人工智能的发展有许多方向，但是由于需要大量的算力，这迫使硬件设备的需求量急剧上升。运行过程中硬件设备所产生的碳足迹非常巨大，一个模型的运行所产生的排放量甚至超过了汽车。这个惊人的数字，让我们不得不重新审视人工智能的发展
更多的碳排放会加剧温室效应，对环境造成更大的破坏。但一刀切的解决方式，也会阻碍处于高速发展中的人工智能。如此具有划时代意义的科技开发，具有极强的战略意义，因此更需要一个降低能耗、减少碳排放，但又不会影响算力的技术。绿色计算，为人工智能所面对的能耗问题提出了解决思路。
绿色计算分为四个部分，分别是节能AI、节能计算系统、绿色衡量指标以及可持续AI应用。通过对模型生命周期所需的能耗进行计算，对模型大小进行控制，对运行时间进行监控，从而减少各阶段所产生的能耗。
鼓励采用集成学习法来简化基本开发流程，从而减少重复开发同一内容造成的资源浪费。此外，通过云平台共享流程，可以帮助整个行业降低重复计算率。除了调整训练方法外，对模型进行轻量化处理也是一个重要的思路。开发规模更小但计算能力更高的模型可以进一步降低绿色计算的成本，提高其在行业应用方面的可行性
绿色计算的开发需要不仅仅停留在学术领域的研究，企业也应该致力于可持续发展，通过流程优化来主动降低排放。此外，政府应该扮演一个重要的推动者角色，通过实施合适的政策和要求，来促进绿色计算的普及。在人工智能发展和环境保护之间，需要寻找到一个适当的平衡点
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