論文の概要: On the Limitations of Carbon-Aware Temporal and Spatial Workload Shifting in the Cloud

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06502v2
• Date: Sun, 10 Mar 2024 19:36:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 17:07:59.173090
• Title: On the Limitations of Carbon-Aware Temporal and Spatial Workload Shifting in the Cloud
• Title（参考訳）: 雲内におけるco-aware temporal and spatial workload shiftingの限界について
• Authors: Thanathorn Sukprasert, Abel Souza, Noman Bashir, David Irwin, Prashant Shenoy
• Abstract要約: 当社は、クラウドワークロードにおける炭素認識スケジューリングのメリットと限界を理解するために、詳細なデータ駆動分析を実施しています。 この結果から, 限られた作業量シフトは二酸化炭素排出量を減少させるが, 現実的な削減は理想とは程遠いことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6642611154902529
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Cloud platforms have been focusing on reducing their carbon emissions by shifting workloads across time and locations to when and where low-carbon energy is available. Despite the prominence of this idea, prior work has only quantified the potential of spatiotemporal workload shifting in narrow settings, i.e., for specific workloads in select regions. In particular, there has been limited work on quantifying an upper bound on the ideal and practical benefits of carbon-aware spatiotemporal workload shifting for a wide range of cloud workloads. To address the problem, we conduct a detailed data-driven analysis to understand the benefits and limitations of carbon-aware spatiotemporal scheduling for cloud workloads. We utilize carbon intensity data from 123 regions, encompassing most major cloud sites, to analyze two broad classes of workloads -- batch and interactive -- and their various characteristics, e.g., job duration, deadlines, and SLOs. Our findings show that while spatiotemporal workload shifting can reduce workloads' carbon emissions, the practical upper bounds of these carbon reductions are currently limited and far from ideal. We also show that simple scheduling policies often yield most of these reductions, with more sophisticated techniques yielding little additional benefit. Notably, we also find that the benefit of carbon-aware workload scheduling relative to carbon-agnostic scheduling will decrease as the energy supply becomes "greener".
• Abstract（参考訳）: クラウドプラットフォームは、ワークロードを時間とロケーションにシフトすることで、二酸化炭素排出量の削減に重点を置いてきた。 このアイデアが有力であるにも関わらず、以前の作業は、特定のリージョン内の特定のワークロードに対して、狭義の設定で時空間的なワークロードがシフトする可能性のみを定量化している。 特に、広範囲のクラウドワークロードにシフトするカーボンアウェアの時空間的ワークロードの理想的かつ実用的なメリットについて、上限を定量化する作業は限られている。 この問題に対処するため、我々は、クラウドワークロードに対する炭素対応時空間スケジューリングの利点と限界を理解するために、詳細なデータ駆動分析を行う。 主要なクラウドサイトを含む123リージョンの炭素強度データを使用して、バッチとインタラクティブという2つの幅広いワークロードのクラスと、ジョブ期間、期限、SLOなど、そのさまざまな特性を分析します。 その結果、時空間のワークロードシフトはワークロードの二酸化炭素排出量を削減できるが、これらの炭素削減の現実的な上限は現在限られており、理想とは程遠いことが判明した。 また、単純なスケジューリングポリシーがこれらの削減の大部分を生んでいることも示しています。 また, エネルギー供給が「緑化」するにつれて, 炭素非依存なスケジューリングと比較して, カーボンアウェアのワークロードスケジューリングの利点は減少することがわかった。

