論文の概要: How Green Can AI Be? A Study of Trends in Machine Learning Environmental Impacts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17376v1
- Date: Mon, 23 Dec 2024 08:24:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 16:01:19.273303
- Title: How Green Can AI Be? A Study of Trends in Machine Learning Environmental Impacts
- Title（参考訳）: AIはどのようにしてグリーンになるのか? 機械学習環境影響のトレンドに関する研究
- Authors: Clément Morand, Anne-Laure Ligozat, Aurélie Névéol,
- Abstract要約: 最適化戦略は、AIに関連するエネルギー消費と環境への影響を減らすことを目的としている。
本稿では,個々のグラフィクスカードの生産への影響と,機械学習(ML)モデルの学習に伴う環境への影響について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.640490842167383
- License:
- Abstract: The compute requirements associated with training Artificial Intelligence (AI) models have increased exponentially over time. Optimisation strategies aim to reduce the energy consumption and environmental impacts associated with AI, possibly shifting impacts from the use phase to the manufacturing phase in the life-cycle of hardware. This paper investigates the evolution of individual graphics cards production impacts and of the environmental impacts associated with training Machine Learning (ML) models over time. We collect information on graphics cards used to train ML models and released between 2013 and 2023. We assess the environmental impacts associated with the production of each card to visualize the trends on the same period. Then, using information on notable AI systems from the Epoch AI dataset we assess the environmental impacts associated with training each system. The environmental impacts of graphics cards production have increased continuously. The energy consumption and environmental impacts associated with training models have increased exponentially, even when considering reduction strategies such as location shifting to places with less carbon intensive electricity mixes. These results suggest that current impact reduction strategies cannot curb the growth in the environmental impacts of AI. This is consistent with rebound effect, where the efficiency increases fuel the creation of even larger models thereby cancelling the potential impact reduction. Furthermore, these results highlight the importance of considering the impacts of hardware over the entire life-cycle rather than the sole usage phase in order to avoid impact shifting. The environmental impact of AI cannot be reduced without reducing AI activities as well as increasing efficiency.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)モデルのトレーニングに関連する計算要件は、時間とともに指数関数的に増加している。
最適化戦略は、AIに関連するエネルギー消費と環境への影響を減らすことを目的としており、ハードウェアのライフサイクルにおける使用フェーズから製造フェーズへ、おそらくは影響をシフトさせる。
本稿では,個々のグラフィクスカードの生産への影響と,機械学習(ML)モデルの学習に伴う環境への影響について検討する。
2013年から2023年にかけて,MLモデルのトレーニングに使用されたグラフィックカードに関する情報を収集した。
我々は,各カードの生産に伴う環境影響を評価し,同じ期間におけるトレンドを可視化する。
次に、Epoch AIデータセットから注目すべきAIシステムに関する情報を用いて、各システムのトレーニングに関連する環境影響を評価する。
グラフィクスカードの生産による環境影響は、継続的に増大している。
炭素濃度の低い場所への移動のような還元戦略を考えると、トレーニングモデルに関連するエネルギー消費と環境への影響は指数関数的に増大している。
これらの結果は、現在の影響低減戦略は、AIの環境影響の増大を抑制することができないことを示唆している。
これはリバウンド効果と一致しており、効率が向上し、さらに大きなモデルの作成が促進され、潜在的影響の低減がキャンセルされる。
さらに、これらの結果は、インパクトシフトを避けるために、唯一の使用フェーズではなく、ライフサイクル全体に対するハードウェアの影響を考慮することの重要性を強調している。
AIの環境への影響は、AI活動の削減と効率の向上なしには軽減できない。
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