事实上，这只是训练时的排放量，当AI大模型运行时还将排出更多的二氧化碳。...随着AI大模型和对云计算需求的增长，这一数字预计还会上升。 AI大模型，正在成为碳排放的一个重要来源。...降低AI大模型的碳排放 AI模型的训练和运营过程需要消耗大量能源，但关键问题是，如何知道及测算单个机器学习实验正在产生多少温室气体排放，以及可以减少多少？...此外，由低碳能源驱动的数据中心可以将碳排放量再减少9倍，从而在四年内总共减少747倍。 谷歌团队认为，在信息技术领域，制造各种类型和规模的计算设备的生命周期成本，比机器学习的运营成本要高得多。...AI助力降低碳排放 尽管AI大模型是碳排放大户，但以AI为代表的前沿科技也正在为降碳减排做出贡献。
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通过在云计算平台层面实施先进的技术和管理措施，能够极大的提高云计算数据中心的能源利用率，促进降本增效，实现碳排放的显著减少。...Crane 发布国内首个云原生应用碳排放计算优化器（Carbon Emission Optimizer) 为响应众多企业上云降本需求，助力云原生应用节能减排，Crane 推出了首个开源云原生应用碳排放计算优化器...该计算优化器基于运行在 Kubernetes 平台上的应用的实际资源消耗，计算对应服务器功耗，进而计算出应用运行所产生的碳排放量。...根据国家定义发布的碳排放因子，即每度电对应的碳排放量，计算工作负载运转对应的碳排放量。 除展示当前功耗和碳排放量以外，Crane 同时提供优化建议，以及优化后的功耗和碳排放推算结果。...那么如何针对应用进行碳排放测算并给出优化建议呢？下文给出详细计算方法。 节点利用率与碳排放是相关的 基于工作负载利用率计算功耗 不同 CPU 型号，不同服务器在空闲和满载时的功率均有不同。
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云计算概念始于20世纪60年代，如今已经存在了数年，但是在今年，随着云计算的发展，越来越多的公司开始希望利用它提升业务敏捷性，并减少开始。...随着云计算在当前的巨大的需求，部署和管理所需的技能也在增多，未来以下五大职位可能将是一个需求暴增的职业。当然他们的收入也将会迎来暴增。 1....Java 技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性，广泛应用于PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网，同时拥有全球最大的开发者专业社群。...简单地说，Linux是一台计算机，使应用程序和计算机操作员访问计算机上的设备来执行所需功能的软件。 对于每一个内核版本，超过1000名开发从至少100家公司作出贡献。
山东作为工业大省，减碳降碳任务重，融资需求大。...扩大碳交易范围，加速传统企业低碳转型和绿色低碳科技企业培育。碳交易是通过市场机制对二氧化碳排放权进行的交易，随之产生的包含碳信用和碳排放权配额的碳资产未来将成为企业“核心”资产的一部分。...，金融机构要主动以系统对接共享平台，依据企业碳排放核查结果与碳信用报告开展差异化金融支持及相关金融产品创新服务，同时，向工业、建筑、交通等碳排放重点行业领域推广，扩大碳金融对低碳转型的支持力度。...完善碳市场功能，形成低成本、高效率、清产权、促减排的良性机制。...低碳科技创新 协同碳金融发展的未来展望 做好低碳科技创新与碳金融的协同，需要充分撬动金融生态及各类相关主体，将资源向低碳技术研发、低碳企业孵化、低碳产业转型倾斜；需要“以需求促落实”，将低碳科技创新、碳市场发展
2019 年，商业航空业排放了约 9.2 亿吨二氧化碳[2] ， 几乎是大模型训练的 2000 倍，而且这是将一年的航空业碳排放与多年的大模型训练碳排放进行的比较。...大模型训练的碳排放仍然不容忽视，但这种戏剧性的比较具有误导性。我们需要更细致入微的思考。 当然，这只是考虑到这些模型的训练。模型的服务和使用也需要能源，也会有相关的碳排放。...效率：能源使用与模型性能 正如碳计算：影响机器学习排放的因素调查中所探讨的那样，与训练或使用生成式人工智能模型相关的碳排放取决于许多因素，包括： 模型参数个数； 量化 (数值精度)； 模型架构； 使用...为此，我们需要将碳排放指标集成到 DevOps(或 MLOps) 流程中。一些工具，如 codecarbon，可以很容易地跟踪和计算与模型训练和服务相关的碳排放。...将这个工具或类似的工具集成到持续集成测试套件中，可以同时分析碳排放、计算精度和其他指标。
