論文の概要: Towards Environmentally Equitable AI via Geographical Load Balancing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05494v1
- Date: Tue, 20 Jun 2023 17:13:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-16 03:34:42.972930
- Title: Towards Environmentally Equitable AI via Geographical Load Balancing
- Title(参考訳): 地理的負荷分散による環境に配慮したAIを目指して
- Authors: Pengfei Li and Jianyi Yang and Adam Wierman and Shaolei Ren
- Abstract要約: 本稿では、その地域的負の環境影響のバランスをとることによって、AIの環境不平等に対処する第一歩を踏み出す。
大規模言語AIモデルに対する推論要求を提供する地理的に分散した10のデータセンタを考慮し、トレースベースのシミュレーションを実行する。
その結果,既存のGLBアプローチは環境不平等を増大させる可能性を示し,提案したエクイティ対応GLBは,炭素および水のフットプリントにおける地域格差を著しく低減できることを示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 33.46440985085419
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Fueled by the soaring popularity of large language and foundation models, the
accelerated growth of artificial intelligence (AI) models' enormous
environmental footprint has come under increased scrutiny. While many
approaches have been proposed to make AI more energy-efficient and
environmentally friendly, environmental inequity -- the fact that AI's
environmental footprint can be disproportionately higher in certain regions
than in others -- has emerged, raising social-ecological justice concerns. This
paper takes a first step toward addressing AI's environmental inequity by
balancing its regional negative environmental impact. Concretely, we focus on
the carbon and water footprints of AI model inference and propose equity-aware
geographical load balancing (GLB) to explicitly address AI's environmental
impacts on the most disadvantaged regions. We run trace-based simulations by
considering a set of 10 geographically-distributed data centers that serve
inference requests for a large language AI model. The results demonstrate that
existing GLB approaches may amplify environmental inequity while our proposed
equity-aware GLB can significantly reduce the regional disparity in terms of
carbon and water footprints.
- Abstract(参考訳): 大規模言語や基礎モデルの普及により、人工知能(AI)モデルの巨大な環境フットプリントの急速な成長は、より精査されている。
AIをよりエネルギー効率が高く環境に優しいものにするために多くのアプローチが提案されているが、環境不平等(AIの環境フットプリントが他の地域よりも不均等に高いという事実)が出現し、社会生態学的正義の懸念が高まっている。
本稿では、その地域的負の環境影響のバランスをとることによって、AIの環境不平等に対処する第一歩を踏み出す。
具体的には、AIモデル推論の炭素と水のフットプリントに注目し、最も不利な領域におけるAIの環境影響を明確化するために、エクイティ対応の地理的負荷分散(GLB)を提案する。
大規模言語AIモデルに対する推論要求を提供する地理的に分散した10のデータセンタを考慮し、トレースベースのシミュレーションを実行する。
その結果,既存のGLBアプローチは環境不平等を増大させる可能性を示し,提案したエクイティ対応GLBは,炭素および水のフットプリントにおける地域格差を著しく低減できることを示した。
関連論文リスト
- Recommendations for public action towards sustainable generative AI
systems [0.0]
本稿では,生成AIの環境フットプリントの構成要素について述べる。
これは、大規模な言語モデルのトレーニングに関連する大量のCO2排出量と水消費を強調します。
また, 環境負荷に影響を及ぼすモデルの特徴と要因についても検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-04T08:55:53Z) - 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) - A Comparative Study of Machine Learning Algorithms for Anomaly Detection
in Industrial Environments: Performance and Environmental Impact [62.997667081978825]
本研究は,環境の持続可能性を考慮した高性能機械学習モデルの要求に応えることを目的としている。
Decision TreesやRandom Forestsといった従来の機械学習アルゴリズムは、堅牢な効率性とパフォーマンスを示している。
しかし, 資源消費の累積増加にもかかわらず, 最適化された構成で優れた結果が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-01T15:18:00Z) - Fairness in AI and Its Long-Term Implications on Society [68.8204255655161]
AIフェアネスを詳しく見て、AIフェアネスの欠如が、時間の経過とともにバイアスの深化につながるかを分析します。
偏りのあるモデルが特定のグループに対してよりネガティブな現実的な結果をもたらすかについて議論する。
問題が続くと、他のリスクとの相互作用によって強化され、社会不安という形で社会に深刻な影響を及ぼす可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-16T11:22:59Z) - Free Lunch for Domain Adversarial Training: Environment Label Smoothing [82.85757548355566]
環境ラベル平滑化 (ELS) により, 騒音環境ラベルに対するトレーニング安定性, 局所収束性, 堅牢性を向上する。
特に環境ラベルが騒がしい場合, 領域の一般化・適応タスクについて, 最先端の成果が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-01T02:55:26Z) - 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) - Sustainable AI: Environmental Implications, Challenges and Opportunities [13.089123643565724]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-30T23:36:10Z) - Unraveling the hidden environmental impacts of AI solutions for
environment [0.04588028371034406]
過去10年間、人工知能はこのような劇的な進歩に遭遇し、現在、環境問題を解決するツールとして選択されている。
ディープラーニングコミュニティは、より多くのパラメータを持つトレーニングモデルには大量のエネルギーと結果としてGHG排出量が必要であることに気付き始めた。
本稿では,「緑のためのAI」の負の影響について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-22T14:56:47Z) - AI in the "Real World": Examining the Impact of AI Deployment in
Low-Resource Contexts [1.90365714903665]
本稿では,低リソース環境における大規模産業ラボによるAIの展開について検討する。
予想外のデプロイメントに影響を与える要因を強調し、グローバルサウスにおけるAIデプロイメントの状況を反映する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-28T01:49:24Z)
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。