insight - Technology - # Carbon Footprint Assessment in IoT DL

IoTCO2: Assessing the End-To-End Carbon Footprint of Internet-of-Things-Enabled Deep Learning

Q: 質問1

IoTCO2の炭素排出量を正確に推定する能力が持つ、持続可能性への貢献はどのようなものでしょうか？ IoTCO2は、IoTデバイスにおける深層学習の炭素排出量を正確に評価することができます。この精度は、持続可能性への取り組みに重要な影響を与えます。正確なデータとモデル化手法を使用することで、エネルギー消費や製造プロセスから生じる排出量を適切に把握し、改善策を導くことが可能です。例えば、特定のDLモデルやIoTデバイスがどれだけエネルギーを消費しているか正確に把握することで、省エネ対策や再生可能エネルギー源への移行など具体的なアクションプランを立てる上で役立ちます。

Q: 質問2

IoT-enabled deep learning向け不正確な炭素排出量評価がもたらす潜在的影響は何ですか？ IoT-enabled deep learning向け不正確な炭素排出量評価は深刻な影響を及ぼす可能性があります。誤った評価では実際よりも高いまたは低い値が示されるため、適切な対策や政策決定が困難になります。これによって本来必要以上のリソース投入や効率低下が引き起こされる恐れがあります。さらに、間違った情報基盤上で行われた意思決定は企業レピュテーションや市場競争力に悪影響を及ぼす可能性も考えられます。

Q: 質問3

Quantized inference models（量子化推論モデル）技術の進歩がIoTデバイス全体のエネルギー消費および環境へ与える影響は何ですか？ Quantized inference models（量子化推論モデル）技術の進歩はIoTデバイス全体のエネルギー消費および環境面で多岐にわたるポジティブインパクトをもたらします。これら最新技術では浮動小数点演算では無く整数演算（INT16/8/4）等効率的処理方法採用しています。 その結果通常GPU等高コスト設備利用せざる得ませんだオペレーショナリング・カーボンフットプリント削減効果大幅強化します。 一方NPU等新興チップセット活用時でも同様効果観測されています。 この革新的アプローチ採用事例多発した場合将来的世界全体CO2削減目指したグローバール戦略展開期待されています。

Core Concepts

IoTCO2 introduces a precise tool for estimating the carbon footprint of IoT-enabled deep learning, covering both operational and embodied aspects.

Abstract

Standalone Note:

Abstract:

Introduction to IoTCO2 for accurate carbon footprint estimation in IoT-enabled DL.

Introduction:

Challenges with MLaaS and emergence of IoT-enabled DL.
Projected growth and carbon footprint increase of IoT devices.

Operational Carbon Footprint:

Focus on hardware usage and manufacturing impact on carbon footprint.

Embodied Carbon Footprint:

Importance of non-computing hardware components in IoT devices.

Validation:

Validation of operational and embodied carbon footprint modeling by IoTCO2.

Case Studies:

Total carbon emissions breakdown for different IoT devices using IoTCO2.

Conclusion:

Summary of IoTCO2's contribution to accurate carbon footprint assessment in IoT-enabled DL.

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Stats

Stats here
"Existing research falls short in accurately estimating either the operational or embodied carbon footprint for IoT-enabled DL."
"IoTCO2 demonstrates a maximum ±21% deviation in carbon footprint values compared to actual measurements across various DL models."

Quotes

Quotes here
"If none, proceed."

Key Insights Distilled From

IoTCO2

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

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

Deeper Inquiries

質問1

IoTCO2の炭素排出量を正確に推定する能力が持つ、持続可能性への貢献はどのようなものでしょうか？
IoTCO2は、IoTデバイスにおける深層学習の炭素排出量を正確に評価することができます。この精度は、持続可能性への取り組みに重要な影響を与えます。正確なデータとモデル化手法を使用することで、エネルギー消費や製造プロセスから生じる排出量を適切に把握し、改善策を導くことが可能です。例えば、特定のDLモデルやIoTデバイスがどれだけエネルギーを消費しているか正確に把握することで、省エネ対策や再生可能エネルギー源への移行など具体的なアクションプランを立てる上で役立ちます。

質問2

IoT-enabled deep learning向け不正確な炭素排出量評価がもたらす潜在的影響は何ですか？
IoT-enabled deep learning向け不正確な炭素排出量評価は深刻な影響を及ぼす可能性があります。誤った評価では実際よりも高いまたは低い値が示されるため、適切な対策や政策決定が困難になります。これによって本来必要以上のリソース投入や効率低下が引き起こされる恐れがあります。さらに、間違った情報基盤上で行われた意思決定は企業レピュテーションや市場競争力に悪影響を及ぼす可能性も考えられます。

質問3

Quantized inference models（量子化推論モデル）技術の進歩がIoTデバイス全体のエネルギー消費および環境へ与える影響は何ですか？
Quantized inference models（量子化推論モデル）技術の進歩はIoTデバイス全体のエネルギー消費および環境面で多岐にわたるポジティブインパクトをもたらします。これら最新技術では浮動小数点演算では無く整数演算（INT16/8/4）等効率的処理方法採用しています。
その結果通常GPU等高コスト設備利用せざる得ませんだオペレーショナリング・カーボンフットプリント削減効果大幅強化します。
一方NPU等新興チップセット活用時でも同様効果観測されています。
この革新的アプローチ採用事例多発した場合将来的世界全体CO2削減目指したグローバール戦略展開期待されています。