To halt further climate change, computing, along with the rest of society, must reduce, and eventually eliminate, its carbon emissions. Recently, many researchers have focused on estimating and optimizing computing's \emph{embodied carbon}, i.e., from manufacturing computing infrastructure, in addition to its \emph{operational carbon}, i.e., from executing computations, primarily because the former is much larger than the latter but has received less research attention. Focusing attention on embodied carbon is important because it can incentivize i) operators to increase their infrastructure's efficiency and lifetime and ii) downstream suppliers to reduce their own operational carbon, which represents upstream companies' embodied carbon. Yet, as we discuss, focusing attention on embodied carbon may also introduce harmful incentives, e.g., by significantly overstating real carbon reductions and complicating the incentives for directly optimizing operational carbon. This position paper's purpose is to mitigate such harmful incentives by highlighting both the promise and potential pitfalls of optimizing embodied carbon.


翻译:为遏制气候变化进一步加剧,计算领域与社会各行业一样,必须减少并最终消除碳排放。近年来,众多研究者除关注计算过程的"运营碳排放"(即执行计算产生的排放)外,还着重对计算基础设施的"隐含碳排放"(即制造计算基础设施产生的排放)进行估算与优化,这主要源于前者排放量远超后者却鲜受学术关注。聚焦隐含碳排放具有重要意义,因其既能激励运营方提升基础设施效率与使用寿命,又能推动下游供应商降低自身运营碳排放(即上游企业的隐含碳排放)。然而正如本文所论,过度聚焦隐含碳排放也可能催生有害激励,例如过度夸大实际减排效果、干扰运营碳排放直接优化的激励机制等。本立场文件旨在通过阐明优化隐含碳排放的机遇与潜在陷阱,以消解此类有害激励。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《多域战场上反制小型无人机系统》150页
专知会员服务
2+阅读 · 18分钟前
战场人工智能:增强陆地作战能力的发现与要求
专知会员服务
0+阅读 · 28分钟前
以人工智能为中心的指挥控制
专知会员服务
0+阅读 · 51分钟前
《基于深度强化学习的反无人机技术研究》178页
“史诗怒火”行动与“AI中心战”模式的浮现
专知会员服务
9+阅读 · 6月10日
【CVPR2026教程】扩散模型的解析理解
专知会员服务
3+阅读 · 6月10日
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
16+阅读 · 6月10日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员