Устойчивость машинного обучения
Системы машинного обучения становятся неотъемлемой частью различных приложений, от рекомендательных систем до автономных технологий. В связи с этим растет необходимость решения вопросов их экологической устойчивости. Эти системы требуют значительных вычислительных ресурсов и часто работают на специально разработанном аппаратном обеспечении, что приводит к высокому потреблению энергии и углеродным выбросам.
Проблема углеродного следа
Несмотря на растущее осознание проблемы, текущие стратегии снижения углеродного воздействия систем машинного обучения остаются фрагментированными. Большинство методов сосредоточено на повышении операционной эффективности, снижении потребления энергии во время обучения и вывода, или улучшении использования оборудования. Однако немногие подходы учитывают как углеродные выбросы, возникающие в процессе работы оборудования, так и те, что связаны с его производством.
Новые подходы к оптимизации
Исследователи из FAIR в Meta и Технологического института Джорджии разработали CATransformers, фреймворк, который вводит углерод как основное проектное соображение. Это новшество позволяет совместно оптимизировать архитектуры моделей и аппаратные ускорители, оценивая их производительность по углеродным метрикам. Решение нацелено на устройства для обработки данных на краю сети, где необходимо контролировать как углеродные, так и операционные выбросы.
Ключевые функции CATransformers
CATransformers имеет трехмодульную архитектуру:
- Многоцелевой оптимизатор
- Оценщик ML моделей
- Оценщик аппаратного обеспечения
Практическим результатом CATransformers является семейство моделей CarbonCLIP, которые обеспечивают значительные улучшения по сравнению с существующими базами моделей CLIP.
Основные выводы исследования
- CATransformers вводит углеродно-осознанную совместную оптимизацию для систем машинного обучения.
- Фреймворк использует многоцелевую байесовскую оптимизацию, интегрируя точность, задержку, энергию и углеродный след.
- Модели CarbonCLIP-S и CarbonCLIP-XS были разработаны с использованием этого метода.
- CarbonCLIP-S достигает 17% сокращения выбросов по сравнению с TinyCLIP-39M.
- CarbonCLIP-XS предлагает 8% улучшение точности при снижении углерода на 3%.
Заключение
Это исследование освещает практический путь к созданию экологически ответственных систем ИИ. Объединяя проектирование модели с возможностями аппаратного обеспечения и учитывая углеродное воздействие, исследователи показывают, что возможно принимать более разумные решения, которые не только стремятся к скорости или экономии энергии, но и действительно снижают выбросы.
Практические рекомендации
Рассмотрите возможность автоматизации процессов, где ИИ может добавить наибольшую ценность. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительный результат. Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Контакты
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.
Пример решения на основе ИИ
Посмотрите практический пример решения на основе ИИ: продажный бот, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
