AI/ML 工作负载的可持续性优化实践

聚焦可持续性

2022 年 6 月，某机构在拉斯维加斯举办了 re:MARS 会议，探讨机器学习、自动化、机器人技术和太空领域的应用进展。其中一场题为"优化 AI/ML 工作负载以实现可持续性"的专题演讲，由某中心云服务部门解决方案开发专家主讲，重点分享了减少人工智能碳足迹的实用方法。

核心主题

构建高精度机器学习模型通常需要消耗大量计算资源，导致能源消耗显著增加。该演讲基于某架构完善框架中的可持续性原则，提出以下优化方案：

1. 使用最小计算资源高效地重新训练多个模型

2. 采用计算效率高的内置算法

3. 利用云平台工具监控模型训练和部署过程

适用场景

该方案特别适用于两类场景：

• 需要大规模能耗计算资源的机器学习应用

• 以降低碳排放为关键目标的系统设计

关键技术要点

1. 基于完善架构的机器学习生命周期设计方法

2. 模型开发/训练/调优阶段的资源优化策略

3. 生产环境中减少 ML 工作负载环境影响的实践方案

4. 云端机器学习工作负载监控工具的使用

可持续性实践案例

某中心开发的 PackOpt 工具通过优化包装设计，已在北美实现每年减少 7%-10%的纸板浪费，约节省 6 万吨纸板。这体现了技术创新对可持续发展的重要价值。

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