論文の概要: Life-Cycle Emissions of AI Hardware: A Cradle-To-Grave Approach and Generational Trends

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01671v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 17:26:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:57:13.405081
• Title: Life-Cycle Emissions of AI Hardware: A Cradle-To-Grave Approach and Generational Trends
• Title（参考訳）: AIハードウェアのライフサイクルエミッション: クレードル・ツー・グラブアプローチと世代動向
• Authors: Ian Schneider, Hui Xu, Stephan Benecke, David Patterson, Keguo Huang, Parthasarathy Ranganathan, Cooper Elsworth,
• Abstract要約: 本研究では,温室効果ガス排出量の総合的AI加速器ライフサイクルアセスメント(LCA)を初めて発表した。 5つの処理ユニット(TPU)の解析は、ハードウェア寿命のすべての段階を包含する。 この研究の副産物は、AIハードウェアの持続可能性を評価するのに役立つ新しい計量計算炭素強度(CCI)である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.68541999760349
• License:
• Abstract: Specialized hardware accelerators aid the rapid advancement of artificial intelligence (AI), and their efficiency impacts AI's environmental sustainability. This study presents the first publication of a comprehensive AI accelerator life-cycle assessment (LCA) of greenhouse gas emissions, including the first publication of manufacturing emissions of an AI accelerator. Our analysis of five Tensor Processing Units (TPUs) encompasses all stages of the hardware lifespan - from raw material extraction, manufacturing, and disposal, to energy consumption during development, deployment, and serving of AI models. Using first-party data, it offers the most comprehensive evaluation to date of AI hardware's environmental impact. We include detailed descriptions of our LCA to act as a tutorial, road map, and inspiration for other computer engineers to perform similar LCAs to help us all understand the environmental impacts of our chips and of AI. A byproduct of this study is the new metric compute carbon intensity (CCI) that is helpful in evaluating AI hardware sustainability and in estimating the carbon footprint of training and inference. This study shows that CCI improves 3x from TPU v4i to TPU v6e. Moreover, while this paper's focus is on hardware, software advancements leverage and amplify these gains.
• Abstract（参考訳）: 特殊なハードウェアアクセラレータは、人工知能(AI)の急速な進歩を支援し、その効率はAIの環境持続可能性に影響を与える。 本研究は, 温室効果ガス排出量の総合的AI加速器ライフサイクルアセスメント (LCA) を初めて発表した。 5つのテンソルプロセッシングユニット(TPU)の分析は、原料抽出、製造、廃棄、開発、展開、提供中のエネルギー消費に至るまで、ハードウェア寿命のすべての段階を網羅している。 サードパーティのデータを使用して、AIハードウェアの環境影響に関する最も包括的な評価を提供する。 チュートリアル、道路地図、インスピレーションとして機能するためのLCAの詳細な説明が含まれており、他のコンピュータエンジニアが同様のLCAを実行して、チップやAIの環境影響を理解するのに役立ちます。 この研究の副産物は、AIハードウェアの持続可能性を評価し、トレーニングと推論の炭素フットプリントを推定するのに役立つ新しい計量計算炭素強度(CCI)である。 本研究は,CCIがTPU v4iからTPU v6eまで3倍改善することを示した。 さらに、本論文はハードウェアに重点を置いているが、ソフトウェアの発展はこれらの利益を生かし、増幅している。

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