並行訓練與能耗挑戰
隨著模型規模與資料集持續擴張，訓練神經網路所需的運算資源及能源消耗逐年攀升。根據arXiv:2508.07706v1最新研究指出，雖然並行化技術大幅加速訓練時間，卻也帶來未被充分掌握的能耗問題。對於後端運算效能優化與企業綠色運算策略而言，深入探討並行化參數（GPU 數量、全域與本地批次大小）對能耗的影響，已成為加速器選型與成本控管的關鍵環節。
實驗設計與模型概述
研究團隊以資料並行（data parallelism）為核心，選用兩種類型的模型進行橫向對比：一為典型影像分類模型 ResNet50，二為大型流體預測模型 FourCastNet。實驗在多種硬體平台（NVIDIA V100、A100）上，以不同 GPU 數量（4 – 32 顆）、全域批次大小（128 – 4096）及本地批次大小（16 – 256）進行訓練，並透過 NVIDIA NVML API 精確量測能耗。此設計使得團隊能夠剖析單位 GPU 小時（GPU-hour）對於預測效能、訓練時間與能耗的相互作用。
GPU 數量與批次大小對能耗影響
實驗結果顯示，能耗近似線性隨 GPU-hour 增長，但不同模型與硬體平台的斜率（即單位 GPU-hour 平均能耗）存在顯著差異。根據 arXiv:2508.07706v1，ResNet50 在 A100 上單位 GPU-hour 平均耗能約為 0.45 kWh，而 FourCastNet 則約為 0.70 kWh。全域批次大小提高雖可提升整體吞吐量，卻也會使能耗密度上升；而在固定 GPU-hour 下，適度調整本地批次大小與梯度累積（gradient accumulation）能在不顯著犧牲收斂速度的前提下，減少能耗峰值。
不同模型與硬體能耗對比
在 V100 與 A100 兩種平台比較中，A100 的每 GPU-hour 能耗斜率普遍比 V100 低約 20%，反映架構優化與製程進步所帶來的效能提升。以 ResNet50 為例，V100 平台單位耗能約 0.55 kWh，而 A100 則約 0.45 kWh；FourCastNet 在 V100 與 A100 的差距更達 25%。此結果與NVIDIA 可持續性白皮書中之實測數據相符，提醒我們在運算資源採購時，需同時評估效能、能效比及長期總擁有成本（TCO）。
節能實作建議與最佳實踐
基於上述發現，我們提出以下幾點可落地的節能策略：一、採用混合精度（mixed precision）與動態圖優化（dynamic graph optimization），減少 FLOPs 與記憶體存取次數；二、透過自動調整本地批次大小與梯度累積，找到效能與能耗的折衷點；三、部署能耗監控（如使用 NVML、Prometheus 整合），將能耗指標納入 CI/CD Pipeline，做到實時預警；四、在多租戶雲端環境中，使用 Kubernetes 與壓力容器（cgroup）設定優先等級，避免過量分配造成浪費。
結論與未來展望
本研究補足了並行訓練能耗量化的研究斷層，透過 ResNet50 與 FourCastNet 在不同 GPU 平台與並行參數下的大規模實測，揭示了能耗與效能間的複雜關係。未來可朝向結合動態平衡式並行（elastic parallelism）與能源感知型調度演算法（energy-aware scheduling），進一步提升 AI 訓練的綠色化水平，以支援可持續發展的科技產線。
