绿色人工智能全面综述：评估指标、技术工具、核心挑战与发展趋势

绿色人工智能（Green AI）作为新一代智能技术，致力于减少能源消耗、提升计算效率，并为算法、硬件及基于机器学习的基础设施发展开辟新的方向。

本文聚焦该领域的技术创新，审视了多种先进方案，包括低功耗架构设计、模型压缩算法，以及利用TPU与脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）等专用硬件，还有边缘计算在降低能源成本、提高效率方面的应用。此外，本文介绍了用于评估人工智能模型能耗、碳足迹和生命周期指标的智能工具，并分析了它们在监测与优化计算资源中的功能。

本研究还识别出当前的技术挑战，包括可扩展性限制、生命周期评估的复杂性，以及数据驱动方法、硬件与软件之间协同融合的需求，并强调了发展一体化、多维度解决方案的必要性。

最后，文章通过呈现自供能计算、可生物降解硬件和可解释人工智能模型等新兴趋势，勾勒出实现可持续且技术先进的绿色人工智能的关键路径。

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期刊简介

Archives of Computational Methods in Engineering为计算工程领域提供了前沿研究与实践的学术交流平台。

• 发表以扩展型前沿综述为特色的专题内容，这是该刊的独特亮点。

• 强调计算力学领域的进展，同时关注计算工程研究与实践。

• 对所选领域的当前文献进行综述，并对近期研究与应用作出详尽而批判性的阐释。

• 涵盖广泛主题，包括建模、求解技术以及计算方法的应用。

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