論文の概要: Breaking the ICE: Exploring promises and challenges of benchmarks for Inference Carbon & Energy estimation for LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.08727v1
- Date: Tue, 10 Jun 2025 12:23:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-11 15:11:42.379352
- Title: Breaking the ICE: Exploring promises and challenges of benchmarks for Inference Carbon & Energy estimation for LLMs
- Title（参考訳）: ICEを破る: LLMの炭素・エネルギー推定のためのベンチマークの約束と課題を探る
- Authors: Samarth Sikand, Rohit Mehra, Priyavanshi Pathania, Nikhil Bamby, Vibhu Saujanya Sharma, Vikrant Kaulgud, Sanjay Podder, Adam P. Burden,
- Abstract要約: 本稿では, 現状のアプローチの課題について論じるとともに, 炭素排出量を推定するフレームワークであるR-ICEについて述べる。
我々の有望な検証結果は、ベンチマークベースのモデリングが推定放射推定に大きな可能性を秘めていることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.377809633825196
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While Generative AI stands to be one of the fastest adopted technologies ever, studies have made evident that the usage of Large Language Models (LLMs) puts significant burden on energy grids and our environment. It may prove a hindrance to the Sustainability goals of any organization. A crucial step in any Sustainability strategy is monitoring or estimating the energy consumption of various components. While there exist multiple tools for monitoring energy consumption, there is a dearth of tools/frameworks for estimating the consumption or carbon emissions. Current drawbacks of both monitoring and estimation tools include high input data points, intrusive nature, high error margin, etc. We posit that leveraging emerging LLM benchmarks and related data points can help overcome aforementioned challenges while balancing accuracy of the emission estimations. To that extent, we discuss the challenges of current approaches and present our evolving framework, R-ICE, which estimates prompt level inference carbon emissions by leveraging existing state-of-the-art(SOTA) benchmark. This direction provides a more practical and non-intrusive way to enable emerging use-cases like dynamic LLM routing, carbon accounting, etc. Our promising validation results suggest that benchmark-based modelling holds great potential for inference emission estimation and warrants further exploration from the scientific community.
- Abstract（参考訳）: Generative AIは、史上最速の採用技術であると同時に、LLM(Large Language Models)の使用がエネルギーグリッドと環境に多大な負担を課していることが明らかになっている。
それは、あらゆる組織の持続可能性の目標に障害となる可能性がある。
サステナビリティ戦略における重要なステップは、様々なコンポーネントのエネルギー消費を監視し、見積もることである。
エネルギー消費をモニタリングするツールが複数存在するが、消費や二酸化炭素排出量を推定するためのツールやフレームワークが多数存在する。
監視ツールと推定ツールの現在の欠点は、高い入力データポイント、侵入性、高いエラーマージンなどである。
新たなLCMベンチマークと関連するデータポイントを活用することで、上記の課題を克服し、エミッション推定の精度のバランスをとることができると仮定する。
そこで,本稿では,既存のSOTA(State-of-the-art)ベンチマークを利用して,炭素排出量を推定する手法であるR-ICEについて論じる。
この方向は、動的LLMルーティングや炭素会計など、新たなユースケースを実現するための、より実用的で非侵襲的な方法を提供します。
我々の有望な検証結果は、ベンチマークベースのモデリングが、推測エミッションの推定と科学的コミュニティからのさらなる探索に大きな可能性を秘めていることを示唆している。
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