი გარემოზე ზემოქმედების შესახებ. CodeCarbon პროექტი სწორედ ამ მიზნის მიღწევას ისახავს მიზნად და ვიმედოვნებ, რომ ის შთააგონებს AI საზოგადოებას მათი ნახშირბადის კვალი გაანგარიშება, გამჟღავნება და შემცირება.

სილვენ დურანტონმა, ბოსტონის კონსალტინგის ჯგუფის (BCG) მმართველმა დირექტორმა და უფროსმა პარტნიორმა და BCG GAMMA– ს გლობალურმა დირექტორმა თქვა:

”უახლესი ისტორიიდან გამომდინარე, ზოგადად IT– ის და განსაკუთრებით AI– ის გამოყენება მთელ მსოფლიოში განაგრძობს ექსპონენციულ ზრდას. ამ კონტექსტში, CodeCarbon შეუძლია დაეხმაროს ორგანიზაციებს, უზრუნველყონ, რომ მათი კოლექტიური ნახშირბადის კვალი მაქსიმალურად იზრდება ”.

ღრმა სწავლებაზე ორიენტირებულ კვლევით გარემოში, ხელოვნური ინტელექტის მიღწევები მეტწილად მიიღწევა უფრო დიდი მოდელების შექმნით, მონაცემთა უფრო დიდი ნაკრებების აგრეგირებით და მეტი კომპიუტერული ენერგიის გამოყენებით.

ძლიერი სასწავლო ალგორითმის მომზადებას შეიძლება საჭირო გახდეს მრავალი კომპიუტერის გამოყენება დღეების ან კვირების განმავლობაში.

ისეთი არქიტექტურისთვის, როგორიცაა VGG, BERT, GPT-2 და GPT-3, რომლებსაც აქვთ მილიონობით კონფიგურაცია და მომზადებულია მრავალჯერადი GPU– ზე რამდენიმე კვირის განმავლობაში, ეს შეიძლება იყოს სხვაობა რამდენიმე ასეული კილოგრამი CO-eq.

2 წელს გაშვებული OpenAI- ის GPT-2019 ეფუძნება 1.5 მილიარდ პარამეტრს, ხოლო მისი მემკვიდრე GPT-3 დაიწყო გასულ წელს, რომლის 175 მილიარდი პარამეტრი 100-ჯერ აღემატება მის წინამორბედს. რაც უფრო დიდი მოდელები განაგრძობენ წინსვლას სფეროში, მათი მომზადებისთვის მოხმარებული ენერგიის რაოდენობაც გაიზრდება.

CodeCarbon აქვს თვალთვალის მექანიზმის მოდული, რომელიც აღრიცხავს გამოყენებული ენერგიის რაოდენობას ღრუბლოვანი კომპიუტერების წამყვანი პროვაიდერების და კერძო მასპინძელი მონაცემების ცენტრების მიერ.

შემდეგ, სისტემა იყენებს მონაცემებს საჯარო წყაროებიდან, წარმოქმნილი CO2- ის მოცულობის შესაფასებლად, ელექტრო ქსელის სტატისტიკის გადამოწმება, რომელთანაც მოწყობილობა დაკავშირებულია.

ტრეკერი აფასებს CO2- ს, რომელიც წარმოებულია თითოეული ექსპერიმენტისთვის, კონკრეტული AI მოდულის გამოყენებით, ინახავს გამონაბოლქვის მონაცემებს პროექტებისთვის და მთელი ორგანიზაციისთვის.

იდეა ის არის, რომ CodeCarbon დაეხმარება IT და AI კომპანიებს შეამცირონ ნახშირბადის კვალი როგორც ისინი იზრდებიან. CodeCarbon შექმნის დაფა, რომელიც საშუალებას მისცემს კომპანიებს ადვილად დაინახონ ემისიების რაოდენობა, რომლებიც წარმოიქმნება მათი მანქანური სწავლების მოდელების ტრენინგის შედეგად.

CO2– ის ემისიების თვალყურისდევნების უნარი წარმოადგენს მნიშვნელოვან წინსვლას დეველოპერების მიერ ენერგორესურსების გონივრულად გამოყენებაში და ამცირებს მათი მუშაობის გავლენას სულ უფრო მყიფე გარემოში.

წყარო: https://www.comet.ml/


სტატიის შინაარსი იცავს ჩვენს პრინციპებს სარედაქციო ეთიკა. შეცდომის შესატყობინებლად დააჭირეთ ღილაკს აქ.

იყავი პირველი კომენტარი

დატოვე კომენტარი

თქვენი ელფოსტის მისამართი გამოქვეყნებული არ იყო.

*

*

  1. მონაცემებზე პასუხისმგებელი: მიგელ ანგელ გატონი
  2. მონაცემთა მიზანი: სპამის კონტროლი, კომენტარების მართვა.
  3. ლეგიტიმაცია: თქვენი თანხმობა
  4. მონაცემთა კომუნიკაცია: მონაცემები არ გადაეცემა მესამე პირებს, გარდა სამართლებრივი ვალდებულებისა.
  5. მონაცემთა შენახვა: მონაცემთა ბაზა, რომელსაც უმასპინძლა Occentus Networks (EU)
  6. უფლებები: ნებისმიერ დროს შეგიძლიათ შეზღუდოთ, აღადგინოთ და წაშალოთ თქვენი ინფორმაცია.

bool (მართალია)