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用绿色计算解决人工智能发展中所面对的能耗问题
人工智能的得发展分为众多道路，但由于对算力的要求，迫使硬件设备的需求量激增。硬件在运行过程中所产生的碳足迹十分庞大，一个模型运行所产生的量甚至超过了汽车。这个骇人的数字，让人不得不重新审视人工智能的发展。
更多的碳排放会加剧温室效应，对环境造成更大的破坏。但一刀切的解决方式，也会阻碍处于高速发展中的人工智能。如此具有划时代意义的科技开发，具有极强的战略意义，因此更需要一个降低能耗、减少碳排放，但又不会影响算力的技术。绿色计算，为人工智能所面对的能耗问题提出了解决思路。
绿色计算分为四个部分，分别是节能AI、节能计算系统、绿色衡量指标以及可持续AI应用。通过对模型生命周期所需的能耗进行计算，对模型大小进行控制，对运行时间进行监控，从而减少各阶段所产生的能耗。
在训练方法上，鼓励使用集成学习法，将基础的开发流程进行简化，减少对同一内容的重复开发所造成的资源浪费。另外，还可以通过云平台这一流程共享，帮助行业整体降低重复计算率。除去调整训练方法外，对模型进行轻量化处理也是一个重要思路。研发体量更小，但算力更高的模型，能够让绿色计算的成本进一步降低，提升其在行业应用层面的可行性。
对于绿色计算的开发不应只停留在学术界的探讨上，企业也应当对心系可持续发展，对运行层面进行流程优化，主动降低排放。另外，政府也应当在这背后充当重要推力，用合适的政策与要求，督促行业内形成绿色计算的共识。在人工智能的发展与环境保护之间，寻找到合适的折中点。
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快照生成时间：2023-11-07 14:45:01
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