Watt For What: Rethinking Deep Learning’s Energy-Performance Relationship

要約

ディープラーニング モデルは、前例のないレベルの精度を達成することで、画像認識から自然言語処理に至るまで、さまざまな分野に革命をもたらしました。
しかし、エネルギー消費量の増加により、研究における小規模な組織が不利になり、世界のエネルギー消費が悪化するという環境への影響についての懸念が生じています。
この論文では、モデルの精度と電力消費の間のトレードオフを調査し、大量の電力消費にペナルティを与える指標を提案します。
私たちは、さまざまな GPU にわたるさまざまな深層学習モデルの電力消費に関する包括的な調査を実施し、精度と効率のトレードオフの詳細な分析を示します。
消費電力単位あたりの精度を評価することで、より小型でエネルギー効率の高いモデルが環境への懸念を軽減しながら、研究をいかに大幅に促進できるかを実証します。
私たちの結果は、深層学習に対するより持続可能なアプローチの可能性を浮き彫りにし、効率を高めるためにモデルを最適化することの重要性を強調しています。
この研究は、より公平な研究環境にも貢献し、小規模な組織がより大きな組織と効果的に競争できるようになります。
これは、効率的なディープラーニング手法を採用して電力消費を削減し、将来の世代のために環境を保護すると同時に、より公平な競争環境の確保を支援することを提唱しています。

要約(オリジナル)

Deep learning models have revolutionized various fields, from image recognition to natural language processing, by achieving unprecedented levels of accuracy. However, their increasing energy consumption has raised concerns about their environmental impact, disadvantaging smaller entities in research and exacerbating global energy consumption. In this paper, we explore the trade-off between model accuracy and electricity consumption, proposing a metric that penalizes large consumption of electricity. We conduct a comprehensive study on the electricity consumption of various deep learning models across different GPUs, presenting a detailed analysis of their accuracy-efficiency trade-offs. By evaluating accuracy per unit of electricity consumed, we demonstrate how smaller, more energy-efficient models can significantly expedite research while mitigating environmental concerns. Our results highlight the potential for a more sustainable approach to deep learning, emphasizing the importance of optimizing models for efficiency. This research also contributes to a more equitable research landscape, where smaller entities can compete effectively with larger counterparts. This advocates for the adoption of efficient deep learning practices to reduce electricity consumption, safeguarding the environment for future generations whilst also helping ensure a fairer competitive landscape.

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