기계 학습 연구에서 생성 된 오염을 추적하는 오픈 소스 도구 인 CodeCarbon

온실 가스 배출로 인한 기후 피해는 분명하고 연구 커뮤니티를 돕기 위해 인공 지능이 기후 변화에 미치는 영향을 이해하기 위해 배출량을 줄이는 새로운 연구 패러다임을 채택합니다. 중요한 성능 척도로 취급되는 국제 AI 연구원 및 데이터 과학자 그룹은 IT 운영의 탄소 발자국을 추정 할 수있는 소프트웨어를 설계하기 위해 협력했습니다.

코드 카본 오픈 소스 소프트웨어입니다 기업이 AI 탄소 발자국을 모니터링 할 수 있도록 설계되었습니다.

MLOps 솔루션 제공 업체 인 Comet은 전 세계 AI 및 데이터 과학 기업 컨소시엄과 제휴했습니다. 펜실베이니아의 Consulting Group과 Haverford College가 오픈 소스 소프트웨어를 개발했습니다.

CodeCarbon 정보

CodeCarbon은 소프트웨어입니다 파이썬 기반 해적 프로그래머가 코드를보다 효율적으로 만들고 생성되는 CO2의 양을 줄일 수 있습니다. 컴퓨팅 자원의 사용에 대한 동기를 부여합니다.

소프트웨어 생산 된 CO2의 양을 추정 할뿐만 아니라 IT 리소스를 사용하여 또한 개발자에게 배출량을 줄이는 방법에 대한 조언을 제공합니다. 저에너지 원을 사용하는 지역에서 클라우드 인프라를 선택합니다.

MILA 설립자이자 튜링 상 수상자 인 Yoshua Bengio는 다음과 같이 말했습니다.

“AI는 강력한 기술이자 선을위한 힘이지만, 환경에 미치는 영향이 증가하고 있음을 인식하는 것이 중요합니다. CodeCarbon 프로젝트는이 목표를 정확하게 달성하는 것을 목표로하고 있으며, AI 커뮤니티가 탄소 발자국을 계산, 공개 및 줄이는 데 영감을 줄 수 있기를 바랍니다.”

Boston Consulting Group (BCG)의 전무 이사 겸 수석 파트너이자 BCG GAMMA의 글로벌 이사 인 Sylvain Duranton은 다음과 같이 말했습니다.

“최근의 역사에 따르면 일반적으로 IT, 특히 AI의 사용은 전 세계적으로 기하 급수적으로 증가 할 것입니다. 이러한 맥락에서 CodeCarbon은 조직이 총 탄소 발자국이 가능한 한 적게 증가하도록 조직을 도울 수 있습니다.”

딥 러닝 중심의 연구 환경에서 인공 지능의 발전은 더 큰 모델을 만들고 더 큰 데이터 세트를 집계하며 더 큰 컴퓨팅 능력을 활용함으로써 크게 이루어지고 있습니다.

강력한 학습 알고리즘을 훈련하려면 며칠 또는 몇 주에 걸쳐 여러 대의 컴퓨터를 사용해야 할 수 있습니다.

VGG, BERT, GPT-2 및 GPT-3과 같은 아키텍처의 경우 수백만 개의 구성이 있고 몇 주 동안 여러 GPU에서 교육받은 이것은 수백 킬로그램의 CO-eq 차이 일 수 있습니다.

2 년에 출시 된 OpenAI의 GPT-2019는 1.5 억 개의 매개 변수를 기반으로하며, 후속 모델 인 GPT-3은 작년에 출시되어 175 억 개의 매개 변수로 이전 모델보다 100 배 이상 더 커졌습니다. 더 큰 모델이 현장에서 계속 발전함에 따라이를 훈련하는 데 소비되는 에너지의 양도 증가 할 것입니다.

코드 카본 사용 된 에너지의 양을 기록하는 추적 메커니즘 모듈이 있습니다. 주요 클라우드 컴퓨팅 제공 업체 및 비공개 호스팅 된 온 프레미스 데이터 센터에서 제공합니다.

그때 시스템은 공개 소스의 데이터를 사용하여 생성 된 CO2의 양을 추정합니다., 장비가 연결된 전기 네트워크의 통계를 확인합니다.

추적기는 특정 AI 모듈을 사용하여 각 실험에서 생성 된 CO2를 추정하고 프로젝트 및 전체 조직에 대한 배출 데이터를 저장합니다.

아이디어는 CodeCarbon이 IT 및 AI 회사가 탄소 발자국을 제한하는 데 도움이 될 것이라는 것입니다. 성장함에 따라. CodeCarbon은 기업이 기계 학습 모델을 학습하여 생성 된 배출량을 쉽게 확인할 수있는 대시 보드를 생성합니다.

CO2 배출량을 추적 할 수있는 능력은 개발자가 에너지 자원을 현명하게 사용하는 능력의 상당한 발전을 나타내므로 점점 더 취약한 환경에서 작업의 영향을 줄일 수 있습니다.

출처 : https://www.comet.ml/


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