Reduciendo la huella de carbono en el entrenamiento de IA mediante la optimización

Reduciendo la huella de carbono en el entrenamiento de IA

Investigadores de la Universidad de Michigan han creado un marco de optimización de código abierto llamado Zeus que aborda el problema del consumo de energía en modelos de aprendizaje profundo. A medida que crece la tendencia de utilizar modelos más grandes con más parámetros, la demanda de energía para entrenar estos modelos también está aumentando. Zeus busca resolver este problema identificando el equilibrio óptimo entre el consumo de energía y la velocidad de entrenamiento durante el proceso de entrenamiento sin requerir ningún cambio de hardware ni nueva infraestructura.

Zeus logra esto utilizando dos perillas de software: el límite de potencia de la GPU y el parámetro del tamaño del lote del modelo de aprendizaje profundo. El límite de potencia de la GPU controla la cantidad de energía consumida por la GPU, y el parámetro del tamaño del lote controla cuántas muestras se procesan antes de actualizar la representación del modelo de las relaciones de los datos. Ajustando estos parámetros en tiempo real, Zeus busca minimizar el uso de energía teniendo el menor impacto posible en el tiempo de entrenamiento.

Zeus está diseñado para funcionar con una variedad de tareas de aprendizaje automático y GPU, y se puede utilizar sin cambios en el hardware o la infraestructura. Además, el equipo de investigación también ha desarrollado un software complementario llamado Chase, que puede reducir la huella de carbono del entrenamiento de redes neuronales profundas al priorizar la velocidad cuando hay energía baja en carbono disponible y la eficiencia durante los momentos de mayor demanda.

El equipo de investigación tiene como objetivo desarrollar soluciones realistas para reducir la huella de carbono del entrenamiento de redes neuronales profundas sin entrar en conflicto con restricciones como el tamaño de los conjuntos de datos o las regulaciones de datos. Si bien posponer trabajos de entrenamiento para momentos más verdes no siempre es una opción debido a la necesidad de utilizar los datos más actualizados, Zeus y Chase aún pueden proporcionar ahorros significativos de energía sin sacrificar la precisión.

El desarrollo de Zeus y software complementario como Chase es un paso crucial para abordar el problema del consumo de energía de los modelos de aprendizaje profundo. Al reducir la demanda de energía de los modelos de aprendizaje profundo, los investigadores pueden ayudar a mitigar el impacto de la inteligencia artificial en el medio ambiente y promover prácticas sostenibles en el campo. La optimización de los modelos de aprendizaje profundo a través de Zeus no se realiza a costa de la precisión, como ha demostrado el equipo de investigación al lograr ahorros significativos de energía sin afectar el tiempo de entrenamiento.

En resumen, Zeus es un marco de optimización de código abierto que tiene como objetivo reducir el consumo de energía de los modelos de aprendizaje profundo mediante la identificación del equilibrio óptimo entre el consumo de energía y la velocidad de entrenamiento. Ajustando el límite de potencia de la GPU y el parámetro del tamaño del lote, Zeus minimiza el uso de energía sin afectar la precisión. Zeus se puede utilizar con una variedad de tareas de aprendizaje automático y GPU, y el software complementario Chase puede reducir la huella de carbono del entrenamiento de redes neuronales profundas. El desarrollo de Zeus y Chase promueve prácticas sostenibles en el campo de la inteligencia artificial y mitiga su impacto en el medio ambiente.

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