Saviez-vous que l'entraînement d'un seul modèle d'IA peut émettre autant de carbone que cinq voitures durant toute leur durée de vie ? 5 conseils pour réduire votre impact environnemental !

Des chercheurs de l'Université du Massachusetts à Amherst ont réalisé une analyse du cycle de vie de l'entraînement de plusieurs modèles d'IA courants de grande taille. Ils ont constaté que ce processus peut émettre plus de 284 tonnes de dioxyde de carbone, soit l'équivalent d'environ cinq fois les émissions totales d'une voiture américaine moyenne sur l'ensemble de son cycle de vie (fabrication comprise).

Des études ont montré que l'empreinte carbone de l'entraînement de l'IA est importante et due à l'énergie nécessaire pour alimenter les ordinateurs utilisés pour entraîner les modèles. Les émissions de carbone associées à l'entraînement de l'IA peuvent être réduites en utilisant des énergies renouvelables pour alimenter les centres de données.

Les algorithmes efficaces réduisent les émissions de carbone en diminuant l'énergie nécessaire à l'entraînement des modèles d'IA. Parmi ceux-ci, on trouve les algorithmes d'approximation , qui fournissent de bonnes solutions aux problèmes sans garantir la solution optimale, et les algorithmes basés sur les données, entraînés à partir de données. Le tableau ci-dessous présente les résultats obtenus avec deux algorithmes d'optimisation : « Démarrage flexible » , qui permet une certaine flexibilité pour les charges de travail d'IA de courte durée, et « Pause et reprise », qui interrompt et reprend l'exécution en fonction d'un seuil, pour les tâches plus longues.

Suspendre l'exécution d'une tâche d'IA lorsque les émissions régionales sont élevées permet de réduire les émissions totales. Les économies peuvent être importantes, jusqu'à 25 % pour les exécutions très longues. Elles sont moindres pour les exécutions courtes, car même si la durée est doublée, elle reste relativement brève. Le tableau montre également que le nombre de pauses par heure augmente avec la taille du modèle. En effet, les modèles plus volumineux nécessitent davantage de puissance de calcul et, par conséquent, leur entraînement est plus long.

Cinq conseils et technologies innovantes pour réduire les émissions de carbone liées à la formation en IA

1. Utilisez du matériel écoénergétique, qui peut inclure des GPU.
   • Pour certaines charges de travail, les GPU sont plus économes en énergie que les CPU, si l'on compare le rendement énergétique par watt. Ils permettent d'entraîner plus rapidement les modèles d'IA et consomment donc moins d'énergie qu'un environnement basé uniquement sur un CPU.
   • Le refroidissement liquide permet de refroidir plus efficacement le matériel informatique, réduisant ainsi la consommation d'énergie et les émissions des centres de données. Il peut également réduire le bruit jusqu'à 50 % et créer un environnement de travail plus confortable. Plus facile à entretenir que le refroidissement par air, il est aussi moins sujet aux pannes.
2. Optimiser les centres de données pour une meilleure efficacité énergétique. Il existe plusieurs façons de réduire la consommation énergétique des centres de données, notamment l'utilisation du refroidissement par air libre, qui réduit… PUE Des systèmes de refroidissement plus efficaces : les centres de données traditionnels refroidis par air consomment une quantité importante d’énergie pour refroidir les serveurs.
   • Alimentations plus efficaces : les alimentations classiques peuvent être énergivores et gaspiller jusqu’à 20 % de l’énergie consommée. Privilégiez les alimentations en titane ou en platine.
   • Serveurs plus efficaces : utilisez des serveurs multi-nœuds capables de partager les ressources, ce qui réduit la consommation énergétique globale par serveur.
3. Utiliser les énergies renouvelables pour alimenter l'entraînement de l'IA. Les centres de données dédiés à l'entraînement de l'IA peuvent être alimentés par des sources d'énergie renouvelables : énergie solaire ou éolienne.
4. Améliorer l'efficacité de l'entraînement des IA. Des technologies innovantes telles que l'informatique quantique, les réseaux de neurones à impulsions, l'apprentissage fédéré, l'apprentissage par transfert et la recherche d'architectures neuronales peuvent améliorer l'efficacité de l'entraînement des IA et réduire la consommation d'énergie.
5. Utilisez des modèles pré-entraînés. Ces modèles ont déjà été entraînés sur un vaste ensemble de données et n'ont pas besoin d'être développés à partir de zéro, ce qui consomme de l'énergie.

Suivez ces conseils pour rendre l'IA plus durable.