論文の概要: Frugal Computing -- On the need for low-carbon and sustainable computing
and the path towards zero-carbon computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06642v1
- Date: Sun, 12 Mar 2023 12:02:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-14 17:46:55.756713
- Title: Frugal Computing -- On the need for low-carbon and sustainable computing
and the path towards zero-carbon computing
- Title(参考訳): frugal computing --低炭素・持続可能なコンピューティングの必要性とゼロ炭素コンピューティングへの道
- Authors: Wim Vanderbauwhede
- Abstract要約: 現在のコンピューティングからの排出量は世界全体の約4%である。
これは既に航空会社からの排出を上回っており、今後20年間で急上昇すると予想されている。
2040年までには、温暖化を1.5ドル以下に抑えるため、コンピューティングだけでは排出量の半分以上を占めることになる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The current emissions from computing are almost 4% of the world total. This
is already more than emissions from the airline industry and are projected to
rise steeply over the next two decades. By 2040 emissions from computing alone
will account for more than half of the emissions budget to keep global warming
below 1.5$^\circ$C. Consequently, this growth in computing emissions is
unsustainable. The emissions from production of computing devices exceed the
emissions from operating them, so even if devices are more energy efficient
producing more of them will make the emissions problem worse. Therefore we must
extend the useful life of our computing devices. As a society we need to start
treating computational resources as finite and precious, to be utilised only
when necessary, and as effectively as possible. We need frugal computing:
achieving our aims with less energy and material.
- Abstract(参考訳): 現在のコンピューティングからの排出量は世界全体の約4%である。
これは既に航空会社からの排出を上回っており、今後20年間で急上昇すると予想されている。
2040年までには、温暖化を1.5ドル^\circ$C以下に抑えるため、コンピューティングだけでは排出量の半分以上を占めることになる。
したがって、この計算エミッションの成長は持続不可能である。
コンピュータ機器の生産による排出は、その操作による排出を上回っているため、機器のエネルギー効率が高ければ、排出問題を悪化させることになる。
したがって、我々はコンピュータ機器の有用な寿命を延ばさなければならない。
社会として、計算資源を有限かつ貴重なものとして扱い、必要なときにのみ利用し、可能な限り効果的に活用する必要がある。
より少ないエネルギーと物質で目的を達成すること。
関連論文リスト
- 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) - Counting Carbon: A Survey of Factors Influencing the Emissions of
Machine Learning [77.62876532784759]
機械学習(ML)は、モデルトレーニングプロセス中に計算を実行するためにエネルギーを使用する必要がある。
このエネルギーの生成には、使用量やエネルギー源によって、温室効果ガスの排出という観点からの環境コストが伴う。
本稿では,自然言語処理とコンピュータビジョンにおいて,95のMLモデルの炭素排出量の時間的および異なるタスクに関する調査を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-16T18:35:00Z) - Estimating the Carbon Footprint of BLOOM, a 176B Parameter Language
Model [72.65502770895417]
176ビリオンパラメータ言語モデルBLOOMの炭素フットプリントを,そのライフサイクルにわたって定量化する。
BLOOMの最終訓練で約24.7トンのカルボネックが放出されたと推定する。
本稿では,機械学習モデルの炭素フットプリントを正確に推定することの難しさについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-03T17:13:48Z) - 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) - Sustainable Computing -- Without the Hot Air [0.8602553195689513]
コンピューティングの需要は指数関数的に増え続けている。
この成長は、エネルギー効率の改善が需要の増加を上回らない限り、コンピュータのエネルギー消費の指数的な増加に繋がる。
本稿では, 計算の炭素フットプリントを決定する基本的傾向と, 持続可能な計算を実現する上での意義を考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-30T19:48:33Z) - Modelling the transition to a low-carbon energy supply [91.3755431537592]
気候変動の影響を制限するため、低炭素電力供給への移行が不可欠である。
二酸化炭素排出量の削減は、世界がピーク点に達するのを防ぐのに役立ちます。
排気ガスの排出は、世界中の気象条件の極端に繋がる可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-25T12:37:05Z) - Carbon Emissions and Large Neural Network Training [19.233899715628073]
我々は最近の大型モデルT5, Meena, GShard, Switch Transformer, GPT-3のエネルギー使用量と炭素フットプリントを算出する。
エネルギー効率とCO2排出量(CO2e)を改善するための次の機会を強調します。
MLの炭素フットプリントを減らすために、エネルギー使用量とCO2eはモデルを評価する上で重要な指標であるべきだと考えています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-21T04:44:25Z) - Chasing Carbon: The Elusive Environmental Footprint of Computing [11.992632765006087]
我々は、炭素排出量の観点から計算の環境効果を分析する。
現代のモバイルおよびデータセンター機器に関連するほとんどの排出量は、ハードウェア製造とインフラから来ている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-28T18:15:22Z) - Green Algorithms: Quantifying the carbon footprint of computation [0.0]
本稿では,任意の計算タスクの炭素フットプリントを,標準化された信頼性の高い方法で推定する枠組みを提案する。
温室効果ガスの排出を解釈し、文脈的に解釈する指標が定義され、車や飛行機で走行する同等距離を含む。
我々は、ユーザが計算の炭素フットプリントを見積り、レポートできる、無料で利用可能なオンラインツールであるGreen Algorithmsを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-15T11:05:33Z) - Optimizing carbon tax for decentralized electricity markets using an
agent-based model [69.3939291118954]
人為的気候変動の影響を避けるためには、化石燃料から低炭素技術への移行が必要である。
炭素税は、この移行を支援する効率的な方法であることが示されている。
NSGA-IIの遺伝的アルゴリズムを用いて、電力混合の平均電気価格と相対炭素強度を最小化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-28T06:54:43Z)
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。