It takes about 0.01 kWh of electricity to make a cup of coffee. How much does it take to visit a webpage? Or to train a neural network?
It’s easy to forget about the electricity requirements of computation, particularly as cloud services mean that the actual hardware is often far away from your screen. But the annual electricity consumption of Bitcoin alone is enough to power 35 million houses for a year, and almost all of this electricity is generated from burning fossil fuels. More relevant for Neuroscientists: the carbon cost of training a neural network for natural language processing is can reach the equivalent of driving to the moon and back.
So, what can we do about this? There is no need to feel guilty about every email you send (unless it’s an unnecessary email to everyone at CCU).
Instead:
1. Assess
Check the environmental impact of websites here:https://www.websitecarbon.com/
The green team is looking pretty good!
These python packages can help you estimate the carbon cost of your code:
2. Optimize
Reduce the impact of your website with these tips.
Prioritize computationally efficient hardware and algorithms (usually a good idea anyway).
Make a cost/benefit analysis: Once you know how much electricity is required for each step, you can judge what percentage increase in performance is worth it. How much accuracy per joule are you getting?
Switch to sustainable energy sources where possible.
Learn more here: https://climateaction.tech/
3. Share: get others on board to make an impact!
Encourage (large) organisations to consider sustainable energy sources, even for computing and storage services that are not on site.
Talk to your colleagues about the computation costs and choices you make to increase awareness.
Reach out to a website you use a lot and encourage them to reduce their carbon emissions.
São necessários cerca de 0.01 kWh de eletricidade para fazer uma chávena de café. Quanto é que é preciso para visitar um site, ou para treinar uma rede?
É fácil esquecer os requisitos energéticos da computação, principalmente quando isso acontece longe do nosso ecrã. Mas o custo não é pequeno: o consumo anual de eletricidade só de Bitcoin é suficiente para abastecer 35 milhões de casas num ano. Quase toda essa eletricidade é gerada a partir da queima de combustíveis fósseis. Mais relevante para os neurocientistas é a descoberta de que treinar uma rede neural para processamento de linguagem natural, apenas uma vez, pode liberar tanto carbono quanto carros em toda a sua vida (e isso foi antes do GPT-3).
Então, o que podemos fazer sobre isso? Não há necessidade de se sentir culpado por cada e-mail que envia (a menos que seja um e-mail desnecessário para todos na CCU).
Em vez disso:
Avalie
Gosta de dados? Esta é a etapa mais interessante!
Verifique o impacto ambiental dos sites aqui: https: //www.websitecarbon.com/
O da Green Team não está nada mal!
Estes pacotes de python podem ajudar a estimar o custo em carbono da computação:
https://github.com/lfwa/carbontracker (para modelos de deep learning)
2. Otimize: simplifique o que pode controlar
Reduza o impacto do seu site com estas dicas.
Priorize hardware e algoritmos computacionalmente eficientes (geralmente uma boa ideia de qualquer maneira).
Faça uma análise de custo benefício: depois de saber quanta eletricidade é necessária em cada passo, pode avaliar que aumento percentual no desempenho vale a pena. Quanta precisão por Joule tem?
Mude para fontes de energia sustentáveis sempre que possível.
Saiba mais aqui: https://climateaction.tech/
3. Partilhe: com outros para causar um impacto!
Incentive (grandes) organizações a considerar fontes de energia sustentáveis, mesmo para serviços de computação e armazenamento off-site.
Converse com os seus colegas sobre os custos da computação e as escolhas que fazem para aumentar a consciencialização.
Entre em contacto com um site que use bastante e encoraje-os a reduzir as emissões de carbono.
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