Green AI na Prática: Medindo o Consumo de Energia e a Pegada de Carbono de Modelos Generativos sob Diferentes Matrizes de Energia - Nascimento, Jean P. S.; Soares, Pedro H. L.; Luna, José L.; Moura, Thiago R. S.; Sirotheau, Silvério (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH), 2026)
Este trabalho avalia o consumo energético e o impacto ambiental de quatro arquiteturas de deep learning em CPUs locais e TPUs em nuvem, utilizando a biblioteca CodeCarbon para quantificar o Energy–Delay Product (EDP). Os resultados indicam que a TPU reduz significativamente o EDP em modelos complexos (Transformers), enquanto CPUs são mais eficientes para arquiteturas simples. Conclui-se que a pegada de carbono é drasticamente influenciada pela localização geográfica da matriz elétrica, variando até seis vezes, o que reforça a necessidade de diretrizes de Green AI na escolha de infraestruturas.