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摘要 —本文从数据、算法和系统硬件的整体角度探讨了人工智能超线性增长趋势对环境的影响。我们通过检查整个行业规模的机器学习用例的模型开发周期，同时考虑系统硬件的生命周期，来描述人工智能计算的碳足迹。更进一步，我们捕获了人工智能计算的运营和制造碳足迹，并对硬件软件设计和大规模优化如何有助于减少人工智能的整体碳足迹进行了端到端分析。根据行业经验和教训，我们分享了关键挑战，并规划了人工智能多个维度的重要发展方向。我们希望本文提出的关键信息和见解能够激励社区以对环境负责的方式推进人工智能领域的发展。
可持续人工智能：环境影响、挑战和机遇
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