Green Coding：AI節能從程式碼做起！

Posted By owenou on 10 月 21, 2025 in Edge AI開發環境, 技術導讀, 觀點, 解決方案 | 0 comments

作者：歐敏銓

近年來，大型語言模型（LLM）與生成式 AI 帶來前所未有的創造力，同時也讓雲端伺服器能耗直線上升。根據 OpenAI 與 Google DeepMind 的內部研究，訓練一個 2000 億參數等級的模型，其耗電量可達數千兆瓦時（GWh），相當於數千戶家庭一整年的用電量。

這樣的能源代價，使「永續」成為 AI 發展中無法忽視的新命題。而在軟體層面，一個名為 Green Coding（綠色程式設計） 的概念正在興起——它主張開發者該從每一行程式碼、每一次運算開始思考「節能」。

Green Coding 是什麼？

Green Coding，顧名思義，就是讓程式碼更「環保」。它是一種以能源效率與碳排減量為目標的軟體開發方法。傳統的開發流程聚焦於效能與功能；而 Green Coding 則在此基礎上，加入了「能源責任」的維度。

具體做法包括：

演算法效率：選擇時間與空間複雜度更低的演算法，以減少 CPU/GPU 運算負擔。
程式碼最佳化：移除冗餘迴圈、減少重複運算、合理使用快取。
硬體感知設計：根據不同設備（伺服器、邊緣裝置、行動端）選擇最節能的執行策略。
碳足跡追蹤工具：如 Hugging Face 的 CodeCarbon、GitHub 的 creedengo 插件，能即時分析程式執行過程中的能耗與碳排。

這些手段讓開發者不再只是「寫出可用的程式」，而是「寫出對地球友善的程式」。

AI 模型的高能耗危機

AI 的能耗問題最為顯著。訓練大型模型需要數以萬計的 GPU 同時運作，每次推理（inference）也需要大量電力。根據麻省理工學院的研究，一次 GPT 級別的訓練，碳排可高達 300 公噸，相當於一輛汽車行駛 200 萬公里。

而隨著模型持續放大，這個數字還在不斷攀升。這讓開發者與雲端供應商開始重新檢討：「是否所有任務都該交由大型模型處理？」、「是否能在推理階段進行壓縮或蒸餾？」

AI + Green Coding：從耗能巨獸到節能智能

有趣的是，AI 本身也能成為解決方案的一部分。

許多公司正利用 AI 來偵測與最佳化能源使用，讓綠色程式設計不再只是手動微調，而是自動學習的過程。

Microsoft 推出 Sustainable Software Engineering SDK，可追蹤應用程式執行時的能耗，並提供節能建議。
Hugging Face 的CodeCarbon套件更是開源社群的代表，許多 AI 研究團隊利用它來量化每次模型訓練的碳排，並在論文中公開「能源報告」。

在這樣的趨勢下，Green Coding 與 AI 形成了相互滲透的關係——AI 讓節能變得更精準，而 Green Coding 讓 AI 的運算更永續。

開發者的永續責任：從行為到文化的轉變

Green Coding 的推廣，其實是一場文化轉型。在過去，開發者被鼓勵讓程式「更快、更強、更炫」；如今，衡量程式品質的新指標是「它耗了多少電？」

這股轉變已催生出新的國際標準與社群：

Green Software Foundation（GSF） 推出「碳感知SDK（Carbon Aware SDK）」，這是一套工具集，可幫忙測量軟體的碳排放量，協助開發者選擇何時何地運行軟體使其更加環保。

source

Google Cloud 實行資料中心Central Fleet管理計畫，透過優化現有硬體的使用來實現碳減排。例如，在 2024 年中，此管理計畫幫助Google避免了採購新零件和設備，其隱含影響相當於約減排了26 萬公噸二氧化碳。這大致相當於一輛普通汽油動力乘用車可以少行駛 6.6 億英里。此外，VSCarbon 專案會顯示電網碳強度較低的時段，讓你能利用此時段來安排高耗能任務。

這些措施正逐步將「節能」從企業CSR的口號，轉化為日常開發決策的一部分。