IoTCO2: Präzise Bewertung des End-to-End-CO2-Fußabdrucks von Deep Learning in Internet-der-Dinge-Anwendungen

Keskeiset käsitteet

IoTCO2 ist ein End-to-End-Modellierungstool, das eine präzise Schätzung des operativen und verkörperten Kohlenstoff-Fußabdrucks von Deep Learning in Internet-der-Dinge-Anwendungen ermöglicht.

Tiivistelmä

Der Artikel führt das IoTCO2-Tool ein, das entwickelt wurde, um den Kohlenstoff-Fußabdruck von Deep Learning in Internet-der-Dinge-Anwendungen genau zu bewerten.
Zunächst wird das operative Energieverbrauchsmodell von IoTCO2 beschrieben, das Faktoren wie Modellquantisierung und neuronale Verarbeitungseinheiten (NPUs) berücksichtigt, um eine genaue Schätzung des operativen Kohlenstoff-Fußabdrucks zu ermöglichen.
Anschließend wird das Modell für den verkörperten Kohlenstoff-Fußabdruck erläutert, das sowohl Rechenkomponenten als auch Nicht-Rechenkomponenten in IoT-Geräten abdeckt, um eine umfassende Bewertung zu ermöglichen.
Die Validierung zeigt, dass IoTCO2 eine maximale Abweichung von ±21% gegenüber tatsächlichen Messwerten für verschiedene Deep-Learning-Modelle auf unterschiedlichen IoT-Geräten aufweist. Darüber hinaus werden Fallstudien präsentiert, die die praktische Anwendbarkeit von IoTCO2 in realen Szenarien demonstrieren.

Tilastot

Der operative Energieverbrauch von Deep-Learning-Inferenzen auf einem Snapdragon 8 G3 IoT-SoC kann zwischen 0,001 mJ und 108,2 mJ liegen, je nach Konfiguration der Recheneinheit (CPU, GPU, NPU16, NPU8, NPU4) und Kernelparametern wie Eingabe-/Ausgabedimensionen, Kanalzahlen, Kernelgröße und Bitbreite.
Die verkörperten Kohlenstoffemissionen für die Herstellung eines Google Pixel 6 Pro Smartphones betragen 76,8 kgCO2-eq, davon entfallen 23,8 kgCO2-eq auf den Chipsatz, 7,2 kgCO2-eq auf den DRAM-Speicher und 14,4 kgCO2-eq auf die Leiterplatte.

Lainaukset

"Verglichen mit cloudbasiertem MLaaS bietet die Bewertung des Kohlenstoff-Fußabdrucks von IoT-Geräten, die Inferenzen durchführen, eine komplexere Herausforderung."
"Bestehende Forschung ist unzureichend, um entweder den operativen oder den verkörperten Kohlenstoff-Fußabdruck für IoT-basiertes Deep Learning genau zu schätzen."

Tärkeimmät oivallukset

IoTCO2

by Ahmad Faiz,S... klo arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.10984.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

Wie können die Erkenntnisse aus IoTCO2 genutzt werden, um den Kohlenstoff-Fußabdruck von IoT-Geräten in anderen Anwendungsszenarien als Deep Learning zu reduzieren?

Die Erkenntnisse aus IoTCO2 können auf verschiedene Weisen genutzt werden, um den Kohlenstoff-Fußabdruck von IoT-Geräten in anderen Anwendungsszenarien zu reduzieren:

Effiziente Hardwareauswahl: Durch die Auswahl von energieeffizienten Hardwarekomponenten, die speziell für die jeweilige Anwendung optimiert sind, kann der Energieverbrauch und somit der Kohlenstoff-Fußabdruck gesenkt werden.
Optimierung von Inference-Algorithmen: Durch die Optimierung von Inferenzalgorithmen, um weniger Rechenressourcen zu verbrauchen, kann der Energieverbrauch bei der Datenverarbeitung reduziert werden.
Implementierung von Energiesparmodi: Die Implementierung von Energiesparmodi in IoT-Geräten kann dazu beitragen, den Energieverbrauch in Zeiten geringer Aktivität zu reduzieren.
Recycling und Wiederverwendung: Die Integration von Recycling- und Wiederverwendungspraktiken in den Lebenszyklus von IoT-Geräten kann dazu beitragen, den Kohlenstoff-Fußabdruck durch die Reduzierung von Abfall und Ressourcenverbrauch zu verringern.

Wie würde sich eine Verlängerung der Lebensdauer von IoT-Geräten auf deren Gesamtkohlenstoff-Fußabdruck auswirken?

Eine Verlängerung der Lebensdauer von IoT-Geräten hätte mehrere positive Auswirkungen auf deren Gesamtkohlenstoff-Fußabdruck:

Reduzierung der Herstellungsemissionen: Durch eine längere Lebensdauer der Geräte wird die Notwendigkeit neuer Produktionen und damit verbundener Emissionen verringert.
Verringerung des Elektronikschrotts: Eine längere Lebensdauer führt zu weniger Elektronikschrott, der entsorgt oder recycelt werden muss, was wiederum die Umweltbelastung reduziert.
Effizientere Ressourcennutzung: Da die Geräte länger genutzt werden, wird die Effizienz der Ressourcennutzung verbessert, da weniger neue Materialien für die Herstellung benötigt werden.

Insgesamt würde eine Verlängerung der Lebensdauer von IoT-Geräten zu einer Reduzierung ihres Gesamtkohlenstoff-Fußabdrucks beitragen, indem sowohl die Herstellungs- als auch die Entsorgungsemissionen minimiert werden.

Wie könnte der Einsatz erneuerbarer Energien in der Fertigung von IoT-Komponenten den verkörperten Kohlenstoff-Fußabdruck weiter senken?

Der Einsatz erneuerbarer Energien in der Fertigung von IoT-Komponenten kann den verkörperten Kohlenstoff-Fußabdruck weiter senken, indem er die direkten Emissionen aus der Energieerzeugung reduziert. Hier sind einige Möglichkeiten, wie dies erreicht werden könnte:

Photovoltaik und Windenergie: Die Nutzung von Solar- und Windenergie zur Stromerzeugung in den Fertigungsanlagen kann dazu beitragen, den Kohlenstoff-Fußabdruck zu verringern, da diese Energiequellen keine Treibhausgase emittieren.
Energieeffizienzmaßnahmen: Durch die Implementierung von energieeffizienten Technologien und Prozessen in den Fertigungsanlagen kann der Gesamtenergieverbrauch gesenkt werden, was wiederum die Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen reduziert.
Nachhaltige Beschaffung: Die Auswahl von Lieferanten, die ebenfalls erneuerbare Energien nutzen und nachhaltige Praktiken in ihrer Produktion implementieren, kann dazu beitragen, den gesamten Kohlenstoff-Fußabdruck der IoT-Komponenten zu minimieren.

Durch die Integration erneuerbarer Energien in den Fertigungsprozess von IoT-Komponenten können Unternehmen einen wichtigen Beitrag zur Reduzierung ihres ökologischen Fußabdrucks leisten und gleichzeitig zu einer nachhaltigeren Zukunft beitragen.