関連論文リスト

• The Sunk Carbon Fallacy: Rethinking Carbon Footprint Metrics for Effective Carbon-Aware Scheduling [2.562727244613512]
  本研究は, 炭素会計指標を用いて, 所定のサーバ群上での炭素を意識したジョブスケジューリングと配置を評価する。 本研究では, 炭素添加コストに影響を及ぼす要因について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-19T12:23:59Z)
• Parameter-Efficient Fine-Tuning in Spectral Domain for Point Cloud Learning [49.91297276176978]
  私たちは小説を提案します。 ポイントGST (Point GST) と呼ばれる点雲の効率的な微細調整法。 ポイントGSTは事前トレーニングされたモデルを凍結し、スペクトル領域のパラメータを微調整するためのトレーニング可能なポイントクラウドスペクトルアダプタ(PCSA)を導入する。 挑戦的なポイントクラウドデータセットに関する大規模な実験は、ポイントGSTが完全に微調整されたデータセットを上回るだけでなく、トレーニング可能なパラメータを大幅に削減することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:00:04Z)
• CarbonClipper: Optimal Algorithms for Carbon-Aware Spatiotemporal Workload Management [11.029788598491077]
  炭素を意識したワークロード管理は、データセンターの環境への影響の増大に対処しようとしている。 MathsfSOAD$は、オンラインアルゴリズムにおける一般的なメトリクスと期限制約を組み合わせたオープンな問題を公式化する。 rm Cscriptsize ARCscriptsize LIPPER$は、予測の利点を生かした学習強化アルゴリズムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T22:08:06Z)
• Generative AI for Low-Carbon Artificial Intelligence of Things with Large Language Models [67.0243099823109]
  ジェネレーティブAI(GAI)は、AIoT(Artificial Intelligence of Things)の二酸化炭素排出量を減らす大きな可能性を秘めている 本稿では, 炭素排出量削減のためのGAIの可能性について検討し, 低炭素AIoTのための新しいGAI対応ソリューションを提案する。 本稿では,Large Language Model (LLM) を利用したCO_2排出最適化フレームワークを提案し,このフレームワークにより,プラグ可能なLLMとRetrieval Augmented Generation (RAG) モジュールを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-28T05:46:28Z)
• LACS: Learning-Augmented Algorithms for Carbon-Aware Resource Scaling with Uncertain Demand [1.423958951481749]
  本稿では,未知の作業時間(OCSU)を用いたオンラインCO_2-Awareリソーススケーリング問題について検討する。 我々は,論理的に堅牢な学習拡張アルゴリズムであるLACSを提案し,OCSUを解く。 LACSは、納期を意識した炭素に依存しない作業と比較して、炭素フットプリントの32%の削減を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-29T04:54:22Z)
• Sustainable AIGC Workload Scheduling of Geo-Distributed Data Centers: A Multi-Agent Reinforcement Learning Approach [48.18355658448509]
  生成的人工知能の最近の進歩は、機械学習トレーニングの需要が急増し、エネルギー消費の大幅な増加によるコスト負担と環境問題を引き起こしている。 地理的に分散したクラウドデータセンタ間でのトレーニングジョブのスケジューリングは、安価で低炭素エネルギーのコンピューティング能力の使用を最適化する機会を浮き彫りにする。 本研究では,実生活におけるワークロードパターン,エネルギー価格,炭素強度を組み込んだクラウドシステムと対話することで,マルチエージェント強化学習とアクタクリティカルな手法に基づく最適協調スケジューリング戦略の学習アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-17T02:12:30Z)
• Chasing Low-Carbon Electricity for Practical and Sustainable DNN Training [4.0441558412180365]
  マイグレーションや延期を伴わずに,トレーニングの炭素フットプリントを削減できるソリューションを提案する。 具体的には、トレーニング中のリアルタイム炭素強度変化を観察し、GPUのエネルギー消費を制御する。 炭素強度のシフトに積極的に適応するために,軽量な機械学習アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-04T21:33:29Z)
• Counting Carbon: A Survey of Factors Influencing the Emissions of Machine Learning [77.62876532784759]
  機械学習(ML)は、モデルトレーニングプロセス中に計算を実行するためにエネルギーを使用する必要がある。 このエネルギーの生成には、使用量やエネルギー源によって、温室効果ガスの排出という観点からの環境コストが伴う。 本稿では,自然言語処理とコンピュータビジョンにおいて,95のMLモデルの炭素排出量の時間的および異なるタスクに関する調査を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-16T18:35:00Z)
• Estimating the Carbon Footprint of BLOOM, a 176B Parameter Language Model [72.65502770895417]
  176ビリオンパラメータ言語モデルBLOOMの炭素フットプリントを,そのライフサイクルにわたって定量化する。 BLOOMの最終訓練で約24.7トンのカルボネックが放出されたと推定する。 本稿では,機械学習モデルの炭素フットプリントを正確に推定することの難しさについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-03T17:13:48Z)
• Measuring the Carbon Intensity of AI in Cloud Instances [91.28501520271972]
  我々は,ソフトウェアの炭素強度を測定するための枠組みを提供し,運転中の炭素排出量を測定することを提案する。 私たちは、Microsoft Azureクラウドコンピューティングプラットフォームにおける排出削減のための一連のアプローチを評価します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-10T17:04:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。