PUEは1に近いほど理想 グリーンAIは 環境負荷を抑える レッドAIは精度を最優先 モデル圧縮は 電力消費を抑える 機械学習は大量計算 電力消費 一度の学習は 推論より電力消費が大きい PUEはPower Usage Effectiveness カーボンフットプリントは CO2排出量の指標 エネルギー効率は 少ない電力で性能を出す 量子化はビット数削減 計算負荷を軽くする 蒸留は巨大モデルの 知識を移植 プルーニングは枝刈り 構造削減 計算量を減らす エッジAIは端末処理 通信電力を削減 AIの巨大化は 環境負荷を増大させる サステナブルAIは 持続可能性を考慮 AIはエネルギー最適化の 解決策にもなる PUEは1に近いほど理想 グリーンAIは 環境負荷を抑える レッドAIは精度を最優先 量子化 蒸留 プルーニング はモデル圧縮
