Deteriorarea climatului cauzată de emisiile de gaze cu efect de seră este mai mult decât evidentă și pentru a ajuta comunitatea cercetătorilor pentru a înțelege contribuția inteligenței artificiale la schimbările climatice și adoptă noi paradigme de cercetare în care reducerea emisiilor Tratat ca o măsură critică a performanței, un grup de cercetători internaționali în domeniul AI și cercetători în domeniul datelor au colaborat pentru a proiecta software capabil să estimeze amprenta de carbon a operațiunilor IT.
CodeCarbon este software open source concepute pentru a ajuta companiile să își monitorizeze amprenta de carbon AI.
Comet, un furnizor de soluții MLOps, a colaborat cu un consorțiu de companii AI și știința datelor din întreaga lume: MILA, laboratorul de cercetare AI condus de Yoshua Bengio în Montreal, BCG GAMMA, divizia de analiză și știința datelor din Boston Consulting Group și Haverford College din Pennsylvania, pentru a crea software open source.
Despre CodeCarbon
CodeCarbon este un software bazat pe piton că va permite programatorilor să își facă codul mai eficient și să reducă cantitatea de CO2 generată pentru utilizarea resurselor de calcul și îi va motiva să facă acest lucru.
Software-ul nu numai că estimează cantitatea de CO2 produsă pentru utilizarea resurselor IT, de asemenea, oferă dezvoltatorilor sfaturi despre cum să reducem emisiile selectarea infrastructurii cloud în regiunile care utilizează surse de energie reduse.
Yoshua Bengio, fondatorul MILA și câștigătorul Premiului Turing, a spus:
„IA este o tehnologie puternică și o forță definitivă, dar este important să fim conștienți de impactul său asupra mediului. Proiectul CodeCarbon vizează tocmai atingerea acestui obiectiv și sper că va inspira comunitatea AI să calculeze, să dezvăluie și să reducă amprenta lor de carbon. ”
Sylvain Duranton, Managing Director și Senior Partner la Boston Consulting Group (BCG) și Director Global la BCG GAMMA, a declarat:
„Pe baza istoriei recente, utilizarea IT în general și a AI în special va continua să crească exponențial în întreaga lume. În acest context, CodeCarbon poate ajuta organizațiile să se asigure că amprenta lor colectivă de carbon crește cât mai puțin posibil ”.
În mediul de cercetare axat pe învățarea profundă, progresele în inteligența artificială se realizează în mare măsură prin crearea de modele mai mari, agregarea unor seturi de date mai mari și valorificarea unei puteri de calcul mai mari.
Instruirea unui algoritm de învățare puternic poate necesita utilizarea mai multor computere pe parcursul a câteva zile sau săptămâni.
Pentru arhitecturi precum VGG, BERT, GPT-2 și GPT-3, care au milioane de configurații și sunt instruiți pe mai multe GPU-uri timp de câteva săptămâni, aceasta poate fi o diferență de câteva sute de kilograme de CO-eq.
GPT-2 OpenAI lansat în 2019 se bazează pe 1.5 miliarde de parametri, în timp ce succesorul său GPT-3 a fost lansat anul trecut, ale cărui 175 de miliarde de parametri îl fac de peste 100 de ori mai mare decât predecesorul său. Pe măsură ce modelele mai mari continuă să avanseze pe teren, cantitatea de energie consumată pentru a le antrena va crește, de asemenea.
CodeCarbon are un modul mecanism de urmărire care înregistrează cantitatea de energie utilizată de către principalii furnizori de cloud computing și centre de date locale găzduite privat.
apoi, sistemul utilizează date din surse publice pentru a estima volumul de CO2 generat, verificarea statisticilor rețelei electrice la care este conectat echipamentul.
Trackerul estimează CO2 produs pentru fiecare experiment folosind un anumit modul AI, stocând datele privind emisiile pentru proiecte și pentru întreaga organizație.
Ideea este că CodeCarbon va ajuta companiile IT și AI să își limiteze amprenta de carbon pe măsură ce cresc. CodeCarbon va genera un tablou de bord care va permite companiilor să vadă cu ușurință cantitatea de emisii generate prin instruirea modelelor lor de învățare automată.
Abilitatea de a urmări emisiile de CO2 reprezintă un progres semnificativ în capacitatea dezvoltatorilor de a utiliza în mod înțelept resursele de energie și, prin urmare, de a reduce impactul muncii lor într-un mediu din ce în ce mai fragil.
Fuente: https://www.comet.ml/