論文の概要: A Water Efficiency Dataset for African Data Centers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03716v1
- Date: Wed, 04 Dec 2024 21:09:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-06 14:42:48.155368
- Title: A Water Efficiency Dataset for African Data Centers
- Title（参考訳）: アフリカのデータセンターにおける水効率データセット
- Authors: Noah Shumba, Opelo Tshekiso, Pengfei Li, Giulia Fanti, Shaolei Ren,
- Abstract要約: 本稿では,5つの異なる気候領域にわたる41のアフリカ諸国のデータセンターにおける水利用効率を推定するための,第1種データセットを提案する。
また、我々のデータセットを用いて、2つの大きな言語モデルにおける推論の水消費量を評価し、推定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.283078610945356
- License:
- Abstract: AI computing and data centers consume a large amount of freshwater, both directly for cooling and indirectly for electricity generation. While most attention has been paid to developed countries such as the U.S., this paper presents the first-of-its-kind dataset that combines nation-level weather and electricity generation data to estimate water usage efficiency for data centers in 41 African countries across five different climate regions. We also use our dataset to evaluate and estimate the water consumption of inference on two large language models (i.e., Llama-3-70B and GPT-4) in 11 selected African countries. Our findings show that writing a 10-page report using Llama-3-70B could consume about \textbf{0.7 liters} of water, while the water consumption by GPT-4 for the same task may go up to about 60 liters. For writing a medium-length email of 120-200 words, Llama-3-70B and GPT-4 could consume about \textbf{0.13 liters} and 3 liters of water, respectively. Interestingly, given the same AI model, 8 out of the 11 selected African countries consume less water than the global average, mainly because of lower water intensities for electricity generation. However, water consumption can be substantially higher in some African countries with a steppe climate than the U.S. and global averages, prompting more attention when deploying AI computing in these countries. Our dataset is publicly available on \href{https://huggingface.co/datasets/masterlion/WaterEfficientDatasetForAfricanCountries/tree/main}{Hugging Face}.
- Abstract（参考訳）: AIコンピューティングとデータセンターは、直接冷却と間接的に発電の両方に大量の淡水を消費する。
米国などの先進国に注目が集まっているが、本論文では、国家レベルの気象と発電データを組み合わせて、5つの異なる気候領域にわたる41のアフリカ諸国のデータセンターにおける水利用効率を推定するファースト・オブ・イズ・シンド・データセットを提示する。
また,アフリカの11か国における2つの大言語モデル(Llama-3-70BとGPT-4)における推論の水分消費量を評価し,推定するためにデータセットを用いた。
以上の結果から,Llama-3-70Bを用いて10ページのレポートを作成すれば,約60リットルの水が消費され,GPT-4による水消費量は60リットルに達する可能性が示唆された。
120-200ワードの中長メールを書く場合、Llama-3-70B と GPT-4 は、それぞれ約 \textbf{0.13 liter} と 3 リットルの水を使うことができた。
興味深いことに、同じAIモデルを考えると、選択されたアフリカの11か国のうち8か国は、主に発電用の水強度が低いため、世界平均よりも少ない水を消費している。
しかし、米国や世界の平均よりもステップ気候のアフリカ諸国では水消費が著しく高くなり、これらの国々でAIコンピューティングを展開する際により多くの注意が向けられる。
私たちのデータセットは、 \href{https://huggingface.co/datasets/masterlion/WaterEfficientDatasetForAfricanCountries/tree/main}{Hugging Face}で公開されています。
関連論文リスト
- Environmental Burden of United States Data Centers in the Artificial Intelligence Era [0.5025737475817937]
