「最適化によるAIトレーニングにおける二酸化炭素排出量の削減」

Reducing CO2 emissions in AI training through optimization

ミシガン大学の研究者たちは、ディープラーニングモデルのエネルギー消費問題に対処するためのオープンソースの最適化フレームワークである Zeus を開発しました。より多くのパラメータを持つ大きなモデルを使用する傾向が増えるにつれて、これらのモデルをトレーニングするためのエネルギー需要も増加しています。Zeus は、ハードウェアの変更や新しいインフラストラクチャの導入を必要とせず、トレーニングプロセス中のエネルギー消費とトレーニング速度の最適なバランスを特定することで、この問題を解決しようとしています。

Zeus は、2つのソフトウェアノブを使用してこれを実現しています。1つは GPU の電力制限であり、もう1つはディープラーニングモデルのバッチサイズパラメータです。GPU の電力制限は、GPU が消費する電力量を制御し、バッチサイズパラメータは、データの関係性のモデル表現を更新する前に処理されるサンプルの数を制御します。これらのパラメータをリアルタイムで調整することで、Zeus はトレーニング時間への影響をできるだけ少なくしながら、エネルギー使用量を最小限に抑えることを目指しています。

Zeus は、さまざまな機械学習タスクと GPU と共に使用することができ、ハードウェアやインフラストラクチャを変更することなく利用することができます。さらに、研究チームは Chase という補完的なソフトウェアも開発しており、低炭素エネルギーが利用可能なときには速度を重視し、ピーク時には効率を重視することで DNN のトレーニングの炭素排出量を削減することができます。

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研究チームは、大規模なデータセットサイズやデータ規制などの制約と衝突せずに、現実的で DNN のトレーニングの炭素排出量を削減するソリューションを開発することを目指しています。最新のデータを使用する必要性のためにトレーニングジョブをより環境に優しい時間に延期することが常に選択肢になるわけではありませんが、Zeus と Chase は精度を損なうことなく、大幅なエネルギー削減を提供することができます。

Zeus と Chase の開発は、ディープラーニングモデルのエネルギー消費問題に対処するための重要な一歩です。ディープラーニングモデルのエネルギー需要を削減することで、研究者は人工知能の環境への影響を軽減し、持続可能な実践を促進することができます。Zeus を通じたディープラーニングモデルの最適化は、トレーニング時間への影響を受けることなく、大幅なエネルギー削減を実現しています。

要約すると、Zeus はエネルギー消費とトレーニング速度の最適なバランスを特定することで、ディープラーニングモデルのエネルギー消費を削減するオープンソースの最適化フレームワークです。GPU の電力制限とバッチサイズパラメータを調整することで、Zeus は精度に影響を与えることなく、エネルギー使用量を最小限に抑えます。Zeus はさまざまな機械学習タスクと GPU と共に使用することができ、補完的なソフトウェアである Chase は DNN のトレーニングの炭素排出量を削減することができます。Zeus と Chase の開発により、人工知能の領域で持続可能な実践が促進され、環境への影響が軽減されます。

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