탄소 인식 컴퓨팅: 차세대 친환경 혁신인가 아니면 새로운 Greenwashing인가?

이스마엘 벨라스코

Green Software Foundation 에서 2022년 10월에 게시한 Hackernoon에 대한 인기 기사는 주류 개발 커뮤니티의 레이더에 처음으로 '탄소 인식' 컴퓨팅을 포함했다고 합니다. 탄소 인식 컴퓨팅은 전력망이 재생 가능 에너지로 구동되는 시기와 장소에서 컴퓨팅 작업을 실행하는 것을 의미합니다. Hackernoon 기사는 Intel, Microsoft, Globant, UBS, Accenture, Goldman Sachs 등과 같은 회사가 지원하는 세계 최초의 탄소 인식 소프트웨어 해커톤 과 동시에 열렸습니다. 탄소 인식 컴퓨팅은 Gartner 과대 광고 주기 의 기술 트리거 단계에 진입했으며 모든 징후는 대규모 채택이 빠르게 가속화되고 있음을 나타냅니다.

전체 공개하자면, 저는 2022년 Hackernoon 기사의 기고자 중 한 명이었으며 Carbon Hack 해커톤의 멘토로도 활동했습니다. 그곳에서 훌륭한 동료들을 만났고 놀랍도록 혁신적인 솔루션을 접했습니다. 수상한 프로젝트 중 일부는 Adora Foundation Incubation Lab에 합류했으며 오늘날까지도 영감을 주는 공동 작업자로 남아 있습니다. 그러나 제가 내부 를 살펴보면서 대부분의 탄소 인식 구현이 현재 가장 작은 탄소 감소 이점을 제공하고 최악의 경우 탄소 배출을 증가시키고 지역 및 국가 전기에 위험을 초래할 수 있다는 증거가 제시됩니다. 그리드. 또한 Big Tech가 제한 사항이나 의도하지 않은 결과의 위험에 대해 언급하지 않고 탄소 인식 컴퓨팅의 채택과 마케팅을 가속화함에 따라 Greenwashing 노력이 될 위험이 있거나 이미 진행되고 있습니다.

Big Tech가 탄소 인식 패턴을 수용한 예는 다음과 같습니다.

• Google : 탄소 인식 클라우드 컴퓨팅을 구현했습니다.

• Microsoft : Xbox 및 Windows 11 용 탄소 인식 소프트웨어 업데이트를 출시했습니다.

• Apple : 미국의 iPhone에는 탄소 인식 충전 기능이 있습니다.

• AI : 기계 학습 구현을 위한 탄소 인식 접근 방식이 논의되고 있으며 ChatGPT와 같은 생성 모델의 출현으로 새로운 추진력을 얻고 있습니다.

• 블록체인 : 비트코인을 선두로 보다 복잡한 방식으로 탄소 인식 패턴을 수용했습니다 .

• 오픈 소스 탄소 인식 컴퓨팅은 비록 이 기사의 초점인 경고 라벨은 없지만 Linux Foundation에서 무료로 제공하는 일반적으로 환상적인 실무자를 위한 친환경 소프트웨어 과정에서 권장되고 설명됩니다.

  
  

이 기사의 목표는 탄소 인식 컴퓨팅을 탐구하고 촉진하는 것이 도움이 되긴 하지만 훨씬 더 엄격하고 투명하게 수행되어야 함을 제안하는 것입니다.

책임 있는 탄소 인식 컴퓨팅은 친환경 기술 배출에 기여할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 위험을 고려하지 않고 이를 추구하는 것은 비양심적입니다. 완화 단계 및 실제 영향을 입증합니다. 마케팅 및 판촉 활동에 경고 라벨을 제공합니다.

내용개요

이 기사는 8개 섹션으로 구성되어 있습니다. 그들은 서로를 기반으로 하지만 스스로 읽을 수 있습니다.

1. 휴스턴, 우리에게 문제가 생겼다

2. 소프트웨어 엔지니어가 그리드 작동 방식에 대해 알아야 할 사항

3. 그렇다면 탄소 인식 소프트웨어의 문제점은 무엇입니까?

4. 탄소 인식 소프트웨어는 언제 의미가 있나요?

