Новая методология позволяет проектировать облачные серверы с низким уровнем выбросов углерода

Сокращение выбросов углекислого газа имеет решающее значение для сдерживания последствий изменения климата, но обычно наиболее заметными виновниками являются автомобили, работающие на газе, и производители. Однако на долю информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) в настоящее время приходится от 2 до 4% глобального углеродного следа, что соответствует выбросам авиации.

Ожидается, что выбросы ИКТ будут только расти, что является побочным продуктом того, как повседневные устройства, такие как часы и автомобили, становятся «умнее». По прогнозам, к 2030 году на ИКТ будет приходиться 20% глобальных выбросов углекислого газа.

Облачные вычисления вносят один из ключевых вкладов в углеродный след ИКТ, производя два типа выбросов: операционные, возникающие в результате производства электроэнергии; и воплощенный, который исходит из полупроводниковых производств, используемых для производства аппаратных компонентов облачного сервера.

Многие поставщики облачных услуг, такие как Microsoft и Google, установили жесткие сроки, чтобы значительно сократить выбросы облачных технологий. Имея это в виду, группа исследователей из CMU определила новый подход к проектированию единиц хранения запасов (SKU) компьютерных серверов, который позволяет облаку значительно сократить выбросы углекислого газа, одновременно достигая поставленных целей по производительности.

Команда под руководством доктора философии по электротехнике и вычислительной технике. Студентка Джейлен Ванг разработала систематический способ проектирования и развертывания GreenSKU — серверов с низким уровнем выбросов углерода, которые минимизируют общие выбросы облака, одновременно повышая его эффективность. Их выводы были опубликовано как часть 51-й ежегодный международный симпозиум по компьютерной архитектуре ACM/IEEE 2024 г. (ISCA).

На практике найти баланс между выбросами и производительностью сложно.

«Объем вычислительных ресурсов, которые использует приложение, относительно пропорционален выбросам углекислого газа», — сказал Ван. «Это означает, что приложения, которым требуется много вычислительной мощности, памяти и сетевых возможностей, будут производить больше выбросов углекислого газа».

Чтобы помочь разработчикам облаков сравнить варианты проектирования серверов с низким уровнем выбросов углерода, Ван и его исследовательские коллеги представили систематическую методологию под названием GSF, которая известна как «первая платформа для облачных провайдеров, позволяющая систематически принимать обоснованные решения по проектированию и развертыванию SKU серверов с низким уровнем выбросов углерода».

GSF применялся в этом исследовании в условиях производственных ограничений Microsoft Azure и снизил выбросы углекислого газа платформы примерно на 10%. Столь значительное сокращение выбросов облаков Azure может снизить глобальные выбросы углекислого газа на 0,1–0,2% к 2030 году.

У Вана и остальных членов его команды, в которую входит Акшита Шрираман, доцент кафедры электротехники, вычислительной техники и информатики, есть идеи о том, как продолжить это исследование.

По словам Ванга, хотя платформа GSF впервые была протестирована совместно с Microsoft, она задумана как ступенька на пути к обеспечению и ускорению разработки серверов с низким уровнем выбросов углерода в областях облачных вычислений.

«Рост машинного обучения и больших языковых моделей, таких как ChatGPT, приведет к необходимости развертывания серверов со специализированным оборудованием в облаке», — сказал Ван.

Еще одной причиной разработки серверов облачных вычислений с более углеродоэффективными компонентами является запланированное устаревание устройств. Например, когда множество потребителей обновляют свои смартфоны, это приводит к увеличению отходов ИКТ и производству новых продуктов.

«В нашей работе мы нацелены на запланированное устаревание путем повторного использования снятых с эксплуатации компонентов в наших конструкциях серверов с низким уровнем выбросов углерода. Поиск способов более длительного использования оборудования в различных вычислительных областях — это то, что мотивирует эту работу», — сказал Ван.