大模型的碳排放量有多少？ 除了能源消耗，ChatGPT 这类 AI 大模型的碳排放量也曾引发大众担忧。...此前曾有计算机科学家称，GPT-3 整个训练周期的碳排放量，相当于开车到月球再返回地球；GPT-3 一轮训练所消耗的电量，足以支撑丹麦 126 个普通家庭度过一整年。...Carbontracker 估计，微软数据中心内使用英伟达 GPU 构建的神经超级网络运行功率约为 19 万千瓦时，如果按照美国的平均碳排放水平计算，这将产生 8.5 万公斤（85 吨）的二氧化碳，相当于...Anthony 在采访中表示，“二氧化碳估值是根据模型训练期间，当地发电的平均碳排放量再加上运行模型的硬件总功耗所计算得出。”“我们通过多个 API 来跟踪碳排放强度。...有分析认为，当前大模型的碳排放量可能被严重夸大。事实上，全球科技行业占总体温气体排放量的比例仅为 1.8%-3.9%，而其中又只有一小部分与 AI 相关。
这些模型通常基于大尺度（如国家和区域尺度）的数据（如人口、能源消耗和需求），忽略了区域内碳排放的空间异质性，容易导致“一刀切、粗放式”的碳排放管理。...表 1 多源地理数据来源 图 2 空间辅助变量数据集 本研究选择了几个社会统计指标（如土地利用结构、住宅建筑情况、公共建筑类型分布与用电情况等）来辅助计算与土地利用相关的碳排放系数。...此外，本研究还获取了深圳2010年至2017年的区县尺度的碳排放清单，以验证本文所计算的碳排放。...此外，大鹏新区的碳排放随着时间的推移不断震荡，目前无法预计“碳达峰”实现的具体时间。...在两种受控场景（生态保护场景和生态减排场景）下，坪山区的碳排放量要比无序发展场景低很多，但大鹏新区的北部在所有场景下都具有较高的碳排放量。
运营大促就是根据不同产品策略目标，对多个产品设计不同的创意玩法及套餐方案，集成整合进行大规模的限时售卖活动（如：新春大促、618年中大促、双11大促等活动），为业务及品牌提供明确、连续、一致的销售增长，...运营大促设计难点 运营一般每年都会进行三场大促活动推广：新春、618、双11，而每期大促都需要不同的策略玩法去实现运营目标，给我最大的感触有以下两点： a）设计周期短 大促设计包含：1 个主会场 + 4...而运营设计团队，在整个视觉调性上也是遵循两个维度出发：品牌调性 + 主题特色 来建立整体大促的配色方案 A. 品牌调性 品牌定位：专业云计算平台，产业互联网时代的数字化助手。...主题特色 主题特色指：从大促的主题出发，考虑产品每期的策略及定位，在品牌调性上进行环创设计，增加一些个性化的设计创意，例如： · 新春大促：为让用户感受新年的气氛，在品牌色系上融入一些暖色系并增加一些新年元素进行点缀设计...一些小故事 在 2019 年末的时候，运营团队就开始了新春大促设计，加上UI开发历时两个月。
在绿色云计算的发展过程中，如何有效地减少能源消耗和碳排放是一个重要的研究课题。 为了解决这个问题，研究人员提出了一系列的技术措施。总的来看，主要包括两个角度： 绿色设施设备。...在海外，云服务商已经开始尝试对云服务碳排放进行核算并为用户提供碳账单，但国内对云计算碳排放核算方法尚未有统一标准，仍面临一定挑战。...此外，从云服务碳排放的核算范围看，应涵盖从建设、运营到回收整个生命周期中产生的所有碳排放进行核算。...运营过程的碳排放核算应包含用户在使用私有云和公有云过程中所产生的碳排放，包括服务器、存储设备、网络设备、安全设备、散热设备、供电设备、照明设备、数据中心控制系统、发电机等节点，以及运营过程中的碳逸散，运维运营人员的碳足迹等维度...---- 相关阅读 科技向“实”万物生长，2023年云计算五大技术趋势展望 争夺算力话语权，云计算厂商迎来自研芯片“觉醒时刻” 三大运营商大举进军，国内云计算行业正迎来巨变 “比特”与“瓦特”
新智元报道 来源：venturebeat 编辑：yaxin 【新智元导读】近日，谷歌研究人员发表的一篇论文认为大型人工智能模型不会产生大量碳排放，并通过对5大NLP模型进行训练评估来佐证这一观点...谷歌本周发表了一篇论文驳斥了先前的研究结果，即大型人工智能模型可以产生海量碳排放。...在由谷歌人工智能首席科学家 Jeff Dean 合著的一篇论文中，模型、数据中心和处理器的选择可以减少多达100倍的碳足迹，并且对模型生命周期的「误解」导致了碳排放影响的错误估算。 ?...另外，谷歌人工智能科学家 Timnit Gebru 合著了一篇论文，强调了大语言模型的碳足迹对边缘化社区的影响。 Timnit Gebru因此也被谷歌人工智能伦理团队解雇。...合著者使用他们自己的计算公式，评估了最近五个大型自然语言处理模型的能源使用量和碳排放量。 ? ?
