ВЭФ-2023: Институт искусственного интеллекта AIRI создал решение для снижения выбросов CO2 при обучении нейросетей
Об этом рассказал первый заместитель Председателя Правления Сбербанка Александр Ведяхин на ВЭФ-2023.
Инновационное решение поможет уменьшить эмиссию CO2 (в отдельных сценариях — до 90%) при выполнении ресурсоёмких вычислений на Python, в том числе при обучении больших ИИ-моделей. Библиотека прогнозирует временные интервалы, в которые происходят вычисления, а также предлагает для проведения операций регионы с наименьшей текущей косвенной углеродной стоимостью электроэнергии. Точность прогнозов обеспечивает нейронная сеть. Она анализирует данные об эмиссии и 20 погодных показателей в регионах.
Eco4cast для снижения углеродного следа можно запустить как локально, так и с помощью облачных сервисов, перемещая вычисления между географическими зонами для минимизации выбросов.
При создании библиотеки учёные использовали совместно разработанный ранее пакет мониторинга динамики энергопотребления ИИ-моделей под названием Eco2AI.
- Современный мир невозможно представить без искусственного интеллекта. Он используется в медицине, образовании, транспорте, строительстве, банковском деле и во многих других сферах. Но обучение нейросетей на суперкомпьютерах сопровождается большим расходом электроэнергии и, следовательно, высоким углеродным следом. Одна из важнейших задач климатической повестки — сокращение выбросов парниковых газов, в том числе в ИТ-сфере. Понимая это, мы поддержали Институт AIRI в перспективной ESG-разработке. — рассказал Александр Ведяхин, первый заместитель Председателя Правления Сбербанка.
- Чтобы использовать технологии искусственного интеллекта во благо, важно не только стремиться к качественным результатам работы моделей, но и оптимизировать сам процесс достижения целей. В том числе — следить за энергетической эффективностью процессов обучения алгоритмов. При выполнении кода наша библиотека рассчитывает фактическое энергопотребление центральных и графических процессоров, а также устройств хранения данных и оценивает углеродный след с учётом региональных норм углеродной стоимости вырабатываемой электроэнергии, — пояснил доктор физико-математических наук Иван Оселедец, руководитель Института искусственного интеллекта AIRI.
