論文の概要: XWind: A Cross-site Router for Large Language Model Inference Serving at Renewable Energy Farms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.23348v1
• Date: Fri, 22 May 2026 08:08:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-25 17:29:20.257592
• Title: XWind: A Cross-site Router for Large Language Model Inference Serving at Renewable Energy Farms
• Title（参考訳）: XWind:再生可能エネルギーファームにおける大規模言語モデル推論のためのクロスサイトルータ
• Authors: Tella Rajashekhar Reddy, Atharva Deshmukh, Liangcheng Yu, Chaojie Zhang, Mike Shepperd, Rohan Gandhi, Anjaly Parayil, Srinivasan Iyengar, Ajay Manchepalli, Debopam Bhattacherjee,
• Abstract要約: AIの電力需要は前例のないペースで伸びている。 グリッドの拡大には高い資本支出と長距離送電損失が伴うが、供給源には再生可能エネルギーが豊富にある。 本稿では,再生可能エネルギー源にモジュール型AI計算をもたらす,補完的なAIインフラストラクチャ展開モデルであるAI Greenferenceを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.501042061379414
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: AI power demand is growing at an unprecedented rate while power grids are often ailing and struggle to keep up. Grid expansion comes with high capital expenditure and long-distance transmission losses, yet there is abundant renewable energy at the source, just not matched to demand. This paper proposes a complementary AI infrastructure deployment model, AI Greenferencing, that brings modular AI compute to renewable energy sources, focusing on wind, allowing AI footprint expansion, generating local behind-the-meter demand for renewable sites, and helping ease the growing strain on power utilities. Our feasibility analysis shows that 890+ GW of wind capacity lies within 50 ms network round trip time of Azure data centers, and that site-wise right-sizing combined with spatial complementarity of wind energy keeps aggregate fleet utilization on par with traditional deployments. To serve inference requests under variable wind power, we build XWind, a lightweight, reactive, and workload-agnostic AI inference router that uses only real-time signals: inference latency, KV-cache utilization, and queue depth, to dynamically configure sites and distribute requests. Evaluated on a real 64-GPU A100 testbed emulating three wind-powered sites with Azure production traces, XWind reduces P99 end-to-end latency by up to 52% over the strongest contender (also our idea) and by up to 98% over baselines such as power-capping and GPU idling, with consistent gains across workload types, load levels, and GPU generations.
• Abstract（参考訳）: AIの電力需要は前例のないペースで伸びている。 グリッドの拡大には高い資本支出と長距離送電損失が伴うが、供給源には再生可能エネルギーが豊富にある。 本稿では、再生可能エネルギー源にモジュール型AI計算を導入し、風に焦点をあて、AIフットプリントの拡大を可能にし、再生可能サイトのローカルな後方需要を発生させ、電力ユーティリティの増大を緩和する、補完的なAIインフラストラクチャ展開モデルであるAI Greenferenceを提案する。 我々の実現可能性分析は、風力容量890GWが、Azureデータセンターの50msネットワークのラウンドトリップタイム内にあり、風力エネルギーの空間的相補性とサイトワイドな右サイズが、従来の展開と同等の総艦隊利用を維持できることを示している。 可変風力下での推論要求を提供するために、我々はXWindを構築した。XWindは軽量でリアクティブでワークロードに依存しないAI推論ルータで、推論レイテンシ、KV-cache利用、キューの深さといったリアルタイム信号のみを使用して、サイトを動的に設定し、リクエストを配布する。 XWindは、実際の64-GPU A100テストベッドで、Azureのプロダクショントレースを備えた3つの風力サイトをエミュレートし、P99のエンドツーエンドのレイテンシを、最強の競合者(これも私たちのアイデア)よりも最大52%削減し、電力キャッシュやGPUアイドリングといったベースラインを最大98%削減し、ワークロードタイプ、ロードレベル、GPU世代間で一貫した改善を実現した。

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