Montreal— Em uma grande validação de seu compromisso com a tecnologia responsável, MILA, BCG Gamma, Haverford College e Comet.ml lançaram hoje o codecarbon, um pacote de software de código aberto para estimar a localização co || A IA pode beneficiar a sociedade de várias maneiras, mas a quantidade de energia necessária para apoiar a computação maciça por trás dela pode ter um alto custo para o meio ambiente. GAMMA, Global Data Science da BCG e equipe de IA; Haverford College, na Pensilvânia; e Comet.ml, um provedor de solução MLOPS líder, o Codecarbon é um pacote de software leve que se integra perfeitamente à Python CodeBase. Ele estima a quantidade de dióxido de carbono (CO2 footprint of computing. AI can benefit society in many ways but the amount of energy needed to support the massive computing behind it can come at a high cost to the environment.
Jointly developed by Mila, a world leader in AI research based in Montreal; GAMMA, BCG’s global data science and AI team; Haverford College in Pennsylvania; and Comet.ml, a leading MLOps solution provider, CodeCarbon is a lightweight software package that seamlessly integrates into Python codebase. It estimates the amount of carbon dioxide (CO 2) produzido pelos recursos de computação usados para executar o código para incentivar os desenvolvedores a otimizar sua eficiência de código. Também aconselha os desenvolvedores sobre como eles podem reduzir as emissões selecionando sua infraestrutura em nuvem em regiões que usam fontes de energia de carbono mais baixas.
Yoshua Bengio, fundador da MILA e destinatário do prêmio Turing, disse sobre o software: “A IA é uma tecnologia poderosa e uma força para o bem, mas é importante estar consciente de sua crescente impacto ambiental. O projeto do codecarbono visa fazer exatamente isso e espero que ele inspire a comunidade de IA para calcular, descrever e reduzir o bosques e reduzir o que o e -mail. Sylvain Duranton , um diretor -gerente e parceiro sênior do Boston Consulting Group (BCG) e chefe global da BCG Gamma, disse: “Se a história recente é algum indicador, o uso da computação em geral e a computação de IA em particular, continuará a expandir a sua coletiva. Agora
Why Organizations Need This Tool Now
Treinando um poderoso algoritmo de aprendizado de máquina pode exigir a execução de várias máquinas de computação por dias ou semanas. O ajuste fino necessário para melhorar um algoritmo pesquisando em diferentes parâmetros pode ser especialmente intensivo. Para arquiteturas recentes de última geração como VGG, Bert e GPT-3, que possuem milhões de parâmetros e são treinados em várias GPUs (unidades de processamento gráfico) por várias semanas, isso pode significar uma diferença de centenas de quilogramas de prolongamento de carbono 3449999999999998
Helping Organizations Live Up to Their Carbon Promises
The tracker records the amount of power being used by the underlying infrastructure from major cloud providers and privately hosted on-premise datacenters. Based on publicly available data sources, it estimates the amount of CO 2 Emissões produzidas, referindo -se à intensidade do carbono a partir da mistura de energia da grade elétrica à qual o hardware está conectado. O rastreador registra o equivalente estimado de CO₂ produzido por cada experimento e armazena as emissões entre os projetos e em nível organizacional. Isso oferece aos desenvolvedores uma maior visibilidade da quantidade de emissões geradas pelo treinamento de seus modelos e torna a quantidade de emissões tangíveis em um painel amigável, mostrando equivalentes em números facilmente compreendidos, como milhas de automóveis acionadas, horas de TV assistidas e energia diária 350 consumida por uma família americana média. CO
Open Source and Community-Based
