Accuracy is not the only Metric that matters: Estimating the Energy Consumption of Deep Learning Models

要約

タイトル:
深層学習モデルのエネルギー消費を推定する際には精度だけでなく他のメトリックも重要であること：Deep Learningモデルのエネルギー消費量の推定

要約:
・近年、機械学習モデルのエネルギー消費量が増大し、大量の炭素を排出している(Strubell et al., 2019)。
・この問題に対処するため、事前にモデルのエネルギー消費量を推定することができるエネルギー推定パイプラインを作成した。
・高品質のエネルギーデータを収集し、DLモデルの推定レイヤーエネルギーを蓄積することで、DLモデルのエネルギー消費量を予測することができるようにしたことがその実現方法である。

要約(オリジナル)

Modern machine learning models have started to consume incredible amounts of energy, thus incurring large carbon footprints (Strubell et al., 2019). To address this issue, we have created an energy estimation pipeline1, which allows practitioners to estimate the energy needs of their models in advance, without actually running or training them. We accomplished this, by collecting high-quality energy data and building a first baseline model, capable of predicting the energy consumption of DL models by accumulating their estimated layer-wise energies.

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