論文の概要: Beyond Efficiency: Scaling AI Sustainably
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05303v1
- Date: Sat, 8 Jun 2024 00:07:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 20:34:04.653826
- Title: Beyond Efficiency: Scaling AI Sustainably
- Title（参考訳）: 効率性を超えて: 持続可能なAIのスケーリング
- Authors: Carole-Jean Wu, Bilge Acun, Ramya Raghavendra, Kim Hazelwood,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.711003829305544
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Barroso's seminal contributions in energy-proportional warehouse-scale computing launched an era where modern datacenters have become more energy efficient and cost effective than ever before. At the same time, modern AI applications have driven ever-increasing demands in computing, highlighting the importance of optimizing efficiency across the entire deep learning model development cycle. This paper characterizes the carbon impact of AI, including both operational carbon emissions from training and inference as well as embodied carbon emissions from datacenter construction and hardware manufacturing. We highlight key efficiency optimization opportunities for cutting-edge AI technologies, from deep learning recommendation models to multi-modal generative AI tasks. To scale AI sustainably, we must also go beyond efficiency and optimize across the life cycle of computing infrastructures, from hardware manufacturing to datacenter operations and end-of-life processing for the hardware.
- Abstract（参考訳）: バローゾのエネルギーに比例した倉庫規模のコンピューティングへの献身的な貢献は、現代のデータセンターがこれまで以上にエネルギー効率とコスト効率を高めてきた時代を幕開けた。
同時に、現代のAIアプリケーションは、ディープラーニングモデル開発サイクル全体にわたって効率を最適化することの重要性を強調しながら、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、トレーニングと推論からの運転中の二酸化炭素排出量と、データセンターの構築とハードウェア製造から排出した炭素排出量の両方を含む、AIのカーボンインパクトを特徴付ける。
我々は、ディープラーニングレコメンデーションモデルからマルチモーダル生成AIタスクまで、最先端AI技術における主要な効率最適化機会を強調します。
AIを継続的にスケールアップするには、ハードウェア製造からデータセンタ運用、ハードウェアの終末処理に至るまで、コンピュータインフラストラクチャのライフサイクル全体にわたって、効率性を超えて最適化しなければなりません。
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