最近对于AI聊天创作器具ChatGPT的有计划好多全发彩票。这是伊隆·马斯克创建的OpenAI公司所研发。

　　先是微软文书再砸100亿美金入股OpenAI，然后亚马逊和美版“本日头条”BuzzFeed文书将在日常责任中启用ChatGPT，同期，百度也文书将于3月推出“中国版”的ChatGPT聊天机器人。在多家科技公司引风吹火后，ChatGPT一忽儿激励环球原宥。

　　一些网友运转放纵测试ChatGPT，比如写代码、写脚本、写演义、写新闻、写功课、告白案牍、学问搜查，以致玩游戏等，而ChatGPT展现的才气也不负众望，不仅吐露心腹，以致还充满智谋，稽查人道，比真人回复都涓滴不差。

　　还有一些网友运转评论ChatGPT的插足资本，像谷歌、华为、特斯拉、微软、Meta、苹果等，每年插足数以百亿美元的研发用度，被称为烧钱无底洞。

　　然则，很少有人评论ChatGPT模子的环境资本。

　　咱们要订立到，即使是数字居品也需要动力来征战和浪费。据统计，信息和通讯手艺 （ICT） 行业和数据中心行业在环球温室气体排放中所占比例相对较大，约占环球电力浪费的3-5%。

　　如若这些数字居品（从咱们手机上运行的应用设施到在云霄运行的数据），一朝所浪费的电力不是由可再纯真力产生的，就会产生碳排放。这即是机器学习模子，也会产生碳排放的原因。ChatGPT也不例外。

　　谷歌曾默示，公司总动力浪费的15%用于筹商、征战和分娩中与机器学习有关的策划。据NVIDIA和亚马逊忖度，机器学习责任中推理处理占算力浪费的80%-90%。

　　这些模子所浪费的动力也影响着现象变化。在本文中，咱们将从碳行踪的角度来看一下ChatGPT对环境的影响。

　　这里咱们不错摄取正常使用的生命周期评估 （LCA）法，该法旨在涵盖居品或经过生命周期的所有阶段。

　　天然生命周期评估 （LCA）法频繁是评估居品从摇篮到茔苑的所有这个词阶段的碳排放，这将有计划到原材料索求的所有经过对环境的影响。但这次对于ChatGPT的评估是仅专注于从制造竖立到模子部署运行，如下图。

　　绿色部分为本次算ChatGPT生命周期碳行踪的3个主要阶段，分辩为竖立制造，模子锤炼，模子部署和运行。

　　那么，这3个主要阶段中，ChatGPT的碳排放究竟是若干？

　　01 ChatGPT竖立制造阶段的隐形碳排放

　　率先，咱们来看竖立制造阶段碳排放。

　　因当今对于ChatGPT的竖立制造有关信息有限，咱们以另一个大型言语模子BLOOM的竖立制造碳排放当作类比，来推测ChatGPT该阶段碳排放。

　　据了解，BLOOM和ChatGPT的前身GPT-3的模子大小无意调换，分辩为176b和175b参数，因此竖立方面也具有一定不异性。

　　竖立制造阶段的碳排放被称为隐含碳。这是分娩居品所触及材料和经过有关的排放，举例锤炼和部署模子所需的策划竖立。天然这些排放的产生仅限于制造经过，但这一总量频繁散布在竖立使用时代，设施是将这部分排放总量除以使用时期。

　　BLOOM模子在含有Nvidia A100 40GB GPU的HPE Apollo 6500 Gen10 Plus干事器上进行锤炼。笔据有关贵府，与HPE Apollo肖似的干事器分娩碳行踪2500kgCO2e（二氧化碳当量）。这不包括干事器中使用的GPU的隐含碳排放，以论文[11]中估算，GPU的碳行踪约为150kgCO2e（二氧化碳当量）。

　　以IDRIS的数据，假定以6年的更换率和85%的平均使用率，用排放总量除以使用时期治愈为后，干事器每小时约0.056kgCO2e，GPU每小时约0.003kgCO2e。

　　笔据[11]中默示，BLOOM锤炼总时期共陆续108万小时，平均使用48个策划节点上的384个GPU，咱们不错忖度与模子锤炼有关的干事器隐含碳排放马虎为7.57吨和GPU3.64吨，共计约11.2吨。

　　依此类推，笔据有关贵府流露，ChatGPT的锤炼时期马虎比BLOOM长3倍，单从这个角度估算，估算ChatGPT中模子锤炼的隐含碳排放总量约为33.6吨。

　　不外这部分隐含碳还不包括其余策划基础设施（如采集交换机、冷却竖立和其他竖立）的隐含排放。

　　02 ChatGPT模子锤炼阶段的碳排放

　　其次，估算模子锤炼阶段碳排放。

　　因为ChatGPT是基于GPT-3的一个升级版块，在GPT-3的模子架构基础上进行了优化并在锤炼时期加多了强化学习。以网上公开的数据默示，锤炼一个GPT-3约浪费1287 MWh（兆瓦时）的电，格外于排放了552吨碳。

