Neues Tool ECOpt optimiert ML für Energieeffizienz und Leistung

Mit der rasanten Verbreitung von Machine‑Learning‑Modellen wächst auch der Energieverbrauch, der nicht nur Kosten, sondern auch ökologische Folgen mit sich bringt. Ein neues arXiv‑Veröffentlichung beleuchtet dieses Problem und stellt ein innovatives Werkzeug vor, das die Energieeffizienz von Modellen systematisch verbessert.

Der „Energy Consumption Optimiser“ (ECOpt) ist ein Hyperparameter‑Tuner, der gleichzeitig die Leistung eines Modells und dessen Energieverbrauch optimiert. Durch die Darstellung der Ergebnisse als interpretierbare Pareto‑Grenze erhalten Anwender klare, handlungsorientierte Einsichten, welche Parameterkombinationen den besten Kompromiss zwischen Genauigkeit und Energieaufwand bieten.

Die Studie zeigt, dass herkömmliche Kennzahlen wie Parameter‑ oder Floating‑Point‑Operationen keine verlässlichen Indikatoren für den tatsächlichen Energieverbrauch sind. Besonders bei Transformer‑Modellen für Textgenerierung bleibt die Energieeffizienz über verschiedene Hardware‑Plattformen hinweg vergleichsweise konstant. Diese Erkenntnisse unterstreichen die Notwendigkeit, Energie‑Metriken systematisch zu messen und öffentlich zu teilen.

Darüber hinaus demonstriert ECOpt einen netto‑positiven Einfluss auf die Umwelt: Durch die gleichzeitige Optimierung von Genauigkeit und Energie wurden sieben neue Modelle für die Bildklassifikation CIFAR‑10 entwickelt, die den bisherigen Stand der Technik übertreffen. Das Tool liefert somit nicht nur wirtschaftliche Vorteile, sondern trägt auch aktiv zur Reduktion des CO₂‑Fußabdrucks im Bereich der künstlichen Intelligenz bei.