

绿色人工智能(Green AI)作为新一代智能技术,旨在降低能耗、优化计算效率,并为算法、硬件以及基于机器学习的基础设施发展开辟新的视野。
本文聚焦该领域的技术创新,考察了多种先进解决方案,包括低功耗架构设计、模型压缩算法,以及利用TPU与脉冲神经网络(Spiking Neural Networks, SNNs)等专用硬件,还有边缘计算在降低能源成本、提升效率方面的应用。此外,本文介绍了用于评估人工智能模型能耗、碳足迹和生命周期指标的智能工具,并分析了它们在监测与优化计算资源中的作用。
本研究还识别出当前的技术挑战,包括可扩展性限制、生命周期评估的复杂性,以及数据驱动方法、硬件与软件之间协同融合的需求,并强调了发展一体化、多维度解决方案的必要性。
最后,文章通过呈现自供能计算、可生物降解硬件和可解释人工智能模型等新兴趋势,勾勒出实现可持续且技术先进的绿色人工智能的关键路径。

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期刊简介
Archives of Computational Methods in Engineering 为计算工程领域提供了前沿研究与实践的学术交流平台。
• 发表以扩展型前沿综述为特色的专题内容,这是该刊的独特亮点。
• 强调计算力学领域的进展,同时关注计算工程研究与实践。
• 对所选领域的当前文献进行综述,并对近期研究与应用作出详尽而批判性的阐释。
• 涵盖广泛主题,包括建模、求解技术以及计算方法的应用。

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