論文の概要: Carbon Footprint Evaluation of Code Generation through LLM as a Service

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01036v1
• Date: Sun, 30 Mar 2025 15:27:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 19:59:19.115579
• Title: Carbon Footprint Evaluation of Code Generation through LLM as a Service
• Title（参考訳）: LLMによるコード生成の炭素フットプリントによる評価
• Authors: Tina Vartziotis, Maximilian Schmidt, George Dasoulas, Ippolyti Dellatolas, Stefano Attademo, Viet Dung Le, Anke Wiechmann, Tim Hoffmann, Michael Keckeisen, Sotirios Kotsopoulos,
• Abstract要約: グリーンコーディングとAIモデルはエネルギー効率を向上させることができると主張している。 本稿では,AIモデルの持続可能性意識を測定するためのグリーンコーディングとメトリクスの概要を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.782162597806532
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to increased computing use, data centers consume and emit a lot of energy and carbon. These contributions are expected to rise as big data analytics, digitization, and large AI models grow and become major components of daily working routines. To reduce the environmental impact of software development, green (sustainable) coding and claims that AI models can improve energy efficiency have grown in popularity. Furthermore, in the automotive industry, where software increasingly governs vehicle performance, safety, and user experience, the principles of green coding and AI-driven efficiency could significantly contribute to reducing the sector's environmental footprint. We present an overview of green coding and metrics to measure AI model sustainability awareness. This study introduces LLM as a service and uses a generative commercial AI language model, GitHub Copilot, to auto-generate code. Using sustainability metrics to quantify these AI models' sustainability awareness, we define the code's embodied and operational carbon.
• Abstract（参考訳）: コンピューティング利用の増加により、データセンターは大量のエネルギーと炭素を消費し、排出する。 これらのコントリビューションは、ビッグデータ分析、デジタル化、大規模AIモデルの成長とともに増加し、日々の作業ルーチンの主要なコンポーネントとなることが期待されている。 ソフトウェア開発の環境への影響を低減するため、グリーン(持続可能な)コーディングとAIモデルはエネルギー効率を改善することができると主張している。 さらに、ソフトウェアが車のパフォーマンス、安全性、ユーザエクスペリエンスをますます支配する自動車業界では、グリーンコーディングとAI駆動の効率性の原則が、セクターの環境フットプリントの削減に大きく貢献する可能性がある。 本稿では,AIモデルの持続可能性意識を測定するためのグリーンコーディングとメトリクスの概要を紹介する。 本研究では、LLMをサービスとして導入し、生成可能な商用AI言語モデルであるGitHub Copilotを使用して、コードの自動生成を行う。 これらのAIモデルのサステナビリティ意識を定量化するために、サステナビリティメトリクスを使用して、コードの具体化と運用の炭素を定義します。

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