追寻碳足迹：计算的难以捉摸的环境影响

Oct, 2020

追寻碳足迹：计算的难以捉摸的环境影响

Chasing Carbon: The Elusive Environmental Footprint of Computing

Udit Gupta, Young Geun Kim, Sylvia Lee, Jordan Tse, Hsien-Hsin S. Lee...

TL;DR本文针对计算机在环境方面日益增长的影响进行了研究，通过分析算法、软件和硬件创新的变革，量化了计算机在硬件制造和基础设施方面的碳排放。结果表明，现代移动设备和数据中心设备的大部分排放来自硬件制造和基础设施，因此提出了最小化计算机系统环境影响的未来方向。

Abstract

Given recent algorithm, software, and hardware innovation, computing has enabled a plethora of new applications. As computing becomes increasingly ubiquitous, however, so does its →

computing environmental impact carbon emissions hardware manufacturing energy consumption

发现论文，激发创造

绿色算法：量化计算的碳足迹

该研究提出了一种方法学框架和绿色算法工具，以评估任何计算任务的碳足迹，并定义了评估温室气体排放的度量标准，并量化了粒子物理模拟、天气预报和自然语言处理算法的温室气体排放。

Jul, 2020

碳联网：可持续计算的生态系统

计算机可持续性问题及碳计算、可再生能源与硬件设计的相关研究。

May, 2024

能源使用报告：算法问责的一部分的环境意识

应对算法的碳足迹是电脑科学家在环境可持续性方面起到积极和诚实作用的关键，本研究通过易于使用的 Python 程序包实现了从能源使用到二氧化碳排放的转换，并将计算结果与人类可理解的基准（如汽车行驶英里）联系起来，并提出将这些自动化能源使用报告作为算法问责实践的一部分。与电网中的能量混合物进行比较，展示其用于机器学习背景下的模型选择。

Nov, 2019

可持续的人工智能：环境影响、挑战和机遇

本篇研究从数据、算法和硬件系统综合视角探讨了 AI 的超线性增长趋势对环境的影响，着重分析了 AI 计算的碳足迹和硬件系统的全生命周期，并提出了硬件 - 软件设计和优化对减少 AI 总体碳足迹的重要性，讨论了 AI 领域的挑战和发展方向。

Oct, 2021

机器学习的碳排放量量化

本文提出了一个机器学习排放计算器工具，并阐述了影响神经网络训练中所产生的碳排放量的重要因素有哪些，以及个人从业者和组织可以采取的具体行动来减少排放。

Oct, 2019

重新审视计算机视觉中的 CO2 排放

这份论文分析了二氧化碳排放的成本，认为计算机视觉领域对气候危机的不良影响需要引起重视，并提出应该将执行加入道德人工智能的支柱，为架构设计师和更广泛的计算机视觉社区提供减缓气候危机的建议。

Apr, 2021

Treehouse：一个以碳排放为关注重点的数据中心软件案例

通过软件为中心的方法来大幅减少数据中心计算的碳排放，从而解决 Dennard 缩放和摩尔定律减缓对能源使用带来的压力。