Bewertung des Energieverbrauchs beim Training neuronaler Netze
Entwickelt innerhalb der Forschungsgruppe AlarkosDas Projekt "GREENN" misst den Stromverbrauch neuronaler Netze Schicht für Schicht und fördert so eine nachhaltigere künstliche Intelligenz.
La 5. Ausgabe der Turing Machine Awards würdigte die Exzellenz des Abschlussprojekts von Elena Ballesteros Morallondurch die Auszeichnung, die vom Unternehmen verliehen wird inetum, die bei der Abschlussfeier 2025 auch für ihre herausragenden Studienleistungen ausgezeichnet wurde. Die von den Professoren Félix Óscar García Rubio und María González Gutiérrez betreute Arbeit befasst sich mit einer der aktuellen Herausforderungen der Technologie: den Umweltauswirkungen künstlicher Intelligenz.
| Werkzeug zur Bewertung des Energieverbrauchs beim Training neuronaler Netze Projektzusammenfassung (GREENN) | |
|---|---|
| 🔴 Das Problem | Das Training von KI verbraucht enorm viel Energie. Schätzungen zufolge werden KI-Server im Jahr 2027 so viel Energie verbrauchen wie ganz Argentinien. |
| 🟢 Die Lösung | Ein innerhalb der Alarcos-Gruppe entwickeltes Tool, das die Messung, Analyse und den Vergleich des CO2-Fußabdrucks von Modellen des maschinellen Lernens ermöglicht. |
| ⭐ Innovation | Hohe Messgenauigkeit dank seiner Granularität auf SchichtebeneDadurch können Sie genau sehen, welcher Teil des Netzwerks die meiste Energie verbraucht. |
| ⚙️ Technologie | Integra CodeCarbon mit eigenen neuronalen Netzwerk- und Python (MVC)-Technologien zur Erstellung detaillierter Nachhaltigkeitsberichte. |
| 🎯 Wirkung | Es ermöglicht Ihnen, KI-Modelle nicht nur anhand ihrer Genauigkeit, sondern auch anhand ihrer Energieverantwortung. |
Der Kontext: Die verborgenen Spuren der KI
Künstliche Intelligenz hat unseren Alltag grundlegend verändert und ermöglicht alles von Internetsuchen bis hin zu personalisierten Empfehlungssystemen. Diese Allgegenwart hat jedoch einen unsichtbaren, aber sehr hohen Preis: den Energieverbrauch.
Die Schätzungen sind alarmierend: Es wird prognostiziert, dass der Stromverbrauch von KI-Servern bis 2027 auf [Wert fehlt] ansteigen wird. entspricht dem jährlichen Verbrauch eines Landes wie ArgentinienAngesichts dieses Szenarios wirft die Arbeit von Elena Ballesteros eine entscheidende Frage auf:
Wie können wir die Umweltauswirkungen dieser Modelle reduzieren, ohne ihre Effektivität zu beeinträchtigen?
Die Lösung: „GREENN“, Präzision auf Schichtebene.
Als Antwort auf diese Herausforderung entstand Folgendes. GRÜNGREENN ist ein innovatives Tool zur Bewertung des Energieverbrauchs während des Trainings neuronaler Netze. Im Gegensatz zu anderen Tools auf dem Markt, die nur allgemeine Messwerte liefern, zeichnet sich GREENN durch seine hohe Granularität aus. Das Tool ermöglicht hochpräzise Energieverbrauchsmessungen, sogar bis hinunter zur Schichtebene des neuronalen Netzes.
Um dies zu erreichen, implementiert das Projekt eine robuste Architektur, die Folgendes integriert:
- Ein maßgeschneidertes neuronales Netzwerk wodurch der Zugriff auf den Code zum Einfügen der Zähler ermöglicht wird.
- CodeCarbon: Der heute am weitesten verbreitete Software-Schätzer, integriert zur Bereitstellung von Kennzahlen wie Versuchsdauer und Energieverbrauch jeder Hardwarekomponente.
- Webtechnologien: Entwickelt vorwiegend in Python nach dem View-Controller-Modell, um die Wartbarkeit und Skalierbarkeit des Codes zu gewährleisten.
Ein Kontrollzentrum für nachhaltiges maschinelles Lernen
GREENN ist nicht nur ein Messinstrument, sondern ein umfassendes Werkzeug für Forscher und Entwickler. Über die Weboberfläche können Benutzer:
- Projektmanagement und Fallstudien: Konfigurieren Sie spezifische Tests und Trainingsparameter.
- Echtzeitüberwachung: Trainingsfortschritte visualisieren (Zeiträume, Chargen) und erhalten Sie Benachrichtigungen nach Abschluss der Transaktion.
- Vergleichende Analyse: Das System generiert zwei Berichte. Einerseits werden die Qualitätskennzahlen des Modells angezeigt (wie zum Beispiel …). Genauigkeit und Verlust) und andererseits die damit verbundenen Energiekosten (gesamt, nach Jahreszeit und nach Schicht).
