論文の概要: The Energy Cost of Artificial Intelligence of Things Lifecycle
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00540v1
- Date: Thu, 1 Aug 2024 13:23:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-04 20:36:37.924853
- Title: The Energy Cost of Artificial Intelligence of Things Lifecycle
- Title（参考訳）: モノの人工知能のエネルギーコスト
- Authors: Shih-Kai Chou, Jernej Hribar, Mihael Mohorčič, Carolina Fortuna,
- Abstract要約: そこで本研究では,AIoTシステムのライフサイクル全体にわたって,推論のエネルギーコストを計測する新しい指標を提案する。
eCALでは、モデルが良くなるほど、それが使われるほど、推論のエネルギー効率が良くなることを示す。
また、エネルギー消費と炭素強度(CI)に基づいて、同等のCO$2$排出量を計算し、AIoTシステムの炭素フットプリントを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.47998222538650537
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI)coupled with existing Internet of Things (IoT) enables more streamlined and autonomous operations across various economic sectors. Consequently, the paradigm of Artificial Intelligence of Things (AIoT) having AI techniques at its core implies additional energy and carbon costs that may become significant with more complex neural architectures. To better understand the energy and Carbon Footprint (CF) of some AIoT components, very recent studies employ conventional metrics. However, these metrics are not designed to capture energy efficiency aspects of inference. In this paper, we propose a new metric, the Energy Cost of AIoT Lifecycle (eCAL) to capture the overall energy cost of inference over the lifecycle of an AIoT system. We devise a new methodology for determining eCAL of an AIoT system by analyzing the complexity of data manipulation in individual components involved in the AIoT lifecycle and derive the overall and per bit energy consumption. With eCAL we show that the better a model is and the more it is used, the more energy efficient an inference is. For an example AIoT configuration, eCAL for making $100$ inferences is $1.43$ times higher than for $1000$ inferences. We also evaluate the CF of the AIoT system by calculating the equivalent CO$_{2}$ emissions based on the energy consumption and the Carbon Intensity (CI) across different countries. Using 2023 renewable data, our analysis reveals that deploying an AIoT system in Germany results in emitting $4.62$ times higher CO$_2$ than in Finland, due to latter using more low-CI energy sources.
- Abstract（参考訳）: 既存のIoT(Internet of Things)と組み合わせた人工知能(AI)によって、さまざまな経済分野におけるより合理化された自律的な操作が可能になる。
その結果、AI技術が中心となるAIoT(Artificial Intelligence of Things)のパラダイムは、より複雑なニューラルネットワークアーキテクチャで重要になる可能性のある、追加のエネルギーと炭素コストを示唆している。
いくつかのAIoTコンポーネントのエネルギーとカーボンフットプリント(CF)をよりよく理解するために、非常に最近の研究では、従来のメトリクスを使用している。
しかしながら、これらの指標は推論のエネルギー効率面を捉えるように設計されていない。
本稿では,AIoTシステムのライフサイクルの全体的エネルギーコストを把握するために,AIoTライフサイクルのエネルギーコスト(eCAL)という新たな指標を提案する。
我々は、AIoTライフサイクルに関わる個々のコンポーネントにおけるデータ操作の複雑さを分析して、AIoTシステムのeCALを決定するための新しい方法論を考案し、全体およびビット当たりのエネルギー消費を導出する。
eCALでは、モデルが良くなるほど、それが使われるほど、推論のエネルギー効率が良くなることを示す。
例えば、100ドルの推論を行うeCALは、1000ドルの推論よりも1.43ドル高い。
また,各国におけるエネルギー消費と炭素強度(CI)に基づいて,同等のCO$_{2}$排出量を算出し,AIoTシステムのCFを評価する。
2023年の再生可能データを用いて分析したところ、AIoTシステムをドイツに展開すると、後者は低CIエネルギー源を使用するため、フィンランドよりも4.62ドル高いCO$2$が発生することがわかった。
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