META和佐治亚理工联手推出CATransformers架构 减少AI的碳排放
发布时间：2025-05-15 09:36:04 | 责任编辑：张毅 | 浏览量：10 次
近日，Meta 的 FAIR 团队与佐治亚理工学院合作开发了 CATransformers 框架，旨在将碳排放作为 AI 系统设计的核心考量。这一新框架通过联合优化模型架构和硬件性能，显著降低了 AI 技术的总碳足迹，为实现可持续的 AI 发展迈出了重要的一步。
随着机器学习技术的迅速普及，从推荐系统到自动驾驶等多个领域的应用不断增加，但其带来的环境代价同样不容忽视。许多 AI 系统需要大量的计算资源，往往依赖于定制的硬件加速器进行运算。在训练和推理阶段，所需的高能耗直接导致了运营中的碳排放大幅上升。此外，硬件在生产到报废的整个生命周期中同样会产生隐含碳，进一步加重了生态负担。
现有的减排方法大多集中在提升运营效率，比如通过优化训练和推理的能耗，或是提高硬件的利用率。然而，这些方法往往忽略了硬件设计和制造阶段所产生的碳排放，未能有效整合模型设计与硬件效率之间的相互影响。
CATransformers 框架的推出恰好填补了这一空白。通过多目标贝叶斯优化引擎，该框架能够联合评估模型架构与硬件加速器的性能，旨在平衡延迟、能耗、精度和总碳足迹。特别是在边缘推理设备方面，CATransformers 通过剪枝大型 CLIP 模型生成变体，并结合硬件估算工具来分析碳排放与性能之间的关系。
研究显示，CATransformers 的成果 CarbonCLIP-S 与 TinyCLIP-39M 在精度上相当，但碳排放却减少了17%，且延迟控制在15毫秒以内。此外，CarbonCLIP-XS 则在比 TinyCLIP-8M 的精度提升8% 的同时，碳排放也降低了3%，延迟低于10毫秒。
值得注意的是，单纯优化延迟的设计可能会导致隐含碳增加高达2.4倍，而综合优化碳排放与延迟的策略能够实现19-20% 的总排放削减，同时延迟损失极小。CATransformers 通过嵌入环境指标，为可持续机器学习系统的设计奠定了基础。随着 AI 技术的持续扩大，该框架为行业提供了切实可行的减排路径。
划重点:
🌱 Meta 与佐治亚理工学院合作开发 CATransformers 框架，重点关注 AI 系统的碳排放问题。
💡 CATransformers 通过优化模型架构与硬件性能，显著降低 AI 技术的碳足迹。
⚡ 研究成果表明，综合优化碳排放与延迟策略可实现19-20% 的总排放削减。
Meta 旗下的 FAIR 团队与佐治亚理工学院合作推出了 CATransformers 框架，该框架将碳排放作为核心设计考量，通过联合优化模型架构与硬件性能，显著降低了 AI 的总碳足迹。
框架特点
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多目标贝叶斯优化引擎：CATransformers 使用多目标贝叶斯优化引擎，联合评估模型架构与硬件加速器的性能，平衡延迟、能耗、精度和总碳足迹。这种优化方式能够综合考虑多个关键指标，避免了传统方法中单纯追求某一指标而忽视其他重要指标的问题。
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针对边缘推理设备优化：该框架特别针对边缘推理设备进行了优化，通过对大型 CLIP 模型的剪枝，生成了一些碳排放更低但性能优异的变体。例如，CarbonCLIP-S 与 TinyCLIP-39M 在精度上相当，但碳排放减少了 17%，延迟保持在 15 毫秒以内；CarbonCLIP-XS 的精度比 TinyCLIP-8M 提升了 8%，同时减少了 3% 的碳排放，延迟则低于 10 毫秒。
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综合考虑运营与隐含碳排放：与传统方法不同，CATransformers 不仅考虑了运营碳排放，还考虑了硬件的隐含碳排放。研究显示，单纯优化延迟的设计可能导致隐含碳增加高达 2.4 倍，而综合优化碳排放与延迟的策略可实现 19-20% 的总排放削减，且延迟损失极小。
意义与影响
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推动可持续 AI 发展：CATransformers 为可持续机器学习系统设计奠定了基础，表明 AI 开发若从一开始就结合硬件能力与碳影响考量，可实现性能与可持续性的双赢。随着 AI 规模持续扩大，该框架为行业提供了切实可行的减排路径。
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为行业提供新思路：该框架的推出为 AI 行业在减排方面提供了新的思路和方法，促使开发者在设计 AI 系统时更加注重环境影响。未来，随着该框架的进一步推广和应用，有望推动整个 AI 行业向更加绿色、可持续的方向发展。
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