saintslab/carbontracker

何を解決するか

ディープラーニングモデルのトレーニングにおけるエネルギー消費と炭素足跡を追跡・予測する方法を提供し、研究者や開発者がAIワークロードの環境への影響を理解するのに役立ちます。

動作方法

このツールはトレーニング中のCPUおよびGPUの電力使用量を監視します。スクリプト用のコマンドラインラッパーとして使用できるほか、Pythonコードに直接埋め込むことも可能です。初期の数エポックを監視することで、全体のトレーニング実行における総炭素足跡を予測できます。また、CO2当量（CO2eq）を、車が走る距離など、理解しやすい指標に変換します。

対象ユーザー

モデルのトレーニングに伴う環境コストを測定・報告したいAI研究者や機械学習エンジニア

特徴

• 予測追跡: 初期のトレーニングエポックに基づいて、総エネルギーおよび炭素消費量を予測します。
• 柔軟な統合: CLIツールまたはPythonライブラリとして使用可能。
• ハードウェア互換性: NVIDIA GPU（NVML経由）およびIntel CPU（RAPL経由）をサポート。
• レポート生成: 詳細なPDFレポートを生成し、複数のログファイルを1つの推定値に集約できます。
• Cレベルの解釈性: 炭素排出量を車の走行距離など、現実世界の例に変換します。