綠色計算與永續工程

永續工程是 Slide Creator 的核心學科。我們相信高效率的程式碼就是綠色程式碼。我們的「綠色運算」計畫專注於優化整個軟體生命週期——從 Python 的第一行到推理叢集中的最終 GPU 指令。

1. 高效能的模型架構

人工智慧對環境的最大影響來自於模型大小。我們透過以下方式對抗「模型膨脹」：

蒸餾：我們使用大型、高能量的教師模型來訓練小型、高效的「學生」模型，這些模型以 95% 的準確度執行佈局任務，而只需 10% 的能量成本。

稀疏激活：我們最新的引擎利用稀疏注意力機制，這意味著我們只「激發」特定設計任務所需的神經元，從而在推理過程中節省大量計算量。

2. 基礎設施優化

我們僅與承諾在 2025 年實現 100% 再生能源的雲端供應商合作。除了提供者之外，我們還優化我們的使用：

自動縮放集群：我們的推理集群在非尖峰時段（例如，每個區域的凌晨 3 點）會縮減至零，以防止閒置能源消耗。

基於 Arm 的計算：我們正在將非 GPU 工作負載遷移到基於 Arm 的處理器（例如 AWS Graviton），該處理器的每瓦效能比傳統 x86 架構高出 40%。

3. 綠色軟體工程原理

我們的開發人員遵循綠色軟體工程原理:

碳強度意識：我們的 CI/CD 管道配置為在當地電網的低碳強度時段運行大量測試和建置流程。

資料傳輸最小化：我們對所有設計資產和模型權重使用進階壓縮，從而降低透過網路移動資料的能源成本。

能源比例：我們努力確保我們的系統消耗的能源與交付給用戶的價值成正比。

4. 硬體生命週期與電子垃圾

我們認識到，為人工智慧提供動力的硬體最終會變成電子垃圾。

合作夥伴審核：我們優先考慮具有強大硬體回收和循環經濟計畫的資料中心合作夥伴。

伺服器壽命：透過優化我們的程式碼以在較舊的 GPU 上運行而不會造成顯著的效能損失，我們延長了硬體的使用壽命並減少了對新製造的需求。

5. 員工環境影響

綠色計算延伸到我們的團隊。 Slide Creator 是一家遠端優先的公司，為 40 多名員工消除了日常通勤的碳成本。當我們在紐約總部開會時，我們經營無紙化辦公室，並為所有員工使用節能硬體。

有關我們的氣候目標的更多信息，請參閱我們的氣候承諾.