論文の概要: DCcluster-Opt: Benchmarking Dynamic Multi-Objective Optimization for Geo-Distributed Data Center Workloads

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.00117v1
• Date: Fri, 31 Oct 2025 03:07:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:26.619976
• Title: DCcluster-Opt: Benchmarking Dynamic Multi-Objective Optimization for Geo-Distributed Data Center Workloads
• Title（参考訳）: DCcluster-Opt: 地理的分散データセンターワークロードに対する動的多目的最適化のベンチマーク
• Authors: Antonio Guillen-Perez, Avisek Naug, Vineet Gundecha, Sahand Ghorbanpour, Ricardo Luna Gutierrez, Ashwin Ramesh Babu, Munther Salim, Shubhanker Banerjee, Eoin H. Oude Essink, Damien Fay, Soumyendu Sarkar,
• Abstract要約: 持続可能な時空間タスクスケジューリングのためのオープンソースの高忠実度シミュレーションベンチマークであるDCcluster-Optを提案する。 AIのワークロードトレース、グリッドカーボンの強度、電力市場、20のグローバルリージョンにわたる天候、クラウド送信コスト、経験的ネットワーク遅延パラメータなど、実世界のデータセットを組み合わせている。 モジュール型報酬システムは、二酸化炭素排出量、エネルギーコスト、サービスレベル合意、水利用の間のトレードオフを明示的に研究することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.834687262955585
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing energy demands and carbon footprint of large-scale AI require intelligent workload management in globally distributed data centers. Yet progress is limited by the absence of benchmarks that realistically capture the interplay of time-varying environmental factors (grid carbon intensity, electricity prices, weather), detailed data center physics (CPUs, GPUs, memory, HVAC energy), and geo-distributed network dynamics (latency and transmission costs). To bridge this gap, we present DCcluster-Opt: an open-source, high-fidelity simulation benchmark for sustainable, geo-temporal task scheduling. DCcluster-Opt combines curated real-world datasets, including AI workload traces, grid carbon intensity, electricity markets, weather across 20 global regions, cloud transmission costs, and empirical network delay parameters with physics-informed models of data center operations, enabling rigorous and reproducible research in sustainable computing. It presents a challenging scheduling problem where a top-level coordinating agent must dynamically reassign or defer tasks that arrive with resource and service-level agreement requirements across a configurable cluster of data centers to optimize multiple objectives. The environment also models advanced components such as heat recovery. A modular reward system enables an explicit study of trade-offs among carbon emissions, energy costs, service level agreements, and water use. It provides a Gymnasium API with baseline controllers, including reinforcement learning and rule-based strategies, to support reproducible ML research and a fair comparison of diverse algorithms. By offering a realistic, configurable, and accessible testbed, DCcluster-Opt accelerates the development and validation of next-generation sustainable computing solutions for geo-distributed data centers.
• Abstract（参考訳）: 大規模AIのエネルギー需要の増加と炭素フットプリントは、グローバルな分散データセンターにおけるインテリジェントなワークロード管理を必要としている。 しかし、時間的に変化する環境要因(炭素強度、電気価格、天気)、詳細なデータセンター物理(CPU、GPU、メモリ、HVACエネルギー)、地理的に分散されたネットワーク力学(レイテンシと送信コスト)の相互作用を現実的に捉えるベンチマークが存在しないため、進歩は限られている。 このギャップを埋めるため、持続可能な時空間タスクスケジューリングのためのオープンソースの高忠実度シミュレーションベンチマークであるDCcluster-Optを提示する。 DCcluster-Optは、AIワークロードトレース、グリッドカーボン強度、電気市場、20のグローバルリージョンにわたる天気、クラウド送信コスト、および実証的なネットワーク遅延パラメータを含む、実世界のデータセットを、物理でインフォームドされたデータセンター操作モデルと組み合わせ、持続可能なコンピューティングにおける厳密で再現可能な研究を可能にする。 トップレベルのコーディネートエージェントが、複数の目的を最適化するために、構成可能なデータセンタクラスタをまたいでリソースやサービスレベルの合意要件に到達したタスクを動的に再割り当てまたは延期しなければならないという、困難なスケジューリング問題を提示します。 環境はまた、熱回復のような先進的なコンポーネントもモデル化している。 モジュール型報酬システムは、二酸化炭素排出量、エネルギーコスト、サービスレベル合意、水利用の間のトレードオフを明示的に研究することを可能にする。 Gymnasium APIには、強化学習とルールベースの戦略を含むベースラインコントローラがあり、再現可能なML研究と多様なアルゴリズムの公正な比較をサポートする。 DCcluster-Optは、現実的で、構成可能で、アクセス可能なテストベッドを提供することで、地理的に分散したデータセンターのための、次世代の持続可能なコンピューティングソリューションの開発と検証を加速します。

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