ㅁ 효율화

1. 그린AI

ㅇ 정의:
인공지능 모델의 성능 향상뿐 아니라 에너지 소비와 탄소 배출을 최소화하는 것을 목표로 하는 AI 개발 접근 방식.

ㅇ 특징:
– 연산 효율성을 높이기 위해 경량화 모델, 지식 증류, 연산 최적화 기법 등을 활용
– 데이터 센터의 전력 효율 향상, 재생에너지 사용 확대와 연계
– 모델 학습과 추론 과정에서의 전력 소모량 측정 및 관리

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 AI 모델 학습 시 전력 비용과 탄소 배출을 줄이고자 할 때
– 모바일, IoT 디바이스 등 경량 환경에서 AI 서비스를 제공할 때
– ESG 경영 목표를 달성하려는 기업의 AI 프로젝트

ㅇ 시험 함정:
– 단순히 모델 크기를 줄이는 것이 전부가 아님. 학습 데이터 효율, 하드웨어 효율, 알고리즘 효율 모두 포함
– ‘그린AI’를 ‘성능 저하를 감수하는 AI’로 오해하면 틀림

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: 그린AI는 에너지 효율과 환경 영향을 고려한 AI 개발 접근 방식이다.
X: 그린AI는 AI 모델의 정확도를 높이기 위해 연산량을 무제한으로 늘리는 방법이다.

ㅁ 추가 학습 내용

그린AI 시험 대비 정리

1. 효율성 지표
– FLOPs: 부동소수점 연산 수, 모델이나 알고리즘의 연산량을 측정하는 지표. 단위는 연산 횟수(예: GFLOPs, TFLOPs).
– 전력 소비량(W): 모델 학습이나 추론 시 소모되는 전력의 양. 단위는 와트(W).
– 탄소 배출량(gCO2e): 전력 사용에 따른 온실가스 배출량을 이산화탄소 환산량으로 표시. 단위는 gCO2e.

2. 주요 기술 사례
– 모델 경량화: MobileNet, EfficientNet 등 파라미터 수와 연산량을 줄여 효율성을 높인 모델 구조.
– 지식 증류(Knowledge Distillation): 큰 모델의 지식을 작은 모델에 전달하여 성능을 유지하면서 효율성을 높이는 기술.
– 양자화(Quantization): 모델의 가중치와 연산을 저정밀도(예: 32비트 → 8비트)로 변환하여 연산량과 메모리 사용량을 줄이는 방법.
– 프루닝(Pruning): 중요도가 낮은 뉴런이나 연결을 제거하여 모델 크기와 연산량을 줄이는 기법.

3. 데이터 센터 에너지 효율 지표와 인증제도
– PUE(Power Usage Effectiveness): 데이터 센터 전체 전력 사용량 대비 IT 장비 전력 사용량의 비율. 1.0에 가까울수록 효율적.
– 그린 전력 사용 인증제도: 재생에너지 사용 여부와 비율을 인증하는 제도.

4. AI 개발 전 과정에서의 지속가능성 고려
– 데이터 수집: 불필요한 데이터 최소화, 중복 제거.
– 모델 학습: 효율적인 알고리즘과 하드웨어 사용, 분산 학습 최적화.
– 배포: 경량화된 모델 사용, 클라우드·에지 환경 최적화.
– 유지보수: 주기적 모델 재학습 시 효율성 고려, 불필요한 연산 제거.

5. 관련 국제 동향
– EU: AI 지속가능성 가이드라인 제정, 에너지 효율 및 환경 영향 최소화 권고.
– 미국 DOE: 에너지 효율 AI 연구 지원, 고효율 컴퓨팅 기술 개발.
– 국내 과기정통부: ‘친환경 AI’ 정책 추진, AI 개발·운영 전 과정의 에너지 절감과 탄소 배출 저감 목표.