Os danos ao clima causados pelas emissões de gases de efeito estufa são mais do que evidentes e para ajudar a comunidade de pesquisa entender a contribuição da inteligência artificial para as mudanças climáticas e adotar novos paradigmas de pesquisa em que a redução de emissões Tratada como uma medida crítica de desempenho, um grupo de pesquisadores internacionais de IA e cientistas de dados colaborou para projetar um software capaz de estimar a pegada de carbono das operações de TI.
Código Carbono é um software de código aberto projetado para ajudar as empresas a monitorar sua pegada de carbono de IA.
A Comet, fornecedora de soluções MLOps, fez parceria com um consórcio de IA e empresas de ciência de dados de todo o mundo: MILA, o laboratório de pesquisa de IA liderado por Yoshua Bengio em Montreal, BCG GAMMA, a divisão analítica e ciência de dados de Boston Consulting Group e Haverford College na Pensilvânia, para criar software de código aberto.
Sobre a CodeCarbon
CodeCarbon é um software baseado em python que permitirá que os programadores tornem seus códigos mais eficientes e reduzam a quantidade de CO2 gerada para o uso de recursos de computação e os motivará a fazê-lo.
O software não apenas estima a quantidade de CO2 produzida pelo uso de recursos de TI, também dá conselhos aos desenvolvedores sobre como reduzir as emissões selecionando sua infraestrutura de nuvem em regiões que usam fontes de baixa energia.
Yoshua Bengio, fundador do MILA e vencedor do Prêmio Turing, disse:
“AI é uma tecnologia poderosa e uma força do bem, mas é importante estar ciente de seu crescente impacto ambiental. O projeto CodeCarbon visa precisamente atingir esse objetivo e espero que inspire a comunidade de IA a calcular, divulgar e reduzir sua pegada de carbono. ”
Sylvain Duranton, Diretor Executivo e Parceiro Sênior do Boston Consulting Group (BCG) e Diretor Global do BCG GAMMA, disse:
“Com base na história recente, o uso de TI em geral, e IA em particular, continuará a crescer exponencialmente em todo o mundo. Nesse contexto, a CodeCarbon pode ajudar as organizações a garantir que sua pegada de carbono coletiva aumente o mínimo possível ”.
No ambiente de pesquisa com foco em aprendizagem profunda, os avanços em inteligência artificial estão sendo amplamente alcançados com a criação de modelos maiores, agregando conjuntos de dados maiores e aproveitando maior poder de computação.
O treinamento de um algoritmo de aprendizado poderoso pode exigir o uso de vários computadores durante dias ou semanas.
Para arquiteturas como VGG, BERT, GPT-2 e GPT-3, que têm milhões de configurações e são treinados em várias GPUs por várias semanas, isso pode ser uma diferença de várias centenas de quilos de CO-eq.
O GPT-2 da OpenAI lançado em 2019 é baseado em 1.5 bilhão de parâmetros, enquanto seu sucessor GPT-3 foi lançado no ano passado, cujos 175 bilhões de parâmetros o tornam mais de 100 vezes maior do que seu antecessor. À medida que os modelos maiores continuam avançando no campo, a quantidade de energia consumida para treiná-los também aumentará.
Código Carbono tem um módulo de mecanismo de rastreamento que registra a quantidade de energia usada pelos principais provedores de computação em nuvem e data centers locais hospedados de forma privada.
Então, o sistema usa dados de fontes públicas para estimar o volume de CO2 gerado, verificando as estatísticas da rede elétrica à qual o equipamento está conectado.
O rastreador estima o CO2 produzido para cada experimento usando um módulo de IA específico, armazenando dados de emissões para projetos e para toda a organização.
A ideia é que a CodeCarbon ajudará as empresas de TI e IA a limitar sua pegada de carbono à medida que crescem. CodeCarbon irá gerar um painel que permitirá às empresas ver facilmente a quantidade de emissões geradas pelo treinamento de seus modelos de aprendizado de máquina.
A capacidade de rastrear as emissões de CO2 representa um avanço significativo na capacidade dos desenvolvedores de usar os recursos de energia com sabedoria e, portanto, reduzir o impacto de seu trabalho em um ambiente cada vez mais frágil.
fonte: https://www.comet.ml/