論文の概要: On the Effectiveness of the 'Follow-the-Sun' Strategy in Mitigating the Carbon Footprint of AI in Cloud Instances

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10990v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 09:27:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-22 23:32:14.442808
• Title: On the Effectiveness of the 'Follow-the-Sun' Strategy in Mitigating the Carbon Footprint of AI in Cloud Instances
• Title（参考訳）: クラウドインスタンスにおけるAIのカーボンフットプリントの緩和における'フォロー・ザ・サン'戦略の有効性について
• Authors: Roberto Vergallo, Luís Cruz, Alessio Errico, Luca Mainetti,
• Abstract要約: FtS(Follow-the-Sun)は、コンピュータワークロードの炭素フットプリントを最小化する理論計算モデルである。 本稿では, この研究ギャップに対処するため, 部分合成シナリオで実施した実験結果について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 'Follow-the-Sun' (FtS) is a theoretical computational model aimed at minimizing the carbon footprint of computer workloads. It involves dynamically moving workloads to regions with cleaner energy sources as demand increases and energy production relies more on fossil fuels. With the significant power consumption of Artificial Intelligence (AI) being a subject of extensive debate, FtS is proposed as a strategy to mitigate the carbon footprint of training AI models. However, the literature lacks scientific evidence on the advantages of FtS to mitigate the carbon footprint of AI workloads. In this paper, we present the results of an experiment conducted in a partial synthetic scenario to address this research gap. We benchmarked four AI algorithms in the anomaly detection domain and measured the differences in carbon emissions in four cases: no strategy, FtS, and two strategies previously introduced in the state of the art, namely Flexible Start and Pause and Resume. To conduct our experiment, we utilized historical carbon intensity data from the year 2021 for seven European cities. Our results demonstrate that the FtS strategy not only achieves average reductions of up to 14.6% in carbon emissions (with peaks of 16.3%) but also helps in preserving the time needed for training.
• Abstract（参考訳）: FtS(Follow-the-Sun)は、コンピュータワークロードの炭素フットプリントを最小化する理論計算モデルである。 需要が増加し、エネルギー生産が化石燃料に依存しているため、ワークロードをクリーンなエネルギー源のある領域に動的に移動させる。 人工知能(AI)の大幅な消費電力が広範な議論の対象となっていることから、FtSはトレーニングAIモデルの炭素フットプリントを緩和する戦略として提案されている。 しかし、この文献は、AIワークロードの炭素フットプリントを緩和するFtSの利点に関する科学的証拠を欠いている。 本稿では, この研究ギャップに対処するため, 部分合成シナリオで実施した実験の結果について述べる。 我々は、異常検出領域における4つのAIアルゴリズムをベンチマークし、4つのケースで炭素排出量の違いを測定した。 実験では,2021年の記録的炭素強度データをヨーロッパ7都市に利用した。 以上の結果から、FtS戦略は最大14.6%の炭素排出量(ピークは16.3%)の削減を達成するだけでなく、トレーニングに要する時間を節約する上でも有効であることが示された。

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