5. 책임 있는 탄소 인식 컴퓨팅에 대한 제안

6. 방 안의 코끼리: 컴퓨팅 수요 증가

7. 여기서 우리는 탄소 인식을 어디로 가져갈 수 있습니까? 그리드 인식 컴퓨팅 소개

8. 무엇을 도와드릴 수 있나요?

   
   

1. 휴스턴, 문제가 생겼어요

전력망이 재생 에너지로 구동되는 시기와 장소에서 컴퓨팅 작업을 실행하면 해당 코드 실행과 관련된 배출량이 감소한다는 의미입니다. 정의상 재생 가능한 "청정" 전기를 사용하여 코드를 실행한다는 것은 "더러운" 화석 연료 에너지를 소비하지 않는다는 것을 의미합니다.

우리의 모든 소프트웨어를 탄소 인식으로 만들고 전력망이 주로 재생 가능 에너지원으로 구동되는 시기와 장소에서 실행되도록 타이밍을 맞추면 환경에 미치는 영향을 효과적이고 혁신적으로 줄였다고 확신할 수 있습니다. 오른쪽?

이는 자명해 보이며 대부분 친환경 컴퓨팅 커뮤니티도 이에 동의하는 것으로 보입니다. 우리는 전속력으로 앞서 나가고 있으며 현재 Big Tech가 탄소 인식 컴퓨팅을 대규모로 수용하고 있습니다. 그럼 우리는 거기까지 가는 중이군요, 그렇죠?

그렇게 빠르지는 않습니다.

• 명백해 보이는 이러한 주장이 사실인지 확인하기 위해 실제로 잠시 멈춘 사람은 누구입니까?

• 탄소 강도가 낮은 전기를 사용하여 반응적으로 기간과 위치를 찾도록 소프트웨어를 프로그래밍하면 실제로 실질적인 차이가 있습니까?

• 이를 증명할 수 있는 연구는 어디에 있습니까?

• 이러한 패턴이 대규모로 구현되면 기술 부문에서 실제로 전 세계 이산화탄소(CO2) 배출량을 줄이는 데 기여했다고 합법적으로 말할 수 있습니까?

  
  

결국, ICT 부문은 지구 온난화를 1.5°C로 제한한다는 파리 협정 목표 에 맞춰 2030년에 탄소 배출량을 45% 줄이는 경로를 따라야 합니다.

이 글을 쓰는 데 참여한 우리는 이러한 질문을 하기 위해 잠시 멈췄습니다. 우리는 [ 1 ] [ 2 ] 그렇게 한 최초의 사람이 아니라는 점을 인정합니다.

우리의 조사 결과에 따르면 현재의 탄소 인식 접근 방식이 대부분 무익할 수 있다는 증거가 있다고 생각합니다. 게다가 실제로 배출량을 늘리는 동시에 Big Tech 전반에 걸쳐 차세대 Greenwashing의 기반을 마련할 수도 있습니다. 긍정적인 측면에서, 증거는 배출을 줄이고 부작용을 피할 가능성이 더 높은 그러한 접근 방식을 구현할 수 있는 방법이 있음을 시사합니다. 이러한 관점에서 우리는 탄소 인식 컴퓨팅에 대한 엄청난 경고에 대한 언급을 생략하는 것이 우리의 총체적인 감독이라고 믿습니다.

우리는 이러한 우려 사항과 주의 사항을 살펴봅니다. 우리는 실제로 전력망이 어떻게 작동하는지에 대한 기술적 세부 사항을 인정하는 것부터 시작합니다. 우리는 현재 탄소 인식 소프트웨어 접근 방식이 어떻게 이러한 현실을 고려하지 않는지 고려합니다. 그런 다음 기술 부문이 의미 있는 감축을 위해 무엇을 해결해야 하는지에 대한 더 큰 질문을 고려합니다. 이 게시물은 우리가 "그리드 인식 컴퓨팅"이라고 부르는 보다 책임감 있고 효과적인 구현을 위해 현재 탄소 인식 지침에 대한 반복을 제안하는 것으로 마무리됩니다.

