语言模型碳足迹评估：迈向可持续人工智能的发展路径

《Resources, Conservation & Recycling Advances》：Assessing the carbon footprint of language models: Towards sustainability in AI

本文聚焦人工智能领域日益突出的能耗问题，针对语言模型训练与推理过程中的碳排放缺乏透明度现状，研究人员开展了小型语言模型能耗与性能的对比研究。通过实验评估TinyLlama和nanoGPT等模型在不同硬件配置下的能耗表现，发现现有基准测试普遍缺乏能耗数据报告，亟需建立融合可持续性指标的统一评估框架。研究为资源敏感场景下模型选择提供了实证依据，对推动AI可持续发展具有重要意义。

　　

随着ChatGPT等大型语言模型的爆发式增长，人工智能技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。然而在这股AI浪潮背后，一个严峻的问题逐渐浮出水面：这些智能模型究竟消耗了多少能源？产生了多少碳排放？在全球气候危机日益加剧的背景下，如何平衡AI技术进步与环境保护的关系，已成为摆在科研界和产业界面前的重大挑战。

目前，人工智能领域普遍存在“重性能、轻能耗”的倾向，大多数研究只关注模型的准确性和效率，却忽视了其环境成本。特别是在小型语言模型领域，尽管这类模型在资源受限场景中具有重要应用价值，但其碳排放数据却鲜有报道。这种信息不对称导致用户难以做出环保友好的模型选择，也阻碍了AI技术向可持续发展方向迈进。

针对这一现状，由Fleur Jeanquartier和Claire Jean-Quartier共同领导的研究团队在《Resources, Conservation 》期刊上发表了重要研究成果。研究人员设计了一套系统的实验方案，选取了两个代表性小型语言模型——参数规模较小的nanoGPT和相对较大的TinyLlama，在多种硬件配置下进行了严格的能耗测试。

实验采用了先进的能耗监测技术CodeCarbon工具包，这是一种专门用于跟踪计算任务碳排放的开源Python库。该工具能够实时监测CPU、GPU和内存的能耗情况，并将数据转换为标准化的千瓦时和二氧化碳当量。研究人员在AMD Ryzen、Intel i5和苹果M1等不同处理器平台，以及Nvidia 2060 Super、2080和3060Ti等多款显卡上进行了对比测试。

为了确保实验的可比性，研究团队选择了统一的“tinyshakespeare”数据集进行模型训练，这是一个经过整理的莎士比亚作品子集，规模适中且便于复现。在测试过程中，研究人员不仅记录了训练阶段的能耗，还测量了模型推理阶段的电力消耗，从而全面评估了模型的全生命周期碳足迹。

能耗表现与硬件配置的关联分析显示，不同硬件组合对模型能耗影响显著。在nanoGPT训练任务中，苹果M1芯片表现出最佳的能效比，总能耗仅为0.016661 kWh，但训练时间长达2小时23分钟；而Nvidia 3060Ti虽然训练速度最快（11分20秒），能耗却达到0.040329 kWh。这种“速度与能效”的权衡在TinyLlama实验中更为明显：Nvidia 2080训练时间最短（13小时56分钟），但能耗高达2.279403 kWh；而3060Ti虽然训练时间稍长（9小时52分钟），能耗却相对较低（2.317150 kWh）。

模型推理阶段的测试结果同样引人深思。nanoGPT在M1芯片上的单次查询能耗仅为0.000232 kWh，响应时间为2分35秒；而TinyLlama在Nvidia 2080上的查询能耗为0.011466 kWh，响应时间6分14秒。这些数据揭示了模型规模与能耗之间的非线性增长关系，为特定应用场景下的模型选择提供了重要参考。

在讨论部分，研究人员深入分析了小型语言模型相对于大型模型的优势与局限。虽然SLMs在复杂任务处理能力上不及LLMs，但在特定场景下展现出独特价值：首先是资源受限环境，如移动设备、嵌入式系统和医疗仪器，这些场景往往对功耗和隐私保护有严格要求；其次是专业领域应用，如临床文本翻译、低资源语言处理等，经过专门训练的SLMs甚至能够超越通用大模型的表现。

研究还指出了当前AI评估体系存在的重大缺陷——缺乏统一的可持续性指标。尽管Huggingface等平台已开始尝试整合碳排放数据，但距离建立系统化的评估框架还有很大差距。作者呼吁模型开发者提供标准化的能耗报告，包括在模型卡片中明确标注典型硬件配置下的单位推理能耗，以便用户做出环保意识的选择。

关键技术方法方面，研究主要依托CodeCarbon工具进行能耗监测，该工具通过系统级API采集硬件功耗数据；实验选取nanoGPT和TinyLlama作为代表性SLMs，在多种CPU-GPU组合配置下进行训练和推理测试；使用统一规模的tinyshakespeare数据集确保实验可比性；所有测试均在不同操作系统平台（Windows/WSL/macOS）上验证了结果的一致性。

研究结果

能耗对比揭示硬件选择的重要性

实验数据明确显示，硬件配置对模型能耗产生决定性影响。在nanoGPT训练中，能效最高的M1芯片（0.016661 kWh）与能效最低的2060 Super（0.103572 kWh）相差近6倍。这种差异在推理阶段更为显著，表明硬件选型在部署阶段同样关键。

训练与推理的阶段性能耗特征

研究发现训练阶段GPU能耗占主导地位，而在某些推理场景中CPU能耗比重上升。这种差异提示我们需要针对不同应用阶段优化硬件配置，例如在训练密集型任务中优先考虑GPU能效，而在推理服务中需要平衡CPU-GPU的协同能效。

小型模型在特定场景的能效优势

对比实验证实，参数规模更小的nanoGPT在能效方面普遍优于TinyLlama。这种优势在资源敏感场景中具有重要价值，特别是在需要频繁推理的服务中，小幅能效提升可带来显著的碳减排效果。

硬件平台的能效-时延权衡

研究揭示了不同硬件平台在能效和时延之间的固有权衡。苹果M1平台虽能效优异但计算速度较慢，而高端GPU平台虽速度快但能耗较高。这种权衡关系需要根据具体应用需求进行针对性优化。

模型架构对能耗的影响机制

通过对比基于GPT架构的nanoGPT和基于Llama架构的TinyLlama，研究发现模型架构设计同样影响能耗表现。这种影响不仅体现在参数数量上，还与模型的计算图结构、注意力机制实现方式等密切相关。

研究的核心结论强调，小型语言模型在特定应用场景中确实具有显著的能效优势，但这种优势需要结合具体的硬件配置、任务需求和操作环境来综合评估。更重要的是，该研究揭示了当前AI领域缺乏标准化碳排放评估体系的严重问题，这不仅影响模型选择的科学性，更阻碍了AI技术向可持续发展方向的转型。

作者在讨论部分提出了具有前瞻性的建议：首先，建立统一的可持续性评估框架，将能耗指标与性能指标置于同等重要地位；其次，推动模型开发者提供标准化的碳排放标签，使环保意识能够真正融入模型选择决策；最后，加强小型语言模型在专业领域的应用研究，通过领域定制化实现“小而精”的能效优化。

这项研究的意义不仅在于提供了具体的实验数据，更在于开创性地将可持续性视角系统引入AI模型评估体系。在气候变化日益严峻的今天，这种“绿色AI”的研究范式将为整个行业的技术发展路径提供重要参考，推动人工智能在追求智能的同时不忘环保责任。