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通过计算发现大而稀疏的深度神经网络比大而密集的深度神经网络使用更少的能量,且准确性可接受。将能源使用作为关键指标有助于减少机器学习的碳足迹。

改进机器学习碳足迹的帕奎特数据集格式与混合精度训练

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-09-17T00:00:00Z

通过计算发现大而稀疏的深度神经网络比大而密集的深度神经网络使用更少的能量,且准确性可接受。将能源使用作为关键指标有助于减少机器学习的碳足迹。

使用Nvidia GPU和混合精度训练改进机器学习碳足迹

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-09-12T00:00:00Z

通过计算发现大而稀疏的深度神经网络比大而密集的深度神经网络使用更少的能量,并具有可接受的准确性。明确计算能源消耗和碳足迹可以帮助减少机器学习的碳足迹。

训练的力量:神经网络不同设置对能源需求的影响

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-01-03T00:00:00Z
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