[1] - https://github.com/Green-Software-Foundation/carbon-aware-sdk/issues/222

[2] - https://adrianco.medium.com/dont-follow-the-sun-scheduling-compute-workloads-to-chase-green-energy-can-be-counter-productive-b0cde6681763

2. 소프트웨어 엔지니어가 그리드 작동 방식에 대해 알아야 할 사항

탄소 집약도에 따라 컴퓨팅 로드를 전환하는 데 있어 잠재적으로 잘못된 점은 무엇입니까? 이 질문에 대답하려면 전력망이 실제로 어떻게 작동하는지에 대한 조감도부터 시작해야 합니다. 일단 이해가 이루어지면 문제가 어디에 있는지 확인할 수 있습니다.

전력망은 실제로 어떻게 작동하나요?

그리드에서 사용 가능한 전기량은 자유롭게 변동하지 않습니다. 특정 날짜에 일정한 양의 전기를 사용할 수 있도록(공급이라고도 함) 사전에 제어되고 계획됩니다. 또한 일정한 양의 전기 사용(즉, 수요)을 보장하기 위한 제어 장치도 있습니다. 모든 그리드를 관리하는 사람들의 주요 목표는 공급과 수요라는 두 가지 측면을 모니터링하고 균형을 유지하는 것입니다.

불균형은 일반적으로 주파수 변화로 인해 발생하는 심각한 문제를 유발합니다. 주파수가 갑자기 급등하거나 급락하면 전기 장비가 손상될 수 있으며 궁극적으로는 전압 저하 및 정전이 발생할 수 있습니다.

특정 날짜의 예상 수요는 데이터를 사용하여 예측됩니다. 이를 통해 전력망 관리자는 사용 가능한 전력이 충분한지 확인할 수 있습니다. 일반적으로 매일 수요에 큰 차이가 없습니다. 사람들이 일어나고, 잠자리에 드는 등 매일 약간의 변동이 있습니다. 그러나 일반적으로 충분히 예측 가능합니다.

계절적 차이도 수요에 영향을 미칩니다. 예를 들어, 겨울철에는 낮이 짧고 추우므로 수요가 더 많아지며, 이는 사람들이 더 많은 빛과 열을 필요로 함을 의미합니다. 그러나 이용 가능한 데이터를 통해 우리는 그러한 변동을 예측 가능하게 예측할 수 있습니다.

수요와 공급의 균형

전기 공급은 세 가지 주요 수단을 통해 생성됩니다.

1. 석유, 석탄, 가스 등의 화석연료
2. 핵무기
3. 태양광, 풍력, 수력, 지열 등 재생 가능 에너지

각각에 의해 생성된 전기의 비율을 연료 혼합 이라고 합니다.

빠른 참조: 연료 혼합

전기가 생산된 결합된 소스입니다. 평균 연료 혼합은 그리드마다 다릅니다.

이 표현은 https://ourworldindata.org/electricity-mix 에서 가져온 것입니다.

또한 각 지역 그리드마다 다르며, 대개 시간 단위입니다. 어느 날이든 재생에너지는 대부분의 장소에서 일일 공급량의 일부를 차지합니다. 나머지는 화석연료를 태워서 만들어질 것이다.

수요와 공급의 균형을 유지하기 위해 그리드 균형을 담당하는 사람들이 조치를 취해야 하는 두 가지 시나리오가 있습니다.

1. 수요 감소 - 생성되는 에너지에 비해 필요한 에너지가 적습니다.
2. 수요 증가 - 생성되는 에너지에 비해 더 많은 에너지가 필요합니다.

몇 가지 지나치게 단순화된 가상의 예를 사용하여 이러한 시나리오를 해결하기 위해 일반적으로 사용되는 옵션을 설명하겠습니다.

수요 감소 관리

시나리오: 파리의 어느 겨울밤, 오후 8시에 모든 사람이 동시에 조명을 끕니다.

이것은 예상치 못한 일입니다. 전력망에 너무 많은 에너지가 투입되지만 수요가 없기 때문에 그 에너지가 갈 곳이 없습니다.

옵션 1: 축소

수요와 공급의 균형을 유지하기 위해서는 공급량을 줄이는 것이 대응입니다. 이를 축소 라고 합니다.

