Un nouveau guide propose un cadre pour mesurer la consommation énergétique de l’IA

L’informatique avancée et les centres de données sont d’énormes consommateurs d’énergie. En fait, un récent rapport du Lawrence Berkeley National Laboratory a révélé que les centres de données américains ont consommé environ 4,4 % de l’électricité totale en 2023 et prévoit que leur consommation pourrait potentiellement tripler d’ici 2028. Le déploiement généralisé de l’intelligence artificielle (IA) est un facteur déterminant de cette augmentation. dans la consommation d’énergie et a déjà un impact économique à mesure que les coûts de l’électricité augmentent pour les consommateurs.

Les chercheurs du Laboratoire national des énergies renouvelables (NREL) mettent en lumière ce coût énergétique de l’informatique. Parallèlement à la recherche de méthodes permettant de rendre l’informatique plus économe en énergie, les chercheurs s’efforcent de diffuser des outils et des informations au-delà de la sphère de la recherche auprès des professionnels du logiciel de l’industrie.

Un résultat récent de ces efforts est « A Beginner’s Guide to Power and Energy Measurement and Estimation », un nouveau rapport NREL développé en partenariat avec Intel qui décrit les principales considérations pour les développeurs et les praticiens de l’apprentissage automatique cherchant à utiliser des outils de mesure d’énergie et à interpréter les estimations d’énergie.

« Alors que l’IA joue un rôle croissant à la fois dans la recherche et dans l’industrie, son impact croissant sur la consommation d’énergie est devenu un défi commun que nous pouvons relever ensemble », a déclaré Hilary Egan, data scientist et auteur principal du rapport du NREL. « Grâce à ce guide, nous souhaitions fournir aux professionnels de l’IA une introduction à l’estimation de l’énergie qui ouvre la porte à une prise de décision informatique plus durable. »

Taking AIm : un partenariat pour relever le défi de la consommation d’énergie de l’IA

L’engagement du NREL à réduire la consommation d’énergie de l’informatique et de l’IA a inspiré le lancement du Green Computing Catalyzer du Joint Institute for Strategic Energy Analysis (JISEA) en 2022. Le Green Computing Catalyzer est l’une des branches du programme Catalyzer de JISEA explorant les domaines stratégiques d’investissement dans l’énergie future. opportunités et rassemble des chercheurs, des universités et des partenaires industriels pour analyser les voies permettant de réduire l’impact énergétique de l’informatique.

Au cours de son mandat, le Green Computing Catalyzer a soutenu les efforts visant à quantifier et cataloguer les coûts énergétiques de l’apprentissage automatique et des systèmes informatiques avancés du NREL, dans le but de fournir un moyen pour plus de transparence et de responsabilité dans l’informatique. Ces efforts ont attiré l’attention d’Intel, qui mène sa propre série d’initiatives d’IA responsable.

Ensemble, Green Computing Catalyzer et Intel ont développé un « Guide du débutant sur la mesure et l’estimation de la puissance et de l’énergie », visant à doter les développeurs des compétences dont ils ont besoin pour effectuer des mesures d’énergie productives dans leur informatique. Cela permet aux développeurs et à leurs entreprises de prendre des décisions éclairées sur la durabilité de leurs systèmes.

« La durabilité est une priorité de longue date chez Intel, avant l’avènement de l’IA et aujourd’hui », a déclaré Ronak Singhal, chercheur principal au sein du groupe Datacenter and AI chez Intel. « Les contributions du NREL ont été cruciales pour donner vie à notre publication commune, qui donne aux développeurs les compétences nécessaires pour prendre des décisions de mesure intelligentes, une première étape essentielle sur la voie de la durabilité dans l’IA. »

Élaborer un cadre de mesure pour la consommation énergétique de l’IA

Même si certains développeurs d’IA/apprentissage automatique et sociétés cloud commencent à intégrer des considérations énergétiques dans le développement de leurs différents modèles, il n’existe pas de cadre standard uniforme pour mesurer la consommation d’énergie à tous les niveaux de calcul. Le nouveau guide constitue une ressource utile pour rendre les outils et procédures d’efficacité énergétique plus accessibles, tout en établissant un cadre pour mesurer l’énergie au niveau du système, du travail, de l’application et du code.

Le rapport propose une feuille de route pour déterminer la consommation d’énergie informatique du point de vue matériel et logiciel et discute des défis liés à l’interprétation de ces mesures comme estimations utiles. Il contient également des conseils pratiques et des scénarios réels illustrant l’application de différentes considérations énergétiques pouvant être utilisées dans l’industrie informatique.

Les praticiens utilisant le guide commenceront au début du flux de travail de mesure du projet énergétique : déterminer les questions clés auxquelles répondre. Le guide explique ensuite comment déterminer les outils de mesure appropriés et réalisables pour recueillir les données qui doivent ensuite être analysées et interprétées. Enfin, la feuille de route aide les praticiens et leurs entreprises à déterminer la suffisance de l’analyse, ce qui peut conduire à affiner les questions et les mesures.

Dans l’ensemble, le rapport fournit des conseils de mesure, d’analyse et d’interprétation depuis le niveau du système (comment un ensemble de charges de travail affecte la consommation d’énergie) jusqu’au niveau du code (quantifiant l’énergie consommée par certaines parties d’une tâche ou d’une application).

« Le programme Catalyzer répond à des défis énergétiques cruciaux et intersectionnels », a déclaré Kristin Wegner Guilfoyle du NREL, responsable du programme Catalyzer. « Cette feuille de route contribue à atteindre cet objectif en reliant les progrès réalisés par les chercheurs en informatique économe en énergie aux innovations menées par les développeurs de logiciels et les praticiens. »