　　但由于强化学习需要罕见浪费的电力，ChatGPT在模子锤炼阶段所产生的碳排放将大于552吨。

图说：大型言语模子的碳排放

　　从这些大型言语模子的碳排放来看，ChatGPT前身GPT-3碳排放最大。据悉，美国人平均每年产生16.4吨碳排放，丹麦人平均每年产生11吨碳排放。因此，ChatGPT的模子锤炼碳排放多于50个丹麦人每年的碳排放。

　　03 运行推理经过中ChatGPT的碳排放

　　再来忖度运行推理阶段碳排放。

　　假定连续把BLOOM当作类比，不错推测ChatGPT运行阶段的碳排放。

　　大型言语模子BLOOM曾在具有16个Nvidia A100 40GB GPU的Google Cloud Platform实例上部署并运行了18天，共432小时。

　　前边提到BLOOM与ChatGPT前身GPT-3的模子大小无意调换，因此咱们假定把调换的硬件用于ChatGPT，并在16个Nvidia A100 40GB GPU上运行，并推测硬件欺骗率遥远为100%。

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　　由于ChatGPT公司OpenAI的总部位于美国旧金山，是以猜想ChatGPT的托管在美国西部。

　　使用ML CO2 Impact策划器，咱们不错估算ChatGPT的逐日碳排放为25.92 kg，如下：

起原：[10]

　　骨子上16个A100 GPU的策划才气并不成情愿确切的需求，如若假定ChatGPT每天有100万用户接头，每个用户有10个问题，每个问题有30个单词，ChatGPT的每个反映词在A100 GPU上需要350毫秒，以此来策划：

　　100万用户*10个问题=10，000，000个反映=每天300，000，000个单词*每个单词0.35秒/每小时3，600秒=每天29，167小时的A100 GPU时期

　　笔据Cloud Carbon Footprint列出ChatGPT的Azure数据中心中A100的最低功耗46W（瓦特）和最高 407W（瓦特）。为了便捷策划，假定ChatGPT处理器都处于责任情景，因此取该领域的尖端浪费值。

　　每天29，167小时* 407W = 11，870kWh（千瓦时）

　　笔据Cloud Carbon Footprint，美国西部的排放因子为0.000322167吨/千瓦时，是以ChatGPT运行阶段的碳排放是：

　　0.000322167 * 11，870 = 每天3.82吨

　　04 ChatGPT的总生命周期碳行踪

　　笔据以良策划，咱们临了划算总生命周期碳行踪。

　　自ChatGPT于2022年11月30日上线以来，运行约60天，咱们不错相称浮浅鲁钝获得：

　　CHATGPT制造竖立碳排放>33.41吨

　　CHATGPT模子锤炼碳排放>552吨

　　CHATGPT运行60天碳排放≈3.82吨*60天≈229.2吨

　　三者相加后，CHATGPT自上线以来的生命周期碳行踪将大于814.61吨CO2e。

　　这个数值忖度是基于一些鲁钝的假定，因此带有好多不笃定性，但与BLOOM等的可比较言语模子的碳行踪的全面忖度比拟，也存在一定合感性。

　　不外，本文仅原宥ChatGPT的CO2e排放量。除了CO2e排放外，其他类型的环境影响，包括用水、空气羞耻、泥土羞耻等，也需要重心有计划。

　　临了，通过这个初步策划，但愿能启发机器学习模子的征战人员线路他们模子准确的能耗或碳行踪。只消实在了解到这些信息，才能在咱们有计划若何减少咱们的行踪时，优先措置那些产生最大碳减排的问题，同期评估模子的性能。

　　参考贵府：

　　[1]https：//arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2204/2204.05149.pdf

　　[2]https：//openai.com/blog/chatgpt/

　　[3]https：//arxiv.org/pdf/2211.02001.pdf

　　[4]https：//news.microsoft.com/2019/07/22/openai-forms-exclusive-computing-partnership-with-microsoft-to-build-new-azure-ai-supercomputing-technologies/

　　[5]https：//arxiv.org/pdf/2111.00364.pdf

　　[6]https：//kefm.dk/aktuelt/nyheder/2021/apr/foerste-officielle-vurdering-af-danmarks-globale-klimaaftryk

　　[7]https：//storymaps.arcgis.com/stories/5417cd9148c248c0985a5b6d028b0277

　　[8]https：//medium.com/towards-data-science/how-to-estimate-and-reduce-the-carbon-footprint-of-machine-learning-models-49f24510880

　　[9]https：//towardsdatascience.com/the-carbon-footprint-of-chatgpt-66932314627d

　　[10]https：//mlco2.github.io/impact/#publish

　　[11]ESTIMATING THE CARBON FOOTPRINT OF BLOOM， A 176B PARAMETER LANGUAGE MODEL

　　[12]https：//towardsdatascience.com/how-to-estimate-and-reduce-the-carbon-footprint-of-machine-learning-models-49f24510880

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