論文の概要: Carbontracker: Tracking and Predicting the Carbon Footprint of Training
Deep Learning Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.03051v1
- Date: Mon, 6 Jul 2020 20:24:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-13 02:19:43.645361
- Title: Carbontracker: Tracking and Predicting the Carbon Footprint of Training
Deep Learning Models
- Title（参考訳）: Carbon Tracker: 深層学習モデルのカーボンフットプリントの追跡と予測
- Authors: Lasse F. Wolff Anthony, Benjamin Kanding, Raghavendra Selvan
- Abstract要約: この指数的な傾向が続くと、機械学習(ML)は気候変動に重要な貢献をする可能性がある。
モデル開発とトレーニングのエネルギーと炭素フットプリントは,Carbontrackerなどのツールを用いたパフォーマンス指標とともに報告される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3441021278275805
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning (DL) can achieve impressive results across a wide variety of
tasks, but this often comes at the cost of training models for extensive
periods on specialized hardware accelerators. This energy-intensive workload
has seen immense growth in recent years. Machine learning (ML) may become a
significant contributor to climate change if this exponential trend continues.
If practitioners are aware of their energy and carbon footprint, then they may
actively take steps to reduce it whenever possible. In this work, we present
Carbontracker, a tool for tracking and predicting the energy and carbon
footprint of training DL models. We propose that energy and carbon footprint of
model development and training is reported alongside performance metrics using
tools like Carbontracker. We hope this will promote responsible computing in ML
and encourage research into energy-efficient deep neural networks.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)は、さまざまなタスクで印象的な結果を得ることができるが、特殊なハードウェアアクセラレーターで広範囲にわたるトレーニングモデルのコストがかかることが多い。
このエネルギー集約型ワークロードは近年大きく成長している。
この指数的な傾向が続くと、機械学習(ML)は気候変動に重要な貢献をする可能性がある。
実践者が自分のエネルギーと炭素の足跡を知っていれば、可能な限り減らすために積極的に行動するかもしれない。
本研究では,学習用DLモデルのエネルギーおよび炭素フットプリントを追跡し,予測するツールであるCarbontrackerを紹介する。
モデル開発とトレーニングのエネルギーとカーボンフットプリントを,carbontrackerなどのツールを用いたパフォーマンス指標とともに報告する。
これはMLにおける責任あるコンピューティングを促進し、エネルギー効率の高いディープニューラルネットワークの研究を促進することを願っている。
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