[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,65 +2,167 @@
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id: wiki-2026-0508-sustainability
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title: Sustainability
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-SUST-001]
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aliases: [Green Software, ESG, Carbon Footprint]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.95
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tags: [auto-reinforced, sustainability, esg, long-term-value, ethics, Efficiency, resource-preservation]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [sustainability, green-software, carbon-footprint, esg, ai-energy]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: python
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framework: codecarbon
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# [[Sustainability|Sustainability]]
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# Sustainability
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "미래를 빌려 쓰지 않는 법: 오늘의 성장이 내일의 자원을 고갈시키지 않도록, 환경-사회-경제의 균형을 잡아 우리가 만든 시스템이 100년 뒤에도 건강하게 돌아가게 만드는 인류 공동의 생존 전략."
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## 매 한 줄
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> **"매 software / AI 의 carbon-aware design"**. ESG mandate (EU CSRD 2025+), AI training 의 explosive energy growth (GPT-5 ~15GWh, Claude Opus 4.7 estimates), green coding practice 의 mainstream화. 매 measure → reduce → report 의 cycle.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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지속 가능성(Sustainability)은 현재 세대의 필요를 충족시키면서도 미래 세대의 가능성을 훼손하지 않는 능력입니다.
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## 매 핵심
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1. **3대 기둥 (ESG)**:
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* **Environment**: 기후 변화 대응 및 자원 순환.
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* **Social**: 다양성 존중 및 사회적 공정성 확보. ([[Ethics & AI|Ethics & AI]]와 연결)
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* **Governance**: 투명한 의사결정 체계 구축.
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2. **왜 중요한가?**:
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* 아무리 화려한 이익이라도 지속 가능하지 않으면 사상누각이며, 이제 소비자와 투자자들은 '착한 기업'을 넘어 '지속 가능한 구조를 가진 기업'에만 지갑을 열기 때문임.
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### 매 three pillars
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- **E (Environmental)**: carbon, water, e-waste.
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- **S (Social)**: labor, dataset bias, accessibility.
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- **G (Governance)**: transparency, audit, compliance (CSRD, SEC climate rule).
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 환경 보호가 곧 '비용 증가 정책'이라 여겼으나, 현대 정책은 에너지 효율 정책(Efficiency)을 극대화하는 것이 곧 '비용 절감 정책'이자 새로운 경쟁력 정책이라는 인식이 정착됨(RL Update).
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- **정책 변화(RL Update)**: AI 분야에서도 모델을 무작정 키우는 정책([[Brute-force|Brute-force]])보다, 더 적은 전력 정책으로 똑똑한 지능 정책을 구현하는 'Green AI 정책'이나 '경량화 정책([[Quantization|Quantization]])'이 지속 가능성의 핵심 과제가 됨. (Quantization와 연결)
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### 매 software-specific
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- **Green coding**: efficient algorithm, language choice (Rust vs Python), serverless cold-start vs warm.
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- **Carbon-aware computing**: workload scheduling (run when grid is clean — Google "Carbon Intelligent Computing").
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- **Energy-efficient inference**: quantization (INT8, INT4), distillation, MoE sparse routing.
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- **Hardware**: ARM Graviton, Apple Silicon, NVIDIA Blackwell efficiency.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Ethics & AI|Ethics & AI]], [[Efficiency|Efficiency]], [[Quantization|Quantization]], Economics, [[Management|Management]]
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- **Modern Concepts**: Circular Economy, Net Zero, SDGs (Sustainable Development goals).
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### 매 AI footprint (2026)
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- **Training**: 매 single Frontier model run ~10-50 GWh.
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- **Inference**: 매 GPT-5 query ~3-10 Wh (vs Google search ~0.3 Wh).
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- **Aggregate**: AI 의 datacenter 가 2030 의 global electricity 의 3-7% 예상.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. CI/CD 의 carbon budget enforcement.
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2. Cloud region selection (Quebec hydro vs us-east-1 mixed).
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3. Model serving optimization (batch, KV cache reuse).
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4. CSRD reporting (EU large company mandate).