The ability to track CO 2 Emissões representam um passo significativo na capacidade dos desenvolvedores de usar recursos energéticos com sabedoria e, portanto, reduzir o impacto de seu trabalho em um ambiente cada vez mais frágil. Os desenvolvedores esperam que o codecarbon também ajude a introduzir maior transparência na comunidade de desenvolvedores, permitindo que os desenvolvedores medam e depois relatem emissões criadas por uma variedade de experimentos de computação. Jonathan Wilson, professor associado de estudos ambientais do Haverford College, disse: “A pegada de carbono da computação depende de onde os cálculos são realizados, quanta energia é consumida e se os combustíveis fósseis ou fontes de baixo carbono geram essa eletricidade. O codificador de codificina mostrará onde executar o código para minimizar sua falha de carbono.” Niko Laskaris, cientista de dados, Comet.ml, disse: "Nossa comunidade precisa inovar com mais responsabilidade, e isso começa com o rastreamento e otimização do seu modelo. Com o codcarbon, os cientistas de dados e as equipes podem manter ótimos modelos, mas com uma nova e -mail: a Ferling Ferling também se abriga para o seu trabalho. Novos recursos. Para aumentar a conscientização sobre o impacto ambiental da computação, eles recomendam fortemente que os usuários relatem o CO2EQ de seus experimentos em trabalhos de pesquisa, artigos e blogs de tecnologia. Os desenvolvedores do Codecarbon esperam que uma ferramenta que mede o impacto ambiental da computação de inteligência artificial seja uma maneira de ajudar a reduzir sua pegada de carbono.
The team creating this open source tool has also said they look forward to developers and researchers using it and contributing to it by enhancing it with new capabilities. To increase awareness of the environmental impact of computing, they strongly recommend that users report the CO2eq of their experiments in research papers, articles, and tech blogs.
The climate damage caused by greenhouse gas emissions is evident. The developers of CodeCarbon hope that a tool that measures the environmental impact of artificial intelligence computing will be one way to help reduce its carbon footprint.
Mais informações sobre o codecarbon podem ser encontradas Aqui .
Para organizar uma entrevista com um dos autores, entre em contato com Eric Gregoire em +1 617 850 3783 ou [email protected] .
SOBRE BCG GAMMA
BCG Gamma é a equipe global da BCG, dedicada à aplicação de inteligência artificial e análise avançada a problemas críticos de negócios nas principais empresas e organizações. A equipe inclui mais de 900 cientistas e engenheiros de dados que utilizam IA e análise avançada (aprendizado de máquina, aprendizado profundo, otimização, simulação, linguagem natural e análise de imagens etc.) para criar soluções que transformem o desempenho dos negócios. A abordagem da BCG Gamma cria valor e vantagem competitiva na interseção de ciência de dados, tecnologia, pessoas, processos de negócios e maneiras de trabalhar.
SOBRE MILA
Fundado pelo professor Yoshua Bengio da Université de Montreal, Mila é um instituto de pesquisa em inteligência artificial que reúne mais de 700 pesquisadores especializados no campo da aprendizagem profunda. Com sede em Montreal, a missão de Mila é ser um polo global para avanços científicos que inspira a inovação e o desenvolvimento da IA para o benefício de todos. A MILA é uma organização sem fins lucrativos reconhecida globalmente por suas contribuições significativas para o campo do aprendizado profundo, particularmente nas áreas de modelagem de idiomas, tradução de máquinas, reconhecimento de objetos e modelos generativos. Para mais informações, visite Mila.quebec .
Sobre o Haverford College
Haverford College, fundado em 1833, é um dos principais estudantes de graduação em artes liberais localizado fora da Filadélfia, conhecido por seu rigor acadêmico, código de honra e belo campus de arboretum. Para mais informações, visite Haverford.edu .
SOBRE COMET.ML
O Comet é um provedor líder de soluções MLOPs auto-hospedadas e baseadas em nuvem. A Comet Enterprise, o principal produto da empresa, permite que cientistas e equipes de dados rastreem, comparem, expliquem e otimizem experimentos e modelos. Apoiado por milhares de usuários e várias empresas da Fortune 100, o Comet fornece informações e dados para criar modelos de IA melhores e mais precisos, melhorando a produtividade, a colaboração e a visibilidade entre as equipes. Saiba mais em www.comet.ml .