탄소 배출과 대규모 신경망 훈련

Source: Dev.to

How big AI training makes a surprise climate bill

• 대규모 AI 모델을 학습시키는 데는 상당한 전력이 소모되며, 그에 따른 탄소 비용은 눈에 보이지 않을 수 있습니다.
• 일부 모델은 예상보다 훨씬 많은 에너지를 사용하고, 다른 모델은 효율적인 기술을 적용해 소비량을 아주 작은 비율로 줄입니다.
• 위치가 중요합니다: 동일한 학습 작업을 다른 지역에서 실행하면 탄소 배출량이 5~10배 더 많이 발생할 수 있습니다.
• 최신 클라우드 데이터센터는 일반적으로 더 시원하게 운영되고, 구식 시설보다 훨씬 효율적인 하드웨어를 사용하므로, 적절한 데이터센터와 칩을 선택하면 배출량을 수백 배, 심지어 수천 배까지 줄일 수 있습니다.
• 모델 개발자는 전력망이 더 깨끗할 때 학습을 예약하고, 친환경 에너지로 전력을 공급받는 사이트로 작업을 이동시켜 전체 탄소 발자국을 직접 감소시킬 수 있습니다.
• 투명성이 핵심입니다: 대규모 모델이 발표될 때마다 명확한 에너지 사용량을 요청하여 팀이 옵션을 비교하고 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 작은 계획 단계가 모여 상당한 환경적 이익을 창출하고 모두를 위한 더 똑똑하고 깨끗한 AI를 촉진합니다.

Further reading

• Carbon Emissions and Large Neural Network Training

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