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AWS re:Invent 2022 세션 후기 #27 – AI/ML 3
작성일: 2022-12-01
[SUS301] Sustainable machine learning for protecting natural resources

연사 : Benoit de Chateauvieux, Nelson Gonzalez

일시: 2022.11.29 13:15 ~ 14:15

장소: Level 1, Encore Ballroom 3, Encore

작성자 : 메가존클라우드 Data Business Center 김윤희 매니저

 

기후 변화, 오염, 그리고 불법적인 수확은 전세계 숲과 바다의 건강을 위협합니다. AWS 고객은 대규모 천연자원 데이터 세트와 AWS 인공지능 및 머신 러닝(AI/ML) 서비스를 엣지에서 사용하여 이러한 과제를 해결하고 있습니다.

 

데이터의 복잡성과 규모가 증가함에 따라 분석, 모델링 및 시뮬레이션을 가속화하는 동시에 ML 처리의 환경적 영향을 줄이려면 최적화가 필수적입니다. 본 세션을 통해 조직이 AI/ML을 사용하여 환경 위협을 예측하고 대응하는 방법에 대해 알아보고 ML 라이프사이클의 모든 단계에서 모델의 탄소 배출량을 줄이기 위해 구현할 수 있는 실질적인 조치에 대해 알아보도록 하겠습니다.

 

 

금일 진행 된 세션의 Agenda는 하기와 같습니다.

  • 지속 가능한 기술과 지속 가능성한 기술에 대한 AWS의 노력
  • 천연자원 비즈니스 인텔리전스를 위한 임팩트 컴퓨팅 : 바다, 숲
  • 최첨단 ML 및 공급망 복원력을 위한 혁신
  • ML 워크로드의 탄소 배출량 감소
  • ML 라이프사이클에 따른 최적화
  • 행동 촉구

 

 

AWS Graviton과 Inferentia는 클라우드용으로 구축된 최신 세대의 AWS 설계 프로세서입니다. Graviton 3 기반 Amazon EC2 인스턴스는 동일한 성능에 대해 비교 가능한 인스턴스보다 최대 60% 적은 에너지를 사용합니다. Ininderia는 가장 전력 효율적인 추론 프로세서 중 하나입니다.

 

 

아마존과 글로벌 낙관주의는 파리 협정의 목표를 10년 일찍 달성하고 2040년까지 순 제로 탄소를 달성하겠다는 약속인 기후 공약을 발표했습니다. 이를 달성하기 위해 에너지 효율적인 데이터 처리 단계를 소개했습니다.

  • Trainium은 학습 단계에서 가장 에너지 효율적인 AWS 프로세서 중 하나가 될 것으로 예상됩니다.
  • Inf1(Inferentia)은 g4dn보다 와트당 성능이 50% 더 높아 아마존 ED2가 제공하는 가장 지속 가능한 ML 가속기 중 하나입니다.
  • Graviton3는 Amazon EC2에서 와트당 성능이 가장 우수한 제품 중 일부이며, 비교 가능한 EC2 인스턴스보다 에너지가 최대 60% 적습니다.
  • Amazon Sustainability Data Initiative(ASDI)는 대규모 데이터셋 분석과 관련된 비용, 시간 및 기술 장벽을 크게 줄여 지속 가능성에 대한 통찰력을 생성합니다.

 

 

임팩트 컴퓨팅은 모델링, 시뮬레이션 및 데이터가 풍부한 컴퓨팅 솔루션을 통해 고객이 인간, 이외의 다른 종 및 자연 생태계의 삶을 개선할 수 있도록 지원합니다.

  • 기후 변화의 위험을 파악하고 복원
  • 건강 형평성 분석
  • 생태계 순환
  • 천연자원 보존
  • 환경, 사회, 기업 지배구조(ESG) 분석
  • 책임감 있는 AI

 

 

AWS는 2025년까지 100% 재생 에너지로 운영을 강화하기 위해 노력합니다. Amazon 재생 에너지 프로젝트 지역의 근방 특히 그리드의 탄소 강도가 다른 위치(또는 지역)보다 낮은 경우를 선택했습니다.

 

 

Electronic Monitoring을 위한 데이터 아키텍처의 특징은 다음과 같습니다.

  • 거버넌스, 보안, 데이터 웨어하우스, 수집, API 등을 개략적으로 설명하는 데이터 모델을 포함
  • 기업, RFMO 등이 사용할 수 있는 오픈소스 스택
  • 구성원이 데이터 추가 및 검색에 모두 참여할 수 있는 PaaS형 서비스

 

 

모델 개발 단계에서의 에너지 효율성을 높이기 위한 방법은 다음과 같습니다.

 

[모델 빌드 단계]

  • 수용 할 만큼의 성능 기준을 정의합니다.
  • 에너지 효율적인 알고리즘을 선택합니다.
  • 전체 혹은 일부분 사전 학습된 모델을 사용합니다.

 

[모델 학습 & 튜닝 단계]

  • 학습 환경 자원을 최적화합니다.
  • 하이퍼 파라미터 최적화를 위한 효율적인 교차 검증 기법 사용합니다.
  • 디버거를 사용합니다.

 

세션을 들으면서, 그 동안 ML 업무를 수행하면서 고려하지 못한 부분이었다는 것을 알 수 있었습니다. 학습 환경을 예로 들면 최적화된 환경을 선택하기보단 여유 있는 리소스를 사용했는데, 이번 세션을 통해 에너지 효율적인 ML에 대해 알게 되었고 앞으로는 경각심과 책임감을 갖고 업무에 임할 것 같습니다.

 

 

👉본 세션 내용 관련하여 추가 문의나 요청 사항이 있으시다면? 우측 링크로 이동하셔서 편하게 의견을 남겨주세요! https://www.megazone.com/contact/

 

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