빠른 참조 – 축소

축소란 주어진 가용 자원을 일반적으로 비자발적으로 생산할 수 있는 것에서 발전기의 출력을 줄이는 것입니다. 이는 에너지 공급과 수요의 균형을 맞추거나 전송 제한으로 인해 발생할 수 있습니다. 위키피디아 .

무슨 일이 일어나는가: 전기를 줄이는 가장 일반적인 방법은 가격을 낮추는 것입니다. 이는 공급자가 생산량을 줄이도록 장려하는 것을 목표로 하며, 이는 공급자가 "감소"하거나 일부 공급원을 중단하는 것을 의미합니다.

이는 에너지 공급업체가 경제적 결정과 실용적인 결정을 모두 내려야 함을 의미합니다. 실용적인 부분은 모든 전력원이 똑같이 쉽게 확장되거나 축소되지는 않는다는 사실에서 비롯됩니다. 에너지원을 비교한 아래 표는 그 이유를 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

우리의 예에서 파리는 원자력으로 전력을 공급받는 프랑스 전력망 에 위치해 있습니다. 이러한 에너지원은 수요의 급격한 변화에 느리게 반응합니다. 따라서 수요보다 공급이 많아 전력망의 균형이 여전히 맞지 않는 시나리오가 있을 수 있습니다.

옵션 2: 저장소

공급자는 배터리, 수력 발전 또는 기타 메커니즘에 추가 공급 장치를 저장하려고 할 수 있습니다.

발생 상황: 초과 공급을 배터리에 저장하거나 수력 펌프를 통해 저장하는 것은 그리드의 균형을 맞추기 위해 당길 수 있는 또 다른 레버입니다. 추가 공급을 저장 위치로 보내면 운영자는 새롭고 낮은 수요를 충족하기 위해 전체 공급을 조정할 시간을 벌 수 있습니다.

수요가 다시 높아지면 저장된 에너지를 통제된 방식으로 그리드에 다시 투입할 수 있습니다.

하지만 스토리지가 충분하지 않거나 그리드에서 사용할 수 없다면 어떻게 될까요? 균형을 유지하는 데 사용할 수 있는 마지막 옵션이 하나 있습니다.

옵션 3: 인위적인 수요 창출

그리드는 인센티브를 사용하여 전력 소비를 인위적으로 급증시켜 수요를 늘리고 남은 과잉 공급량을 일치시킵니다. 이것을 수요관리 라고 합니다.

무슨 일이 일어나는가: 최근 일부 소비자 기반 계획이 시험되고 있지만 전력망은 일반적으로 필요한 것 이상으로 전력 사용량을 늘리기 위해 기업에 인센티브를 제공합니다. 아마도 이 시기에 더 저렴한 전기를 제공하는 특별 요금을 통해서일 것입니다. 이를 통해 전력망은 수요와 공급 사이의 새로운 균형을 달성할 수 있는 지점까지 전력 수요를 부풀릴 수 있습니다.

따라서 파리 조명의 예와 같이 계획되지 않은 전기 사용 감소로 인해 동일한 배출량 감소가 발생할 가능성은 거의 없습니다. 매우 구체적이고 법적으로 규정된 범위를 넘어서는 그리드는 절감 효과를 무효화하는 방식으로 계획되지 않은 하락을 보상합니다. 특정 날짜의 순 배출량은 거의 모든 경우에 거의 동일합니다.

데이터 센터가 어떻게 솔루션의 일부가 될 수 있는지에 대한 몇 가지 흥미로운 연구와 토론이 진행되고 있습니다. 확장된 그리드를 살펴보는 좋은 예인가요? 데이터 센터 에너지 수요 및 그리드 용량 관리 , 2023년 10월 발행.

최고 수요 관리

시나리오: 도쿄의 유난히 더운 여름밤, 오후 8시에 모두가 동시에 에어컨을 켭니다.

이것은 예상치 못한 일입니다. 요구되는 에너지가 너무 많을 것입니다. 즉, 수요가 너무 많지만 이를 충족할 만큼 에너지 공급이 충분하지 않을 것입니다.

옵션: 이러한 급격한 증가를 관리하는 기술은 대부분 위와 반대입니다.

