論文の概要: Unveiling Environmental Impacts of Large Language Model Serving: A Functional Unit View

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11256v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 20:20:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:14:00.251253
• Title: Unveiling Environmental Impacts of Large Language Model Serving: A Functional Unit View
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける環境影響の解明:機能的ユニットビュー
• Authors: Yanran Wu, Inez Hua, Yi Ding,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は強力な能力を提供するが、特に二酸化炭素の排出において、環境コストがかなり高い。 機能ユニット (FU) の概念を導入し, LLM の環境影響を評価するための FU ベースのフレームワークである FUEL を開発した。 本研究は, モデル選択, 展開戦略, ハードウェア選択を最適化することにより, 二酸化炭素排出量削減の可能性を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5832043241251337
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) offer powerful capabilities but come with significant environmental costs, particularly in carbon emissions. Existing studies benchmark these emissions but lack a standardized basis for comparison across models. To address this, we introduce the concept of a functional unit (FU) and develop FUEL, the first FU-based framework for evaluating LLM serving's environmental impact. Through case studies on model size, quantization, and hardware, we uncover key trade-offs in sustainability. Our findings highlight the potential for reducing carbon emissions by optimizing model selection, deployment strategies, and hardware choices, paving the way for more sustainable AI infrastructure.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は強力な能力を提供するが、特に二酸化炭素の排出において、環境コストがかなり高い。 既存の研究はこれらの排出をベンチマークするが、モデル間で比較するための標準化された基礎は欠如している。 そこで本研究では,機能ユニット(FU)の概念を導入し,LLMの環境影響を評価するための最初のFUベースのフレームワークであるFUELを開発する。 モデルサイズ、量子化、ハードウェアに関するケーススタディを通じて、持続可能性における重要なトレードオフを明らかにする。 私たちの研究は、モデル選択、デプロイメント戦略、ハードウェア選択を最適化することで、二酸化炭素排出量を減らす可能性を強調し、より持続可能なAIインフラへの道を開いた。

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