SEALing the Gap: A Reference Framework for LLM Inference Carbon Estimation via Multi-Benchmark Driven Embodiment
作者: Priyavanshi Pathania, Rohit Mehra, Vibhu Saujanya Sharma, Vikrant Kaulgud, Tiffani Nevels, Sanjay Podder, Adam P. Burden
分类: cs.SE, cs.AI
发布日期: 2026-03-03
备注: 5 pages. To be published in the proceedings of 48th International Conference on Software Engineering (ICSE '26), April 12-18, 2026, Rio de Janeiro, Brazil (New Ideas and Emerging Results Track)
💡 一句话要点
提出LLM推理碳排放估算框架以应对可持续性挑战
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 碳排放估算 可持续性 多基准评估 环境影响
📋 核心要点
- 现有方法在LLM推理阶段缺乏准确的碳排放测量，导致可持续性决策困难。
- 本文提出了一种新的参考框架，旨在为LLM推理中的碳排放估算提供系统性指导。
- SEAL作为框架的初步实现，采用多基准驱动的方法，初步验证显示出良好的效果。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）在软件工程领域迅速发展，但其日益增长的碳足迹引发了可持续性问题。尽管训练过程的排放量可观，但推理阶段由于处理的提示数量庞大，排放量迅速超过训练。因此，急需在推理过程中进行准确的提示级碳排放测量，以便做出可持续性决策。为了解决现有方法的局限性，本文提出了一种新的LLM推理碳估算参考框架，并介绍了SEAL作为这一框架的初步实现，采用多基准驱动的方法进行每个提示的碳排放估算。初步验证结果显示出良好的前景，为LLM生态系统的标准化可持续性评估奠定了基础。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型推理阶段碳排放估算不准确的问题。现有方法无法有效衡量推理过程中产生的碳排放，导致可持续性评估的缺失。
核心思路：论文提出了一种新的参考框架，强调在推理过程中进行每个提示的碳排放测量，以支持可持续性决策。通过引入多基准驱动的方法，确保了估算的准确性和可靠性。
技术框架：整体架构包括数据收集、碳排放模型构建和多基准评估三个主要模块。首先收集推理过程中的数据，然后利用模型进行碳排放估算，最后通过多个基准进行验证和调整。
关键创新：最重要的创新点在于提出了一个系统化的框架，能够在推理阶段进行精确的碳排放估算。这与现有方法的主要区别在于其多基准驱动的评估方式，增强了估算的准确性。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的参数设置和损失函数，以优化碳排放的估算精度。同时，网络结构经过调整，以适应多基准的评估需求。具体的技术细节尚未完全披露，待进一步研究验证。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
初步实验结果表明，SEAL在每个提示的碳排放估算上表现出色，相较于现有方法提高了估算的准确性，具体性能数据尚未披露，但验证结果显示出良好的前景，支持未来的标准化评估。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括软件工程、人工智能模型开发和环境可持续性评估。通过提供准确的碳排放估算，帮助企业和研究机构在使用大型语言模型时做出更具可持续性的决策，推动绿色计算的发展。
📄 摘要（原文）
Large Language Models are rapidly gaining traction in software engineering, yet their growing carbon footprint raises pressing sustainability concerns. While training emissions are substantial, inference quickly surpasses them due to the sheer volume of prompts processed. This shift underscores the urgent need for accurate, prompt-level carbon measurement during inference to enable informed, sustainability-focused decision-making. To address the limitations of existing approaches, in this paper, we outline the guiding principles for a novel reference framework for LLM inference carbon estimation that can guide the design of future tools and provide a systematic foundation for advancing sustainability research in this domain. We also introduce SEAL, an early embodiment of these principles that leverages a multi-benchmark-driven approach for per-prompt carbon estimation. Its initial validation shows promising results, positioning SEAL as a foundation for standardized sustainability assessment across the LLM ecosystem.