Energieverbrauch in Machine-Learning-Modellen reduzieren

Maschinenlernen (ML) ist inzwischen ein mega wichtiger Teil vieler Branchen, aber das Trainieren dieser Modelle kann ganz schön viel Energie fressen. Je komplexer die Modelle werden, desto mehr Aufmerksamkeit bekommen die Energiekosten fürs Training. Hier geht’s vor allem darum, Wege zu finden, den Energieverbrauch zu senken, während das Modell trotzdem gut funktioniert.

#Warum ist Energieeinsparung wichtig?

Energieverbrauch spielt in vielen Bereichen eine grosse Rolle, wie Industrie, Verkehr und Gebäude. Wenn Unternehmen den Energiebedarf schätzen, können sie bessere Entscheidungen treffen, um unnötigen Verbrauch zu reduzieren. In der Informatik haben Forscher versucht, die Energieeffizienz zu verbessern, besonders bei Prozessoren. Bisher lag der Fokus im Maschinenlernen hauptsächlich auf Genauigkeit, ohne viel über die damit verbundenen Energiekosten nachzudenken. Angesichts der zunehmenden Komplexität von ML-Modellen ist es jetzt wichtig, Algorithmen zu entwickeln, die den Energieverbrauch minimieren.

#Die wachsende Herausforderung des Energieverbrauchs

Die Kosten für das Training von Maschinenlernalgorithmen steigen rasant, ungefähr alle paar Monate verdoppeln sie sich. Dieser steile Anstieg kommt sowohl von der wachsenden Grösse der Modelle als auch von der Vielzahl an Möglichkeiten, die es gibt, wenn man diese Modelle einrichtet. Die richtige Kombination aus Datenvorverarbeitung, Netzwerkarchitektur und Trainingstechniken auszuwählen, kann mehrere Trainingsrunden mit verschiedenen Einstellungen erfordern, was zu hohem Energieverbrauch führt.

#Was ist Hyperparameter-Optimierung?

Hyperparameter-Optimierung (HPO) bezieht sich darauf, die besten Einstellungen für einen Maschinenlernalgorithmus zu finden, damit er gut funktioniert. Dieser Prozess kann viel Energie kosten, da das Modell typischerweise mehrere Male mit unterschiedlichen Einstellungen trainiert werden muss. Die Automatisierung dieses Prozesses ist ein zentraler Punkt in der Forschung zum Maschinenlernen.

#Die Rolle der Bayes'schen Optimierung

Bayes'sche Optimierung (BO) ist eine beliebte Methode zur Optimierung von Einstellungen im Maschinenlernen. Sie ist besonders nützlich, wenn Bewertungen teuer sind. Die Idee ist, ein Modell zu erstellen, das aus früheren Bewertungen lernt und Vorhersagen darüber trifft, wo als Nächstes gesucht werden soll, um die Anzahl der benötigten Bewertungen zu reduzieren. Das Standardziel dieser Methode war es bislang, Fehler in den Vorhersagen des Modells auf Validierungsdaten zu minimieren.

Forscher haben begonnen, zusätzliche Ziele zu integrieren, die über das blosse Minimieren von Fehlern hinausgehen, wie z. B. die Gewährleistung von Fairness oder die Berücksichtigung der spezifischen Hardware. Dieser Ansatz kann beinhalten, dass diese zusätzlichen Ziele als Einschränkungen betrachtet werden, die während des Optimierungsprozesses eingehalten werden müssen.

#Der Bedarf an energieeffizienter Optimierung

Der Hauptfokus dieser Arbeit liegt darauf, den Energieverbrauch in ML-Aufgaben zu minimieren, während sichergestellt wird, dass das Modell bestimmte Leistungsstandards erfüllt. Das bedeutet, wir wollen den Energieverbrauch niedrig halten, ohne die Genauigkeit oder Qualität des Modells zu opfern. Um dies zu erreichen, wird die eingeschränkte Bayes'sche Optimierung (CBO) angewendet.

In diesem Zusammenhang betrachten wir das Problem des Energieverbrauchs als eine Reihe von Aufgaben, die ausgeführt werden müssen, während ein bestimmtes Leistungsniveau des Modells aufrechterhalten wird. Indem wir es so formulieren, können wir nach Hyperparameter-Einstellungen suchen, die den Energieverbrauch senken und gleichzeitig die Leistungsanforderungen erfüllen.

#Das Konzept der gemeinsamen Erwerbsfunktion

In unserem Ansatz definieren wir eine gemeinsame Erwerbsfunktion, die die Ziele der Minimierung des Energieverbrauchs und der Erfüllung von Leistungsstandards kombiniert. Wenn wir diese Methode testen, stellt sich heraus, dass sie den Energieverbrauch erheblich senkt, ohne die Qualität der Vorhersagen der Modelle zu beeinträchtigen.

#Energieeinschätzung auf Systemebene

Wenn wir den Energieverbrauch im Maschinenlernen betrachten, ist es wichtig, sowohl Software- als auch Hardware-Faktoren zu berücksichtigen. Es wurde viel Forschung betrieben, um die Energieeffizienz in ML-Modellen zu optimieren, insbesondere bei neuronalen Netzen. Es gibt jedoch Einschränkungen. Oft war viel von dieser Arbeit auf spezifische Modelltypen oder Aufgaben ausgerichtet. Zudem hat sich die meisten bestehende Forschung eher darauf konzentriert, den Energieverbrauch während der Vorhersagephasen des Modells zu optimieren, anstatt während des Trainings.

