論文の概要: ML-EcoLyzer: Quantifying the Environmental Cost of Machine Learning Inference Across Frameworks and Hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.06694v1
• Date: Mon, 10 Nov 2025 04:30:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:45.073389
• Title: ML-EcoLyzer: Quantifying the Environmental Cost of Machine Learning Inference Across Frameworks and Hardware
• Title（参考訳）: ML-EcoLyzer: フレームワークとハードウェア間の機械学習推論の環境コストの定量化
• Authors: Jose Marie Antonio Minoza, Rex Gregor Laylo, Christian F Villarin, Sebastian C. Ibanez,
• Abstract要約: 機械学習推論の炭素,エネルギー,熱,水コストを測定するためのML-EcoLyzerを提案する。 このツールは古典的モデルと近代的モデルの両方をサポートし、適応的な監視とハードウェア認識評価を適用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning inference occurs at a massive scale, yet its environmental impact remains poorly quantified, especially on low-resource hardware. We present ML-EcoLyzer, a cross-framework tool for measuring the carbon, energy, thermal, and water costs of inference across CPUs, consumer GPUs, and datacenter accelerators. The tool supports both classical and modern models, applying adaptive monitoring and hardware-aware evaluation. We introduce the Environmental Sustainability Score (ESS), which quantifies the number of effective parameters served per gram of CO$_2$ emitted. Our evaluation covers over 1,900 inference configurations, spanning diverse model architectures, task modalities (text, vision, audio, tabular), hardware types, and precision levels. These rigorous and reliable measurements demonstrate that quantization enhances ESS, huge accelerators can be inefficient for lightweight applications, and even small models may incur significant costs when implemented suboptimally. ML-EcoLyzer sets a standard for sustainability-conscious model selection and offers an extensive empirical evaluation of environmental costs during inference.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の推論は大規模に発生するが、その環境への影響は、特に低リソースのハードウェアでは定量化されていない。 ML-EcoLyzerは、CPU、コンシューマGPU、データセンターアクセラレーター間での推論の炭素、エネルギー、熱、水のコストを測定するクロスフレームワークツールである。 このツールは古典的モデルと近代的モデルの両方をサポートし、適応的な監視とハードウェア認識評価を適用している。 環境持続可能性スコア(ESS)を導入し,CO$_2$出力の1グラム当たりの有効パラメータ数を定量化する。 評価では,1,900以上の推論構成,多種多様なモデルアーキテクチャ,タスクモダリティ(テキスト,ビジョン,オーディオ,表計算),ハードウェアタイプ,精度レベルについて検討した。 これらの厳密で信頼性の高い測定は、量子化がESSを強化し、巨大な加速器は軽量アプリケーションでは非効率になり、小さなモデルでさえ準最適に実装した場合にかなりのコストを発生させる可能性があることを示している。 ML-EcoLyzerは、持続可能性を考慮したモデル選択の標準を設定し、推論中の環境コストを広範囲に評価する。

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