AI/ML工作负载可持续性优化指南

聚焦可持续性

某中心倡导更新碳核算方法，以衡量可再生能源项目将在哪些领域产生最大影响。

2023年2月24日 - 在2022年6月举行的re:MARS会议上，某中心的解决方案开发专家Amogh Gaikwad发表了题为"优化AI/ML工作负载以实现可持续性"的演讲。该会议重点讨论了使用最少计算资源高效重训练多个机器学习模型的最佳实践，以及计算效率高的内置算法。

构建和训练高精度机器学习模型可能是一个能源密集型过程，需要大量计算资源，从而导致大量能源消耗。本次会议探讨了来自某架构框架可持续性支柱的指导原则，旨在减少AI/ML工作负载的碳足迹。

这些指导涵盖了使用最小计算资源高效重训练多个模型的最佳实践，并利用计算效率高的内置算法。此外，用户可以了解可用于在训练和部署期间监控模型的可用工具。

这些指导将对需要大量能源密集型计算资源的机器学习应用产生最大影响。此外，该指导适用于那些专注于减少碳排放和以可持续性为设计目标的机器学习工作负载。