Bayes'sche Optimierung bietet einen flexibleren Ansatz, der eine breitere Palette von Zielen berücksichtigen kann, einschliesslich des Bedarfs an Energieeinsparungen. Diese Methode ermöglicht es Forschern, über neuronale Netze hinauszusehen und ein breiteres Spektrum an Maschinenlernmodellen in Betracht zu ziehen.

#Verwendung von eingeschränkter Bayes'scher Optimierung (CBO)

CBO wurde bereits erfolgreich in verschiedenen Maschinenlernaufgaben angewendet, einschliesslich Hyperparameter-Optimierung und anderen Bereichen. Durch die Verfeinerung der Erwerbsfunktion, die in der Optimierung verwendet wird, können Forscher die Wahrscheinlichkeit berücksichtigen, definierte Einschränkungen zu erfüllen und gleichzeitig Verbesserungen in der Leistung zu suchen. Diese Funktion ermöglicht es CBO, bessere Einstellungen zu identifizieren, die den Zielen des Energieverbrauchs entsprechen und gleichzeitig die Leistungsstandards einhalten.

#Entwicklung der Erwerbsfunktion

In unserem Ansatz verwenden wir zwei Haupt-Erwerbsfunktionen: die erwartete Verbesserung (EI) für das Hauptziel und die Wahrscheinlichkeit der Machbarkeit (PoF) für die Einschränkungsfunktion. Indem wir diese kombinieren, schaffen wir eine gemeinsame Erwerbsfunktion, die lernt, welche Bereiche gleichzeitig machbar und optimal sind. Diese Integration ist entscheidend, um informierte Entscheidungen zu treffen, während sowohl der Energieverbrauch als auch die prädiktive Leistung optimiert wird.

#Umwandlung von ungezwungener zu gezähmter Optimierung

Um verschiedene Optimierungsansätze zu vergleichen, müssen wir von der standardmässigen Bayes'schen Optimierung zu einer eingeschränkten Methode wechseln. Das bedeutet, dass eine Strafe angewendet wird, wenn die Leistungsanforderungen nicht erfüllt werden. Eine Strafe wird der Zielfunktion hinzugefügt, was es teurer macht, Einstellungen zu wählen, die nicht den erforderlichen Leistungsgrenzen entsprechen. So bleibt der Optimierungsprozess darauf fokussiert, die festgelegten Einschränkungen einzuhalten.

#Tests und Ergebnisse

Wir evaluieren unseren Ansatz an verschiedenen Maschinenlernmodellen, einschliesslich Regressionsmodellen wie Lasso und Elastic Net, sowie Klassifikationsmodellen wie Ridge und logistischer Regression. Wir schauen uns speziell an, wie gut CBO im Vergleich zur standardmässigen Bayes'schen Optimierung mit Strafen abschneidet.

In unseren Experimenten nutzen wir zwei grosse Datensätze, um unsere Methoden zu testen. Die Ergebnisse zeigen, dass unser CBO-Ansatz den Energieverbrauch erheblich senkt, ohne die Modellleistung zu beeinträchtigen. Die Ergebnisse zeigen auch, dass die standardmässige Bayes'sche Optimierung in einigen Fällen den geringsten Energieverbrauch findet, dabei aber oft die Leistungsgrenzen verletzt, während CBO diese Grenzen konstant einhält.

#Die Auswirkungen von CBO

Die Fähigkeit von CBO, energieeffiziente Modellkonfigurationen zu identifizieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, ist entscheidend für die Zukunft des Maschinenlernens, besonders wenn Modelle und Datenmengen wachsen. Diese Technik zeigt Potenzial für ein besseres Energiemanagement in Anwendungen des Maschinenlernens.

#Einschränkungen der aktuellen Arbeit

Obwohl dieser Ansatz mehrere Vorteile hat, erkennen wir auch Einschränkungen an. Ein Problem ist, dass wir annehmen, dass die Leistungsgrenzen im Voraus bekannt sind. In vielen Fällen sind die Standardwerte für Hyperparameter möglicherweise nicht optimal, was zu suboptimalen Ergebnissen führt. Ausserdem modellieren wir den Energieverbrauch und die Leistung unabhängig voneinander, was ihre Beziehung möglicherweise zu stark vereinfacht. Zukünftige Forschung wird darauf abzielen, diese Abhängigkeiten zu berücksichtigen und unsere Erwerbsfunktionen weiter zu verfeinern.

#Fazit

Effiziente Energienutzung wird im Bereich des Maschinenlernens immer wichtiger. Durch die Anwendung von eingeschränkter Bayes'scher Optimierung können wir den Energieverbrauch minimieren und gleichzeitig sicherstellen, dass die Modelle ihre Aufgaben effektiv erfüllen. Dieser doppelte Fokus auf Effizienz und Leistung ist entscheidend für nachhaltige Praktiken im Maschinenlernen und verwandten Bereichen. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen vielversprechende Richtungen für zukünftige Forschung und praktische Anwendungen, die letztlich einen energiebewussteren Ansatz in diesem Bereich unterstützen.