論文の概要: Making AI Less "Thirsty": Uncovering and Addressing the Secret Water
Footprint of AI Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03271v3
- Date: Sun, 29 Oct 2023 17:30:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-31 22:50:43.281421
- Title: Making AI Less "Thirsty": Uncovering and Addressing the Secret Water
Footprint of AI Models
- Title（参考訳）: AIを"Thirsty"以下にする - AIモデルの秘密のフットプリントの発見と対処
- Authors: Pengfei Li and Jianyi Yang and Mohammad A. Islam and Shaolei Ren
- Abstract要約: マイクロソフトの最先端の米国データセンターでGPT-3を訓練することで、70万リットルの清浄な淡水を直接蒸発させることができる。
世界のAI需要は、2027年の4.2.6億立方メートルの水流出の原因となる可能性がある。
グローバルな水の課題に対応するために、AIモデルは、社会的責任を負い、例によってリードする必要がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.93600962447119
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The growing carbon footprint of artificial intelligence (AI) models,
especially large ones such as GPT-3, has been undergoing public scrutiny.
Unfortunately, however, the equally important and enormous water (withdrawal
and consumption) footprint of AI models has remained under the radar. For
example, training GPT-3 in Microsoft's state-of-the-art U.S. data centers can
directly evaporate 700,000 liters of clean freshwater, but such information has
been kept a secret. More critically, the global AI demand may be accountable
for 4.2 -- 6.6 billion cubic meters of water withdrawal in 2027, which is more
than the total annual water withdrawal of 4 -- 6 Denmark or half of the United
Kingdom. This is very concerning, as freshwater scarcity has become one of the
most pressing challenges shared by all of us in the wake of the rapidly growing
population, depleting water resources, and aging water infrastructures. To
respond to the global water challenges, AI models can, and also must, take
social responsibility and lead by example by addressing their own water
footprint. In this paper, we provide a principled methodology to estimate the
water footprint of AI models, and also discuss the unique spatial-temporal
diversities of AI models' runtime water efficiency. Finally, we highlight the
necessity of holistically addressing water footprint along with carbon
footprint to enable truly sustainable AI.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)モデルの炭素フットプリントの増加、特にGPT-3のような大きなフットプリントは、公衆の監視を受けている。
しかし残念ながら、AIモデルの等しく重要で巨大な水(水と消費)のフットプリントは、まだレーダーの下に残っている。
例えば、Microsoftの最先端の米国データセンターでGPT-3をトレーニングすることで、70,000リットルの淡水を直接蒸発させることができるが、そのような情報は秘密にされている。
さらに重要なのは、世界のai需要が2027年の4.2～660億立方メートル(約6兆6600億立方メートル)に達する可能性があることだ。
人口が急増し、水資源が枯渇し、水のインフラが老朽化している中で、淡水不足は私たち全員が共有する最も急進的な課題の1つになっている。
世界的な水難に答えるためには、aiモデルは社会的責任を負い、自分の水量に対処し、例を挙げてリードする必要がある。
本稿では,AIモデルの水分フットプリントを推定する原理的手法を提案するとともに,AIモデルの実行時の水効率の空間的・時間的差異について考察する。
最後に,真に持続的なaiを実現するために,水フットプリントとカーボンフットプリントの連携の必要性を強調する。
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