IBM女性科学家如何推动可持续计算的革命

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在当今快速发展的科技世界里，IBM 的资深研究员 Tamar Eilam 正引领着一场旨在减少计算过程中能量消耗的技术革新。自2019年以来，Eilam女士便专注于探索如何使AI和云计算更加环保，并提出了许多具有前瞻性的解决方案。例如，由她领导开发的开源工具——Kepler，它允许用户精确测量单个容器化应用程序的能耗情况。这不仅有助于识别那些效率较低的应用程序，还促进了整个行业对于节能减排的关注。

面对AI带来的巨大电力需求增长，Eilam指出，虽然当前阶段AI本身可能是一个资源密集型领域，但它同样蕴含着改善其他产业碳足迹的巨大潜力。比如，在智能电网管理方面，AI可以帮助优化电力分配，确保即使依赖可再生能源供电的数据中心也能保持稳定的服务质量。此外，Eilam还强调了硬件设计的重要性，特别是针对芯片制造过程中的化学物质使用进行严格控制。IBM正在参与一项由美国国家科学基金会资助的研究计划，旨在发现并推广无毒新材料以替代传统工艺中使用的有害成分。

为了进一步降低模型训练时所需的能量，Eilam建议采用高质量的小规模数据集进行学习，并利用预训练好的大型语言模型作为起点来进行微调。这种方法不仅可以节省时间成本，同时也减少了重复构建相同功能模块所带来的额外开销。IBM推出的Granite系列就是基于这样的理念而生，提供了多种规格的选择，让用户可以根据具体应用场景选择最合适的产品。

Eilam认为，未来的挑战在于让更多的企业和开发者相信，选择经过验证的安全可靠模型可以带来更好的性能表现以及更低的环境负担。因此，除了技术创新外，建立透明度和信任机制也是至关重要的一步。