Empreinte carbone d'un entraînement
Données
| Heures-GPU | 1 000 000 |
|---|---|
| Puissance par GPU | 700 W |
| Indicateur d'efficacité énergétique | 1,1 |
| Intensité carbone | 400 |
Empreinte carbone d'un entraînement
Estimez la consommation électrique et les émissions de CO2 d'un entraînement de grand modèle de langage à partir du total d'heures-GPU, de la puissance par GPU, de l'indicateur d'efficacité énergétique du centre de données et de l'intensité carbone du réseau.
Données
Calcul
Réseau électrique
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Détails
Empreinte carbone d'un entraînement
Un grand entraînement appelle une puissance constante pendant des semaines, et le carbone qu'il émet est cette électricité multipliée par le degré de carbonisation du réseau. Ce calcul estime l'empreinte opérationnelle d'un entraînement à partir du total des heures-GPU, de la puissance moyenne appelée par chaque accélérateur, de l'indicateur d'efficacité énergétique du centre de données et de l'intensité carbone de l'électricité fournie.
Les grandeurs comptées
L'empreinte considérée ici est opérationnelle : les émissions liées à l'électricité consommée pendant l'entraînement, et non le carbone incorporé dans la fabrication des puces ou de l'installation. L'énergie consommée par un entraînement est le produit des heures-accélérateur par la puissance moyenne par accélérateur, soit l'énergie appelée par les GPU eux-mêmes. Les installations réelles dépensent aussi de l'énergie en refroidissement, conversion et distribution : ce chiffre est donc majoré par l'indicateur d'efficacité énergétique. Multiplier l'électricité obtenue par l'intensité carbone du réseau convertit les kilowattheures en kilogrammes de CO2.
La formule
Avec heures-GPU, une puissance moyenne par accélérateur en watts, un indicateur d'efficacité énergétique PUE et une intensité carbone du réseau en grammes de dioxyde de carbone par kilowattheure, l'énergie et les émissions valent
EM=1000H⋅p⋅PUE=1000E⋅IDiviser la puissance en watts par 1000 donne des kilowatts, de sorte que ressort en kilowattheures ; diviser les grammes par 1000 donne des kilogrammes, et une division supplémentaire par 1000 donne des tonnes. Chaque entrée intervient linéairement : diviser par deux l'une d'elles divise par deux l'empreinte.
Exemple chiffré
Soit un entraînement d'un million d'heures-GPU, chaque accélérateur appelant 700 watts en moyenne, dans une installation à un indicateur d'efficacité énergétique de 1,1, sur un réseau à 400 grammes de CO2 par kilowattheure :
EM=10001000000×700×1.1=770000 kWh=1000770000×400=308000 kg=308 tonnesL'entraînement consomme 770 mégawattheures et émet 308 tonnes de CO2. Déplacer le même entraînement vers un réseau à 100 grammes par kilowattheure ramènerait les émissions à 77 tonnes sans rien changer à l'énergie, ce qui montre pourquoi le lieu et le moment dominent souvent l'empreinte.
Limites
L'estimation ne couvre que les émissions opérationnelles d'électricité. Elle exclut le carbone incorporé dans la fabrication du matériel et la construction de l'installation, qui peut être notable pour de courts entraînements sur du matériel neuf. La puissance appelée varie selon la charge et atteint rarement le maximum nominal, l'indicateur d'efficacité énergétique évolue avec le climat et la charge, et l'intensité carbone du réseau change d'heure en heure au gré du bouquet de production. Utilisez la puissance mesurée et des données de réseau en temps réel lorsqu'elles sont disponibles. Le coût énergétique permanent de l'exploitation du modèle entraîné est traité par le Calculateur de coût énergétique de l'inférence, et la part de location du même calcul par le Calculateur de coût GPU cloud.
Questions fréquentes (FAQ)
Comment les émissions sont-elles estimées ?
La consommation électrique de l'entraînement est calculée d'abord : les heures-accélérateur multipliées par la puissance moyenne par accélérateur donnent l'énergie des GPU, et la multiplication par l'indicateur d'efficacité énergétique y ajoute le surcoût de refroidissement et de distribution de l'installation.
Cette énergie totale, en kilowattheures, est ensuite multipliée par l'intensité carbone du réseau en grammes de CO2 par kilowattheure. On obtient l'empreinte carbone opérationnelle — les émissions liées à l'électricité consommée pendant l'entraînement, exprimées en kilogrammes et en tonnes.
Qu'est-ce que l'indicateur d'efficacité énergétique ?
L'indicateur d'efficacité énergétique, souvent abrégé PUE (Power Usage Effectiveness), est le rapport entre l'énergie totale appelée par un centre de données et l'énergie qui parvient réellement aux équipements informatiques. L'excédent alimente le refroidissement, la conversion et la distribution électriques.
Un PUE de 1,5 signifie que chaque watt de calcul s'accompagne d'un demi-watt de surcoût, tandis qu'une installation hyperscale efficace atteint environ 1,1. Comme ce facteur multiplie toute l'estimation d'énergie, retenir une valeur conforme à l'installation réelle compte autant que la puissance des GPU elle-même.
Pourquoi l'intensité carbone du réseau pèse-t-elle autant ?
L'intensité carbone correspond aux émissions par unité d'électricité, et elle varie énormément selon le lieu et le moment. Le même entraînement, sur un réseau fortement carboné au-delà de 700 grammes par kilowattheure, peut émettre plusieurs fois plus que sur un réseau riche en hydraulique, en éolien ou en nucléaire sous 100.
Comme les émissions croissent en proportion directe de cette valeur, le lieu et le moment de l'entraînement modifient souvent son empreinte davantage que n'importe quel réglage d'efficacité. Les moyennes annuelles donnent une estimation de planification ; les données de réseau en temps réel en donnent une plus précise.
Mentions légales
Cette estimation ne couvre que les émissions opérationnelles liées à l'électricité et exclut le carbone incorporé dans la fabrication du matériel et la construction de l'installation. La puissance appelée, l'indicateur d'efficacité énergétique et l'intensité carbone du réseau varient dans le temps et l'espace ; utilisez des valeurs mesurées lorsque c'est possible et considérez le résultat comme une approximation.