グリーン コンピューティングと持続可能なエンジニアリング

持続可能なエンジニアリングは、Slide Creator の中核となる分野です。私たちは、効率的なコードはグリーン コードであると信じています。当社の「グリーン コンピューティング」イニシアチブは、Python の最初の行から推論クラスターの最後の GPU 命令に至るまで、ソフトウェア ライフサイクル全体の最適化に焦点を当てています。

1. 効率的なモデルアーキテクチャ

AI が環境に与える最大の影響はモデルのサイズにあります。私たちは以下を通じて「モデルの肥大化」と闘います。

蒸留：私たちは、大規模で高エネルギーの教師モデルを使用して、エネルギー コストの 10% で 95% の精度でレイアウト タスクを実行する、小型で高効率の「生徒」モデルをトレーニングします。

スパースアクティベーション:当社の最新のエンジンは、スパース アテンション メカニズムを利用しています。つまり、特定の設計タスクに必要なニューロンのみを「起動」し、推論中の大量のコンピューティングを節約します。

2. インフラストラクチャの最適化

当社は、2025 年までに 100% 再生可能エネルギーを導入することに取り組んでいるクラウド プロバイダーとのみ提携しています。プロバイダーを超えて、使用量を最適化します。

自動スケーリングクラスター:私たちの推論クラスターは、アイドル状態のエネルギー消費を防ぐために、オフピーク時間 (各地域の午前 3 時など) にはゼロにスケールダウンします。

アームベースのコンピューティング:当社は非 GPU ワークロードを Arm ベースのプロセッサ (AWS Graviton など) に移行しており、従来の x86 アーキテクチャよりもワットあたりのパフォーマンスが最大 40% 向上しています。

3. グリーン ソフトウェア エンジニアリングの原則

当社の開発者は以下に従っていますグリーン ソフトウェア エンジニアリングの原則:

炭素強度の意識:当社の CI/CD パイプラインは、ローカル グリッドで低炭素強度の時間帯に厳しいテストを実行し、プロセスを構築するように構成されています。

データ転送の最小化:すべての設計資産とモデルの重みに対して高度な圧縮を使用し、ネットワーク上でデータを移動する際のエネルギー コストを削減します。

エネルギー比例性:私たちは、システムによって消費されるエネルギーがユーザーに提供される価値に比例するように努めています。

4. ハードウェアのライフサイクルと電子機器廃棄物

私たちは、AI を動かしているハードウェアが最終的には電子廃棄物になることを認識しています。

パートナー審査:当社は、堅牢なハードウェア リサイクルおよび循環経済プログラムを持つデータセンター パートナーを優先します。

サーバーの寿命:パフォーマンスを大幅に低下させることなく古い世代の GPU で実行できるようにコードを最適化することで、ハードウェアの耐用年数を延ばし、新たな製造の需要を削減します。

5. 従業員の環境への影響

グリーン コンピューティングは私たちのチームにも広がります。 Slide Creator はリモートファーストの企業であり、40 人以上の従業員の毎日の通勤にかかる炭素コストを削減しています。ニューヨークの本社で会議を行うときは、ペーパーレスのオフィスを運営し、すべてのスタッフにエネルギー効率の高いハードウェアを利用します。

気候変動目標の詳細については、気候変動への取り組み.