論文の概要: Sustainable AI: Environmental Implications, Challenges and Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00364v1
- Date: Sat, 30 Oct 2021 23:36:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-02 14:28:27.705702
- Title: Sustainable AI: Environmental Implications, Challenges and Opportunities
- Title（参考訳）: 持続可能なAI:環境への影響、課題、機会
- Authors: Carole-Jean Wu, Ramya Raghavendra, Udit Gupta, Bilge Acun, Newsha
Ardalani, Kiwan Maeng, Gloria Chang, Fiona Aga Behram, James Huang, Charles
Bai, Michael Gschwind, Anurag Gupta, Myle Ott, Anastasia Melnikov, Salvatore
Candido, David Brooks, Geeta Chauhan, Benjamin Lee, Hsien-Hsin S. Lee, Bugra
Akyildiz, Maximilian Balandat, Joe Spisak, Ravi Jain, Mike Rabbat, Kim
Hazelwood
- Abstract要約: 我々は、産業規模の機械学習ユースケースにおけるモデル開発サイクルを調べることで、AIコンピューティングの炭素フットプリントを特徴づける。
ハードウェア・ソフトウェア設計と大規模最適化がAIのカーボンフットプリント全体の削減にどのように役立つのかを、エンドツーエンドで分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.089123643565724
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper explores the environmental impact of the super-linear growth
trends for AI from a holistic perspective, spanning Data, Algorithms, and
System Hardware. We characterize the carbon footprint of AI computing by
examining the model development cycle across industry-scale machine learning
use cases and, at the same time, considering the life cycle of system hardware.
Taking a step further, we capture the operational and manufacturing carbon
footprint of AI computing and present an end-to-end analysis for what and how
hardware-software design and at-scale optimization can help reduce the overall
carbon footprint of AI. Based on the industry experience and lessons learned,
we share the key challenges and chart out important development directions
across the many dimensions of AI. We hope the key messages and insights
presented in this paper can inspire the community to advance the field of AI in
an environmentally-responsible manner.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、データ、アルゴリズム、システムハードウェアにまたがる全体論的観点から、AIの超線形成長トレンドの環境影響を考察する。
我々は、AIコンピューティングのカーボンフットプリントを、産業規模の機械学習ユースケースにおけるモデル開発サイクルを調べ、同時に、システムハードウェアのライフサイクルを考慮することで特徴づける。
さらに一歩進めると、AIコンピューティングの運用と製造の炭素フットプリントをキャプチャし、ハードウェア・ソフトウェア設計と大規模最適化がAI全体の炭素フットプリントを減らすのにどう役立つか、エンドツーエンドの分析結果を示す。
業界経験と学んだ教訓に基づいて、私たちは重要な課題を共有し、aiのさまざまな側面にわたる重要な開発方向を図示します。
この論文で示された重要なメッセージや洞察が、コミュニティに環境に責任のある方法でAIの分野を前進させることを願っている。
関連論文リスト
- Life-Cycle Emissions of AI Hardware: A Cradle-To-Grave Approach and Generational Trends [4.68541999760349]
本研究では,温室効果ガス排出量の総合的AI加速器ライフサイクルアセスメント(LCA)を初めて発表した。
5つの処理ユニット(TPU)の解析は、ハードウェア寿命のすべての段階を包含する。
この研究の副産物は、AIハードウェアの持続可能性を評価するのに役立つ新しい計量計算炭素強度(CCI)である。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-01T17:26:19Z) - Data and System Perspectives of Sustainable Artificial Intelligence [43.21672481390316]
持続可能なAIは、環境への影響を減らし、持続可能性を達成することを目的としたAIのサブフィールドである。
本稿では、これらの問題に対処するための現在の課題、機会、例題ソリューションについて論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-13T17:04:23Z) - Beyond Efficiency: Scaling AI Sustainably [4.711003829305544]
現代のAIアプリケーションは、コンピューティングにおける需要を継続的に増加させてきた。
本稿では, ハードウェア製造における炭素排出量の具体化だけでなく, トレーニングおよび推論からのCO排出の操作を含む, AIの炭素影響を特徴付ける。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-08T00:07:16Z) - Towards Green AI: Current status and future research [0.3749861135832072]
我々は、環境アセスメントとAIシステムのコードデザインの両方に対するアプローチの現状を調査することで、グリーンAIに関する言論を広げることを目指している。
我々は、関連する計算ハードウェアの炭素フットプリントを例示的に推定し、グリーンAIの手法をさらに調査する必要性を強調する。
AIを活用することで、AI4greenAIという独自の環境課題を軽減できると考えています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-01T08:10:01Z) - Generative AI for Low-Carbon Artificial Intelligence of Things with Large Language Models [67.0243099823109]
ジェネレーティブAI(GAI)は、AIoT(Artificial Intelligence of Things)の二酸化炭素排出量を減らす大きな可能性を秘めている
本稿では, 炭素排出量削減のためのGAIの可能性について検討し, 低炭素AIoTのための新しいGAI対応ソリューションを提案する。
本稿では,Large Language Model (LLM) を利用したCO_2排出最適化フレームワークを提案し,このフレームワークにより,プラグ可能なLLMとRetrieval Augmented Generation (RAG) モジュールを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-28T05:46:28Z) - On the Opportunities of Green Computing: A Survey [80.21955522431168]
人工知能(AI)は数十年にわたり、技術と研究において大きな進歩を遂げてきた。
高いコンピューティングパワーの必要性は、より高い二酸化炭素排出量をもたらし、研究の公正性を損なう。
コンピューティングリソースの課題とAIの環境への影響に取り組むため、グリーンコンピューティングはホットな研究トピックとなっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-01T11:16:41Z) - AI for IT Operations (AIOps) on Cloud Platforms: Reviews, Opportunities
and Challenges [60.56413461109281]
IT運用のための人工知能(AIOps)は、AIのパワーとIT運用プロセスが生成するビッグデータを組み合わせることを目的としている。
我々は、IT運用活動が発信する重要なデータの種類、分析における規模と課題、そしてどのように役立つかについて深く議論する。
主要なAIOpsタスクは、インシデント検出、障害予測、根本原因分析、自動アクションに分類します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-10T15:38:12Z) - AI Maintenance: A Robustness Perspective [91.28724422822003]
我々は、AIライフサイクルにおけるロバストネスの課題を強調し、自動車のメンテナンスに類似させることで、AIのメンテナンスを動機付ける。
本稿では,ロバストネスリスクの検出と軽減を目的としたAIモデル検査フレームワークを提案する。
我々のAIメンテナンスの提案は、AIライフサイクル全体を通して堅牢性評価、状態追跡、リスクスキャン、モデル硬化、規制を促進する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-08T15:02:38Z) - Towards Sustainable Artificial Intelligence: An Overview of
Environmental Protection Uses and Issues [0.0]
本稿では,明日の生態学的課題に対応するエネルギー消費技術のパラドックスについて述べる。
これは、ユースケースや具体的な例を示すために、グリーンプレイヤー向けのAIから多くの例を引き合いに出している。
環境の次元は、AIの幅広い倫理的問題の一部であり、長期的にAIの持続可能性を保証するために不可欠である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-22T14:31:48Z) - Eco2AI: carbon emissions tracking of machine learning models as the
first step towards sustainable AI [47.130004596434816]
eco2AIでは、エネルギー消費の追跡と地域CO2排出量の正当性に重点を置いている。
モチベーションは、サステナブルAIとグリーンAI経路の両方で、AIベースの温室効果ガスの隔離サイクルの概念からもたらされる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-31T09:34:53Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。