The Carbon Footprint of Machine Learning Training Will Plateau, Then Shrink

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作者
David S. Patterson,Joseph E. Gonzalez,Urs Hölzle,Quoc V. Le,Liang Chen,Lluís-Miquel Munguía,Daniel Rothchild,David R. So,Maud Texier,Jeff Dean
出处
期刊:IEEE Computer [IEEE Computer Society]
卷期号:55 (7): 18-28 被引量:194
标识
DOI:10.1109/mc.2022.3148714
摘要

Machine learning (ML) workloads have rapidly grown, raising concerns about their carbon footprint. We show four best practices to reduce ML training energy and carbon dioxide emissions. If the whole ML field adopts best practices, we predict that by 2030, total carbon emissions from training will decline.
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