为了减轻扩散模型训练的碳足迹，开发者可以关注三个关键领域：优化硬件使用、提高模型效率以及利用可再生能源。每种方法都能减少能源消耗或将其转向更清洁的来源，直接解决计算密集型训练过程对环境的影响。
首先，优先选择能效高的硬件和训练配置。现代 GPU 和 TPU，例如 NVIDIA 的 A100 或 Google 的 TPU v4，专为高性能计算设计，与旧型号相比，每计算单位的能效更高。使用混合精度训练（例如，使用 FP16 而非 FP32）可以在不牺牲模型精度的情况下减少计算时间和能源消耗。此外，更小的批处理大小或跨多个设备的分布式训练可以避免硬件过载，减少空闲周期。像 PyTorch Lightning 或 TensorFlow 的分布式训练 API 这样的工具可以帮助自动化高效的资源分配。例如，使用 A100 GPU 以 FP16 格式训练 Stable Diffusion，与使用旧硬件以 FP32 格式训练相比，可以将能耗降低 30-40%。
其次，优化模型架构和训练工作流程。模型剪枝（移除冗余神经元）、量化（使用较低位数的数值精度）和知识蒸馏（训练较小的模型模仿较大的模型）等技术可以减少计算需求。例如，对扩散模型进行 20% 的层剪枝可以在输出质量损失最小的情况下将训练时间缩短 15%。早停（在性能达到平台期时停止训练）可以避免不必要的训练周期。像 Hugging Face 的 Optimum 库提供了预优化的扩散模型架构，而像 DeepSpeed 这样的框架则提供了内存高效的训练方法。一个实际例子是将一个文本到图像扩散模型从 15 亿参数压缩到 8 亿参数，同时保留其 90% 的能力。
第三，使用由可再生能源供电的云服务并采用碳感知调度。主要的云服务提供商，如 Google Cloud、AWS 和 Microsoft Azure，提供由风能、太阳能或水力发电驱动的区域。在这些区域训练模型可以将碳排放负担转移到更清洁的电网。像 Google 的碳足迹仪表板或像 Carbontracker 这样的开源库可以监测碳排放并建议最佳训练时间（例如，可再生能源可用性达到峰值时）。例如，将一个 48 小时的训练任务安排在 AWS 的俄勒冈区域（使用水力发电），而不是一个依赖燃煤发电的区域，可以将碳排放减少 50% 以上。碳补偿计划，例如 Google 与可再生能源项目的合作，也可以弥补不可避免的排放，尽管它们应该是直接减排措施的补充，而不是替代。