ㅁ 지속가능성

ㅇ 정의:
지속가능성은 환경, 사회, 경제적 측면에서 현재와 미래의 세대가 지속적으로 발전할 수 있도록 자원을 관리하고 활용하는 개념이다.

ㅇ 특징:
– 환경적 측면에서 자원 절약과 탄소 배출 감소를 목표로 한다.
– 사회적 측면에서 평등한 기회와 복지 증진을 포함한다.
– 경제적 측면에서 지속 가능한 성장을 도모한다.

ㅇ 적합한 경우:
– 장기적인 비즈니스 전략 수립 시.
– 환경 규제가 강화된 산업 분야에서.

ㅇ 시험 함정:
– 지속가능성을 단순히 환경적 측면으로만 한정 짓는 경우.
– 경제적 성장과 지속가능성이 상충한다고 오해하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 지속가능성은 환경, 사회, 경제적 요소를 모두 포함한다.
– X: 지속가능성은 환경 보호만을 의미한다.

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1. Carbon-Aware AI

ㅇ 정의:
Carbon-Aware AI는 탄소 배출량을 최소화하기 위해 에너지 효율성과 친환경적인 요소를 고려하여 설계된 AI 시스템이다.

ㅇ 특징:
– AI 모델 학습 및 추론 시 전력 소비를 최적화한다.
– 재생 가능 에너지 사용을 우선적으로 고려한다.
– 탄소 배출 데이터를 실시간으로 분석하여 최적의 에너지 사용 계획을 수립한다.

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 데이터 센터에서의 AI 모델 학습.
– 에너지 사용량이 높은 AI 응용 프로그램 개발 시.

ㅇ 시험 함정:
– Carbon-Aware AI를 단순한 에너지 절약 기술로만 이해하는 경우.
– 재생 가능 에너지가 반드시 필요하다고 오해하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Carbon-Aware AI는 탄소 배출을 줄이기 위해 에너지 효율성과 재생 가능 에너지 사용을 고려한다.
– X: Carbon-Aware AI는 AI 모델의 성능을 희생하면서 탄소 배출량을 줄인다.

ㅁ 추가 학습 내용

Carbon-Aware AI 관련 학습 내용은 다음과 같이 정리할 수 있습니다:

1. 탄소 배출량 계산 방법론:
– AI 모델이 사용하는 에너지를 기반으로 탄소 배출량을 계산하는 방법론 이해.
– 에너지 소비량을 CO2eq(이산화탄소 환산량)으로 변환하는 과정 학습.
– 지역별 전력망의 탄소 집약도(전력을 생산하는 데 발생하는 탄소 배출량)를 고려하여 계산.

2. 재생 가능 에너지의 지역적 가용성:
– 지역에 따라 재생 가능 에너지(태양광, 풍력 등)의 가용성이 다르다는 점 이해.
– AI 워크로드를 재생 가능 에너지가 풍부한 지역으로 이전하여 탄소 배출을 줄이는 전략 학습.

3. AI 모델의 에너지 소비량과 탄소 배출량 간의 상관관계:
– AI 모델 학습 및 추론 과정에서 소비되는 에너지와 이로 인해 발생하는 탄소 배출량 간의 관계 이해.
– 모델 크기, 학습 데이터 양, 계산 복잡도 등이 에너지 소비와 탄소 배출에 미치는 영향 분석.

4. 주요 지표:
– CO2eq: 탄소 배출량을 이산화탄소로 환산하여 측정하는 지표.
– PUE(Power Usage Effectiveness): 데이터 센터의 에너지 효율성을 나타내는 지표로, 총 에너지 소비량을 IT 장비에 소비된 에너지로 나눈 값.

5. Carbon-Aware AI의 실제 사례:
– Google의 데이터 센터 탄소 감축 전략:
– AI 워크로드를 탄소 배출이 낮은 시간대나 지역으로 이동시키는 방식.
– 재생 가능 에너지 사용을 극대화하기 위한 스케줄링 기술.
– 데이터 센터의 에너지 효율성을 높이기 위한 지속적인 개선 노력.

위의 내용을 체계적으로 학습하여 시험 대비를 준비하세요.