从碳足迹来看，软件的碳排放主要发生在3个阶段： • 用户在终端设备上与软件的交互 • 数据在网络中的传输 • 数据在服务器端（数据中心）的计算和处理 要降低软件的碳排放，需要在这几个阶段，从硬件和电力使用入手...以软件为例，温室气体核算体系会将构建软件和运行维护软件所需的所有硬件和电力汇总到一起来对碳排放量进行计算。这样做可以方便企业进行碳排放的报告，但是对于指导IT部门进行实际减碳意义不大。...因此，在评估软件碳排放时，不能单纯从总量进行计算。 为了更好地指导软件团队在软件减碳上的工作，绿色软件基金会提出了“软件碳排强度（Software Carbon Intensity）”的概念。...提升软件碳适应能力 除了将计算迁移至更清洁的区域，在设计软件时也可以基于当前的碳排强度来调整计算需求，从而提升软件的碳适应能力。...可以看到，相较于通过购买绿电，或者其他碳抵消的方式来降低软件对环境变化的影响，绿色软件更看重实际的减排。在可持续发展的大背景下，作为软件从业人员，需要开始将绿色因素应用到日常的工作中。
减碳，不只是从燃油车转向电动车这么简单 作为全球第二大碳排放源，交通运输业自然也成为双碳工作的关注重点。在智能化、网联化、电气化正逐步在汽车产业推进的当下，如何减碳，甚至脱碳，也为它们提出了新挑战。...对碳排放进行计算，2020年我国乘用车车队生命周期碳排放总量约为6.7亿tCO2e（每吨二氧化碳当量，度量温室效应的基本单位），其中燃料周期占比74%。...而在燃料周期所产生的碳排放中，来自燃油车的占比更是高达98%。 可以确定的是，随着燃油车被替换，碳排放出现一定程度的减少是必然的。 但现实告诉我们，“全面替代燃油车”行动并不是一蹴而就的。...与此同时，影响碳排放量的不仅仅只有汽车的动力来源。 比如自动驾驶汽车。...这一大背景下，在既有汽车产业基础上，该如何进一步实现“减碳”的目标？而在新技术、新产品研发的同时，又该如何避免高碳排放？这其中的关键，在于“智能”。
2021年10月26日，中共中央国务院关于印发《2030年前碳达峰行动方案的通知》，提出“碳达峰十大行动”的重点任务，聚焦在能源、工业、城乡建设、交运等几大重点领域，其中“推进煤炭消费替代和转型升级”、...例如，即便使用电动汽车完成物流服务，但是电如果是通过烧煤产生的，这其中已经包含了碳排放。甚至电动汽车的储电设备（电池）在使用结束后需要安全回收或处理，所产生的碳排放也是需要计算的。...这里就需要引入碳足迹理念和计算方法。因此，要实现真正的绿色低碳物流，就需要把研究和计算的视角延伸至整个供应链，以可信的方式在整个供应链生态系统中共享数据，才能真的把物流活动的碳排放量计算清楚。...AI、大数据、云计算、物联网(IoT)、数字孪生、安全技术、区块链等科技创新技术，加速应用在物流运作的各个环节，成为企业实现“双碳”目标最核心的驱动力量。...包装，一直是物流行业非常大的一项损耗，对环境保护也十分不利。对此，一些物流企业（尤其是快运快递企业）开始逐步推行可降解包装、环保货运袋的实施。
，针对碳排放这项问题症结（输出），查找各环节（流程）造成碳排放的因素（输入）。...每项因素按照以上公式计算出Better-Worse系数值，按散点图划分为四个象限，如图2所示。 结果显示： （1）第一象限Better系数值高，Worse系数绝对值低，归类为魅力属性（A）。...魅力属性表示即使不改善此因素，专家满意度不会降低；但当改善此因素，专家满意度会有很大提升，改善难度大，但其对“双碳”目标的社会影响力巨大。...对于魅力属性（A），这类碳排放因素的改善通常会让普通大众感到意外惊喜，但鉴于改善难度大，企业应根据条件研究出相应的技术措施来进行改善，在同行业中形成先进案例来提升企业影响力。...通过进一步分析，发现这类因素对集装化和多式联运方式提供支撑作用，而这种方式恰好也是减少碳排放的一大措施 [8]，[10]。
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