ご存知でしたか？トレーニング 、5台の車が一生で排出する分の二酸化炭素を排出することになるのです。環境への影響を減らすための5つのヒントをご紹介します！

マサチューセッツ大学アマースト校の研究者たちは、トレーニング 一般的な大規模AIトレーニング 、ライフサイクルアセスメントを実施しました。その結果、そのプロセスでは62万6000ポンド以上の二酸化炭素が排出される可能性があり、これは平均的なアメリカ車の生涯排出量（自動車自体の製造を含む）の約5倍に相当することが判明しました。

研究によると、トレーニング カーボンフットプリントは相当なトレーニング 、これはモデルを学習させるために使用されるコンピューターの稼働に必要なエネルギーに起因しています。データセンターの電力源として再生可能エネルギーを利用することで、 トレーニング に伴う二酸化炭素排出量を削減トレーニング 。

効率的なアルゴリズムは、AIモデルの訓練に必要なエネルギーを削減することで、二酸化炭素排出量を削減します。例えば、可能な限り最良の解を保証することなく問題に対する優れた解を提供する近似アルゴリズムや、データに基づいて訓練されるデータ駆動型アルゴリズムなどがあります。下の表は、2つの最適化アルゴリズムを使用した結果を示しています： フレキシブル・スタートより短いジョブのAIワークロードに柔軟に対応することができます。 一時停止と再開より長いジョブのために、しきい値に従って一時停止と再開を行います。

地域ごとの排出量が多いときにAIワークロードを一時停止することで、全体の合計を減らすことができます。この削減効果は非常に大きく、非常に長時間の運転では最大25%に達します。短時間の実行では、2倍の時間が比較的短いため、節約率は低くなります。この表は、1時間あたりの休止回数が、モデルのサイズが大きくなるにつれて増加することも示しています。これは、より大きなモデルはより多くの計算能力を必要とするため、トレーニングに時間がかかるためです。

トレーニングの二酸化炭素排出量を削減するための5つのヒントと革新的な技術

1. GPUを含むエネルギー効率の高いハードウェアを使用します。
   • 特定のワークロードにおいて、ワット当たりの処理能力で比較すると、GPUはCPUよりもエネルギー効率に優れています。GPUを使用することでAIモデルのトレーニングを高速化できるため、CPUのみの環境に比べて消費電力を抑えることができます。
   • 液冷は、コンピューティング・ハードウェアをより効率的に冷却し、データセンターにおけるエネルギー消費と排出を削減します。また、騒音を最大50%低減し、より快適な作業環境を実現できます。空冷よりもメンテナンスが簡単で、液冷クーラーは破損しにくいです。
2. エネルギー効率を高めるデータセンターの最適化 データセンターのエネルギー消費を抑える方法はいくつかあり、PUE低減させる自然空冷の利用などが挙げられます。より効率的な冷却システム：従来の空冷式データセンターでは、サーバーを冷却するために多量のエネルギーを消費しています。
   • より効率的な電源：従来の電源は効率が悪く、使用するエネルギーの最大20％を浪費する可能性があります。必ずチタンまたはプラチナ電源を使用してください。
   • より効率的なサーバー：リソースを共有できるマルチノードサーバーを使用することで、サーバーあたりの全体的なエネルギー使用量を削減します。
3. トレーニング電力源として再生可能エネルギーを活用しましょう。 トレーニング に特化したデータセンターは、太陽光や風力といった再生可能エネルギー源から電力を供給トレーニング 。
4. トレーニングの効率を向上させます。量子コンピューティング、スパイキングニューラルネットワーク、フェデレーテッドラーニング、転移学習、ニューラルアーキテクチャサーチといった革新的な技術は、トレーニング の効率を高めトレーニング エネルギー消費を削減することができます。
5. 訓練済みモデルの使用。事前に訓練されたモデルは、すでに大規模なデータセットで訓練されているため、エネルギーを消費するゼロから開発する必要がありません。

AIをより持続可能なものにするために、以下のヒントを参考にしてください。