データセンターは1億5500万トン以上のCO$2$e(2023年の米国の排出量の2.18%)を発生させた
データセンターの炭素強度 - 消費する電力単位当たりのCO$_2$eの排出量 - は、米国平均を48%上回った。
私たちのデータパイプラインと可視化ツールは、データセンターの現在と将来の環境影響を評価するために利用できます。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-14T19:55:49Z) - A Dataset for Research on Water Sustainability [18.979261592551676]
本研究は, 冷却システムにおける直接水利用と, 発電に埋め込まれた間接水利用のためのデータセットを構築した。
当社のデータセットは、2019年から2023年までの米国の主要都市と州の時給水効率で構成されています。
本稿では,データセットの予備解析を行い,その利点を享受できる3つの潜在的なアプリケーションについて論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-24T02:59:52Z) - Making AI Less "Thirsty": Uncovering and Addressing the Secret Water
Footprint of AI Models [34.93600962447119]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-06T17:55:27Z) - An evaluation of deep learning models for predicting water depth
evolution in urban floods [59.31940764426359]
高空間分解能水深予測のための異なる深層学習モデルの比較を行った。
深層学習モデルはCADDIESセル-オートマタフラッドモデルによってシミュレーションされたデータを再現するために訓練される。
その結果,ディープラーニングモデルでは,他の手法に比べて誤差が低いことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-20T16:08:54Z) - AfriSenti: A Twitter Sentiment Analysis Benchmark for African Languages [45.88640066767242]
アフリカには6以上の言語族から2000以上の言語があり、全大陸で最高の言語多様性がある。
しかし、アフリカ語で実施されているNLP研究はほとんどない。そのような研究を可能にする上で重要なのは、高品質な注釈付きデータセットが利用可能であることだ。
本稿では,14のアフリカ語で110,000以上のツイートを含む感情分析ベンチマークであるAfriSentiを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-17T15:40:12Z) - MasakhaNER 2.0: Africa-centric Transfer Learning for Named Entity
Recognition [55.95128479289923]
アフリカ系言語は10億人を超える人々によって話されているが、NLPの研究や開発ではあまり語られていない。
我々は、20のアフリカ言語で最大の人間アノテーション付きNERデータセットを作成します。
最適な転送言語を選択すると、ゼロショットF1スコアが平均14ポイント向上することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-22T08:53:14Z) - Comprehensive Benchmark Datasets for Amharic Scene Text Detection and
Recognition [56.048783994698425]
Ethiopic/Amharicスクリプトはアフリカ最古の書記システムの一つで、東アフリカで少なくとも23の言語に対応している。
アムハラ語の表記体系である Abugida は282音節、15句の句読点、20の数字を持つ。
HUST-ART, HUST-AST, ABE, Tana という,自然界におけるアムハラ文字の検出と認識のための総合的な公開データセットを提示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-23T03:19:35Z) - Jalisco's multiclass land cover analysis and classification using a
novel lightweight convnet with real-world multispectral and relief data [51.715517570634994]
本稿では、LC分類と解析を行うために、新しい軽量(89kパラメータのみ)畳み込みニューラルネットワーク(ConvNet)を提案する。
本研究では,実世界のオープンデータソースを3つ組み合わせて13のチャネルを得る。
組込み分析は、いくつかのクラスにおいて限られたパフォーマンスを期待し、最も類似したクラスをグループ化する機会を与えてくれます。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-26T14:58:51Z) - An Analysis of Elephants' Movement Data in Sub-Saharan Africa Using
Clustering [4.226857685278872]
サハラ以南のアフリカ地域のアフリカ・エレファントにとっての興味ある場所を特定するために,クラスタリングの利用について検討する。
南アフリカのクルーガー国立公園(KNP)、ナミビアのエトシャ国立公園、およびブルキナファソとコンゴの地域で、アフリカゾウの追跡のための公開データセットを用いて分析を行った。
予想通り、ゾウは水源周辺や人間の居住地、特に水穴のある場所を中心に動きを集結する傾向にある。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-05T14:46:41Z) - Towards Sustainable Energy-Efficient Data Centers in Africa [0.0]
2040年までに、世界の排出量の14%はデータセンターから来ることになる。
本稿では、データセンターの運用をモデル化し最適化するためにAIとデジタルツインを用いた初期の知見を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-09T07:18:21Z)
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。