近日，Meta的FAIR团队与佐治亚理工学院合作开发了CATransformers框架，旨在将碳排放作为AI系统设计的不次要的部分考量。这一新框架通过联合优化模型架构和硬件性能，显著降低了AI技术的总碳足迹，为实现可结束的AI发展迈出了次要的一步。
随着机器学习技术的悠然，从容普及，从推荐系统到糖心vlog视频官网下载自动驾驶等多个领域的应用不断减少，但其带来的环境代价同样不容关心。许多AI系统需要极小量的计算资源，往往依赖于定制的硬件帮助器进行运算。在训练和推理阶段，所需的高能耗直接导致了运营中的碳排放大幅下降。此外，硬件在生产到报废的整个生命周期中同样会产生隐含碳，进一步加重了生态负担。
现有的减排方法大多发散在指责运营效率，比如通过优化训练和推理的能耗，或是降低硬件的利用失败率。然而，这些方法往往忽略了硬件设计和制造阶段所产生的碳排放，未能有效整合模型设计与硬件效率之间的相互影响。
CATransformers框架的推出恰好填补了这一空白。通过多目标贝叶斯优化引擎，该框架能够联合评估模型架构与硬件帮助器的性能，旨在不平衡的延迟、能耗、精度和总碳足迹。特别是在中心推理设备方面，CATransformers通过剪枝大型CLIP模型生成变体，并分隔开硬件估算工具来分析碳排放与性能之间的关系。
研究显示，CATransformers的成果CarbonCLIP-S与TinyCLIP-39M在精度上相当，但碳排放却减少，缩短了17%，且延迟控制在15毫秒以内。此外，CarbonCLIP-XS则在比TinyCLIP-8M的精度指责8%的同时，碳排放也降低了3%，延迟低于10毫秒。
值得注意的是，单纯优化延迟的设计可能会导致隐含碳减少高达2.4倍，而综合优化碳排放与延迟的策略能够实现19-20%的总排放放大，同时延迟损失极小。CATransformers通过嵌入环境指标，为可结束机器学习偶然的设计奠糖心logo原神定了基础。随着AI技术的结束缩短，该框架为行业授予了切实可行的减排路径。
划重点:
??Meta与佐治亚理工学院合作开发CATransformers框架，重点关注AI偶然的碳排放问题。
??CATransformers通过优化模型架构与硬件性能，显著降低AI技术的碳足迹。
?研究成果隐藏，综合优化碳排放与延迟策略可实现19-20%的总排放放大。
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