CARBONE-AWARE HIGH-PERFORMANCE ARTIFICIAL INTELLIGENCE - Morphologie mathématique (CMM) Access content directly
Conference Poster Year : 2023

CARBONE-AWARE HIGH-PERFORMANCE ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Abstract

Axe de recherche : - axe2 : une planète électrique ? Positionnement de la thèse : - Efficacité énergétique des applications d’Intelligence Artificielle (IA) - Importante dissipation de chaleur des infrastructures de Calcul Haute Performance (HPC) - Méthodologie de profiling et stratégie de conception de programmes à faible coût énergétique. - Mécanique des fluides, Apprentissage, Traitement d’images, ... Enjeux : - Rendre l’IA Haute Performance moins gourmande en énergie - Amélioration de l’empreinte carbone de l’activité du HPC Stratégie : - Étudier les méthodes de profilage et de prédiction énergétique des programmes sur des infrastructures de calcul haute performance - Étudier les stratégies d’optimisation énergétiques des programmes de calcul haute performance - Application aux noyaux de calcul en Intelligence Artificielle et en Mécanique des Fluides
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Dates and versions

hal-04143279 , version 1 (27-06-2023)

Identifiers

  • HAL Id : hal-04143279 , version 1

Cite

Roblex Nana Tchakoute, Claude Tadonki, Petr Dokládal, Youssef Mesri. CARBONE-AWARE HIGH-PERFORMANCE ARTIFICIAL INTELLIGENCE. The Transition Institute 1.5 : : Les enjeux sécuritaires des changements climatiques-, Mar 2023, Paris, France. ⟨hal-04143279⟩
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