|
|
|
Публикации в базе данных Math-Net.Ru |
Цитирования |
|
2023 |
| 1. |
М. Тютюльников, В. Лазарев, А. Коровин, Н. Захаренко, И. Дорощенко, С. Буденный, “Объединяя прогностическое планирование и облачные вычисления для снижения выбросов углекислого газа при обучении моделей машинного обучения”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 514:2 (2023), 318–332   ; M. Tiutiulnikov, V. Lazarev, A. Korovin, N. Zakharenko, I. Doroshchenko, S. Budennyy, “Eco4cast: Bridging predictive scheduling and cloud computing for reduction of carbon emissions for ML models training”, Dokl. Math., 108:suppl. 2 (2023), S443–S455 |
4
|
|
2022 |
| 2. |
С. А. Буденный, В. Д. Лазарев, Н. Н. Захаренко, А. Н. Коровин, О. А. Плосская, Д. В. Димитров, В. С. Ахрипкин, И. В. Павлов, И. В. Оселедец, И. С. Барсола, И. В. Егоров, А. А. Костерина, Л. Е. Жуков, “eco2AI : контроль углеродного следа моделей машинного обучения в качестве первого шага к устойчивому искусственному интеллекту”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 508 (2022), 134–145 ; S. A. Budennyy, V. D. Lazarev, N. N. Zakharenko, A. N. Korovin, O. A. Plosskaya, D. V. Dimitrov, V. S. Akhripkin, I. V. Pavlov, I. V. Oseledets, I. S. Barsola, I. V. Egorov, A. A. Kosterina, L. E. Zhukov, “eco2AI: carbon emissions tracking of machine learning models as the first step towards sustainable AI”, Dokl. Math., 106:suppl. 1 (2022), S118–S128 |
112
|
|