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### codecarbon (Python tracking)
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```python
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from codecarbon import EmissionsTracker
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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tracker = EmissionsTracker(project_name="train_run")
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tracker.start()
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try:
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train_model()
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finally:
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emissions_kg = tracker.stop()
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print(f"Run emitted {emissions_kg:.4f} kg CO2eq")
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```
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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### Carbon-aware scheduler
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```python
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import requests
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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def grid_intensity(region: str) -> float:
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# WattTime / Electricity Maps API
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r = requests.get(f"https://api.electricitymaps.com/v3/carbon-intensity/latest?zone={region}",
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headers={"auth-token": KEY})
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||||
return r.json()["carbonIntensity"] # gCO2/kWh
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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||||
def best_region(regions: list[str]) -> str:
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return min(regions, key=grid_intensity)
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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# usage
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target_region = best_region(["us-west-2", "ca-central-1", "eu-north-1"])
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||||
schedule_job(region=target_region)
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```
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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### Quantization for inference
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```python
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||||
from transformers import AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
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||||
import torch
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||||
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||||
bnb = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16)
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||||
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-3.3-70B", quantization_config=bnb)
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||||
# 4-bit quantization → ~75% memory + energy reduction vs fp16
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||||
```
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### Cloud Run min-instances=0 (cold start tradeoff)
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||||
```yaml
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# cloudrun.yaml — 매 idle 시 0 instance, 매 traffic 의 cold start 허용
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spec:
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||||
template:
|
||||
spec:
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||||
containers:
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||||
- image: gcr.io/proj/api
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||||
containerConcurrency: 80
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||||
metadata:
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||||
annotations:
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||||
autoscaling.knative.dev/minScale: "0"
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||||
```
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||||
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||||
### Carbon budget CI gate
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||||
```yaml
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||||
# .github/workflows/carbon.yml
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||||
- name: Run with codecarbon
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||||
run: python train.py
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||||
- name: Check budget
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||||
run: |
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||||
EMISSIONS=$(jq -r .emissions_kg emissions.json)
|
||||
if (( $(echo "$EMISSIONS > 5.0" | bc -l) )); then
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||||
echo "::error::Carbon budget exceeded: ${EMISSIONS}kg > 5kg"; exit 1
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||||
fi
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||||
```
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||||
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||||
### Green model selection
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||||
```python
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||||
# 매 task 의 simplest sufficient model
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||||
from anthropic import Anthropic
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||||
client = Anthropic()
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||||
|
||||
def route_query(complexity: int, query: str):
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||||
model = "claude-haiku-4-5" if complexity < 3 else "claude-opus-4-7"
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||||
return client.messages.create(model=model, max_tokens=1024,
|
||||
messages=[{"role": "user", "content": query}])
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||||
# Haiku 의 ~10-20x energy-cheaper than Opus
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||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Action |
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|---|---|
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| 매 training large model | clean-grid region + spot + checkpoint |
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| 매 inference at scale | quantize + batch + KV cache |
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| 매 simple query | smallest sufficient model (Haiku, Sonnet) |
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| 매 reporting mandate | codecarbon + CSRD format |
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| 매 datacenter choice | Iceland, Quebec, Norway > us-east-1 |
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**기본값**: 매 measure first (codecarbon) + 매 model right-size + 매 carbon-aware region.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Software-Engineering]] · [[ESG]]
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- 변형: [[Green-Software]] · [[Carbon-Aware-Computing]]
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||||
- 응용: [[CSRD]] · [[Cloud-Region-Selection]] · [[Model-Quantization]]
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||||
- Adjacent: [[Quantization]] · [[Mixture-of-Experts]] · [[Energy-Efficiency]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 model selection (right-size), 매 prompt caching aggressive use (cache hit ~90% energy reduction), 매 batch API.
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**언제 X**: 매 user-facing latency-critical (단, model-route hybrid 가능).
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## ❌ 안티패턴
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- **매 항상 Opus 사용**: 매 simple task 도 frontier model — 10-20x energy waste.
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- **Cache 미사용**: 매 prompt caching 의 cache miss 가 every call → energy + cost.
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||||
- **Greenwashing**: 매 carbon offset 만 사고 actual reduction X — credibility crash.
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- **Single region lock-in**: 매 dirty grid 의 stuck — multi-region 로 carbon-aware schedule.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Green Software Foundation principles 2021+; Patterson et al. 2021 "Carbon Emissions and Large Neural Network Training"; EU CSRD 2024 effective; IEA 2024 datacenter report).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — ESG + AI footprint + green coding patterns |
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Reference in New Issue
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