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评估机器学习的能源消耗：系统文献综述与实验
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了机器学习中的能源消耗和碳排放问题，提出通过功能框架实时跟踪能耗，并创建能源高效的强化学习算法排行榜。研究表明，修改数据集可显著降低能耗，同时保持准确性。还分析了NLP应用的节能技术和大规模神经网络训练的能耗，强调软件在优化能耗中的关键作用，倡导绿色机器学习实践以实现可持续发展。
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关键要点
- 引入功能框架实现机器学习能源消耗和碳排放的实时跟踪。
- 创建能源高效强化学习算法排行榜，激励负责任的研究。
- 修改数据集可显著降低能耗（高达92.16%），几乎不影响准确性。
- 探讨减少NLP应用程序能源消耗的技术，包括功率限制等硬件设置。
- 强调准确测量AI工作量的功耗需求的重要性，以提高能源效率。
- 设计基于内核级能量数据集的边缘设备能量预测器，推动可持续发展。
- 研究不同超参数初始化对能源消耗的影响，验证可持续机器学习的潜力。
- 分析大规模神经网络训练的能耗，提出综合方法实现能量效率。
- 软件在机器学习能耗优化中起关键作用，特别是大型语言模型。
- 建议使用小规模模型集合和能源高效算法设计高效的机器学习模型组合。
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延伸问答
如何实时跟踪机器学习的能源消耗和碳排放？
通过引入一种功能框架，可以实现机器学习的能源消耗和碳排放的实时跟踪。
修改数据集对机器学习的能耗有什么影响？
修改数据集可以显著降低能耗，最高可达92.16%，几乎不影响准确性。
有哪些技术可以减少NLP应用程序的能源消耗？
可以通过功率限制等硬件设置来减少NLP应用程序的能源消耗，例如使基于变压器的语言模型训练的能源使用减少15%。
大规模神经网络训练的能耗如何分析？
通过测量数据集大小、网络结构和能量消耗之间的关系，提出综合方法来实现能量效率。
软件在机器学习能耗优化中起什么作用？
软件在机器学习能耗优化中起着关键作用，特别是对于大型语言模型，推动能源高效软件的发展。
如何设计高效的机器学习模型组合？
建议使用小规模模型集合，结合基于子集的训练和能源高效的算法，如决策树和KNN。
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