生成AI開発者のためのカーボンアウェア・コンピューティング

生成AIは膨大な計算能力を必要とし、その結果として生じる大きなカーボンフットプリントを開発者が管理する必要があります。本コースでは、モデルのトレーニングや推論のワークロードを、グリーンエネルギーの供給状況に合わせて調整する方法を学びます。機械学習パイプラインの環境負荷を測定、分析し、積極的に削減する手法を習得します。学習内容:- グリッドの炭素集約度とグリーンソフトウェアエンジニアリングの基本概念を理解する- トレーニングおよび推論中の機械学習モデルのカーボンフットプリントを測定する- 再生可能エネルギーの供給量が多い時間帯に合わせて計算ワークロードをスケジュールする- カーボンアウェアなSDKやAPIを実装し、コンピューティングリソースの消費を動的に調整する- 量子化やプルーニングなどのモデル最適化手法を適用し、エネルギー要件を削減する- リアルタイムのグリッドクリーンエネルギー指標に基づいてクラウドリージョンやデータセンターを選択する本コースは、持続可能なコンピューティングの基礎概念と現代のAIが与える炭素への影響から始まります。その後、排出量を監視し、グリーンエネルギーを優先するようにデプロイメントパイプラインをリファクタリングするための実践的な戦略へと進みます。本コースは、持続可能なコンピューティングに初めて触れ、環境に配慮したAIシステムを構築したいと考えているソフトウェア開発者、データサイエンティスト、機械学習エンジニアを対象としています。グリーンコンピューティングの事前知識は必要ありません。地球環境に最適化された高性能な生成AIシステムを構築するために、学習を始めましょう。