論文の概要: CEO-DC: An Actionable Framework to Close the Carbon Gap in HPC Data Centers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08923v1
- Date: Fri, 11 Jul 2025 17:36:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-15 18:48:21.869021
- Title: CEO-DC: An Actionable Framework to Close the Carbon Gap in HPC Data Centers
- Title（参考訳）: CEO-DC: HPCデータセンターのカーボンギャップを閉鎖する実行可能なフレームワーク
- Authors: Rubén Rodríguez Álvarez, Denisa-Andreea Constantinescu, Miguel Peón-Quirós, David Atienza,
- Abstract要約: 我々は、データセンターにおける炭素・経済最適化のための統合モデルおよび意思決定方法論であるCEO-DCを紹介する。
CEO-DCは、コスト、炭素、計算需要の競合する力をモデル化し、最適なプラットフォーム調達と代替戦略を導出する。
本稿では,持続可能なDC技術に向けた調達,プラットフォーム設計,政策決定を行うための指標を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.53170718265306
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid expansion of data centers (DCs) to support large-scale AI and scientific workloads is driving unsustainable growth in energy consumption and greenhouse gas emissions. While successive generations of hardware platforms have improved performance and energy efficiency, the question remains whether new, more efficient platforms can realistically offset the rising emissions associated with increasing demand. Prior studies often overlook the complex trade-offs in such transitions by failing to account for both the economic incentives and the projected compute demand growth over the operational lifetime of the devices. In response, we present CEO-DC, an integrated model and decision-making methodology for Carbon and Economy Optimization in Data Centers. CEO-DC models the competing forces of cost, carbon, and compute demand to guide optimal platform procurement and replacement strategies. We propose metrics to steer procurement, platform design, and policy decisions toward sustainable DC technologies. Given current platform trends, our AI case study using CEO-DC shows that upgrading legacy devices on a 4-year cycle reduces total emissions. However, these upgrades fail to scale with DC demand growth trends without increasing total emissions in over 44% of cases, and require economic incentives for adoption in over 72%. Furthermore, current carbon prices are insufficient to motivate upgrades in 9 out of the 14 countries with the highest number of DCs globally. We also find that optimizing platforms for energy efficiency at the expense of latency can increase the carbon price required to justify their adoption. In summary, CEO-DC provides actionable insights for DC architects, platform designers, and policymakers by timing legacy platform upgrades, constraining DC growth to sustainable levels, optimizing platform performance-to-cost ratios, and increasing incentives.
- Abstract（参考訳）: 大規模AIと科学ワークロードをサポートするためのデータセンター(DC)の急速な拡大は、エネルギー消費と温室効果ガス排出の持続不可能な成長を促している。
代々のハードウェアプラットフォームは、性能とエネルギー効率を改善してきたが、新しい、より効率的なプラットフォームが、需要の増加に伴う排出量の増加を現実的に相殺できるかどうかには疑問が残る。
先行研究は、経済的なインセンティブと、デバイスの運用期間に予測される計算需要の増加の両方を考慮していないことによって、このような移行における複雑なトレードオフを見落としていることが多い。
これに対し、データセンターにおける炭素・経済最適化のための統合モデルおよび意思決定手法であるCEO-DCを提示する。
CEO-DCは、コスト、炭素、計算需要の競合する力をモデル化し、最適なプラットフォーム調達と代替戦略を導出する。
本稿では,持続可能なDC技術に向けた調達,プラットフォーム設計,政策決定を行うための指標を提案する。
現在のプラットフォームの動向を踏まえると、当社のCEO-DCを用いたAIケーススタディでは、レガシデバイスを4年周期でアップグレードすることで、総排出量が減少することを示している。
しかし、これらのアップグレードは、直流需要の増加傾向とともに、全体の排出量を44%以上増加させることなくスケールできず、72%以上で導入するための経済的なインセンティブを必要としている。
さらに、現在の炭素価格は世界14カ国中9カ国のアップグレードを動機づけるには不十分であり、DCの数は世界で最も多い。
また、遅延を犠牲にしてエネルギー効率を最適化するプラットフォームは、採用を正当化するために必要な炭素価格を増大させる可能性があることも見出した。
要約すると、CEO-DCは、DCアーキテクト、プラットフォームデザイナ、ポリシーメーカに対して、レガシプラットフォームのアップグレードのタイミング、DCの成長を持続可能なレベルに制限すること、プラットフォームのパフォーマンスとコストの比率を最適化すること、インセンティブの増大による実行可能な洞察を提供する。
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