meta AI旗下的FAIR团队与佐治亚理工学院近日合作开发了一个名为CATransformers的创新框架。这个框架的最大特点是将碳排放作为核心设计考量，通过联合优化模型架构与硬件性能，显著降低了人工智能系统的总碳足迹。这项研究为解决AI技术快速发展带来的环境问题提供了新思路。

　　随着机器学习技术在各个领域的广泛应用，其环境代价日益凸显。AI系统需要强大的计算资源支持，训练和推理过程消耗大量能源，导致运营碳排放持续攀升。此外，硬件设备的制造和报废过程也会产生隐含碳，进一步加剧生态负担。当前行业内的减排措施主要集中在提升运营效率，却往往忽视了硬件全生命周期的碳影响。

　　CATransformers框架采用多目标贝叶斯优化引擎，能够同时评估模型架构与硬件加速器的性能。该框架特别针对边缘推理设备进行了优化，通过剪枝大型模型生成变体，并结合硬件估算工具分析碳排放与性能指标。实验结果显示，优化后的模型在保持精度的同时，碳排放显著降低，延迟也控制在理想范围内。

　　这项研究的重要发现是，单纯优化性能的设计可能导致隐含碳大幅增加，而综合考虑碳排放与性能的策略可以实现显著减排。CATransformers框架的推出，为构建可持续的机器学习系统提供了新方法，证明AI开发可以在性能与环保之间取得平衡。随着AI规模不断扩大，这种将硬件能力与碳影响纳入整体考量的思路，为行业提供了切实可行的减排路径。

　　meta 推出 CATransformers 框架，AI 减排新利器

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