• 공급자가 전력망에 더 많은 공급을 하도록 장려하기 위해 가격을 인상합니다. 위의 표에서 재생 가능 에너지와 원자력은 쉽게 확장되지 않는다는 점을 기억하십시오. 따라서 계획되지 않은 수요 급증 시 공급은 더 많은 탄소 배출을 발생시키는 화석 연료 공급원에서 나오는 경우가 많습니다.

• 배터리나 펌프식 수력 등 저장 공간에 있는 모든 것을 사용하세요.

• 인위적으로 수요를 줄이는 인센티브를 제공합니다.

  
  

따라서 도쿄 에어컨의 예와 같이 계획되지 않은 전기 사용량의 급증으로 인해 배출량이 증가할 가능성이 높습니다. 이는 에너지 공급업체가 수요에 맞춰 공급을 신속하게 늘려야 하는 필요성과 화석 연료 에너지원(종종 가스, 때로는 석탄)을 사용하여 가장 쉽게 달성할 수 있다는 사실에 따른 결과입니다.

계획되지 않은 최고점과 최저점 방지

이를 통해 계획되지 않은 수요 급증이나 감소는 그리드에 좋지 않다는 것을 알 수 있습니다. 계획되지 않은 감소는 실제로 생성되는 전기량을 감소시키지 않으므로 순 영향이 없습니다. 계획되지 않은 급증을 충족해야 하며 일반적으로 화석 연료 생산량을 늘려야 합니다.

또한 공급을 빠르게 늘리거나 줄이는 행위 자체가 추가 배출을 추가합니다. 많은 전원은 정상 상태 조건에 맞게 설계되었으므로 갑작스러운 변화로 인해 비효율적인 작동이 발생할 수 있습니다. 램프업을 통해 오래되고 효율성이 떨어지는 공장을 온라인으로 가져올 수도 있습니다. 이들은 갑작스러운 수요 급증을 충족시키기 위해 " 피크 플랜트 "로 사용됩니다. 시작 및 종료 프로세스도 더욱 집중적일 수 있습니다.

이 모든 것은 추가 전기 자체를 생산하는 것 외에도 추가 배출을 의미합니다. 이는 사소하고 배터리 전원으로의 전환으로 완화될 수 있지만 그럼에도 불구하고 이 시나리오의 추가적인 부정적인 영향입니다.

3. 그렇다면 탄소 인식 소프트웨어의 문제점은 무엇입니까?

현재 탄소 인식 소프트웨어 패턴과 함께 그리드가 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.

그리드와 탄소 인식 소프트웨어의 인터페이스 방식

지금까지 탄소 인식 소프트웨어 기술은 공급 측면에서 연료 혼합을 변경함으로써 나타나는 기회에 초점을 맞춰왔습니다. 위에서 본 것처럼 효과적인 그리드 관리는 균형을 유지하는 것입니다. 이러한 균형을 어지럽히면 결과가 발생하며, 대부분의 경우 그 영향으로 인해 탄소 배출량이 증가합니다.

빠른 참조 – 타임 시프팅 컴퓨팅

하루 중 전기가 가장 친환경적인 시간을 찾고, 예를 들어 에너지 혼합에서 화석 연료가 가장 적은 시간을 찾고 해당 시간에 실행되도록 컴퓨팅 작업을 설정합니다. 즉, 작업이 실행되는 시간은 동적이며 자주 변경됩니다.

⏱ 전력망 관리 및 "탄소 인식" 시간 이동

이 개념을 설명하기 위해 간단한 예를 사용해 보겠습니다. 매일 예약된 단일 데이터베이스 백업 작업을 실행한다고 가정해 보겠습니다. 특정 날짜의 그리드 혼합에 따라 해당 작업 실행 예약 시간을 변경하기로 결정했습니다. 이 컴퓨팅을 실행하는 데 필요한 전력은 이미 그리드의 일일 전력 수요 계획에 반영되어 있습니다.

이제 하루 동안 지역 전력망이 공급하는 전기를 생산하여 100톤의 CO2를 생산한다고 가정해 보겠습니다. 그리고 하루 동안 지역 전력망은 다음과 같은 혼합 전력을 공급합니다.

전력망은 그날 예상되는 모든 수요에 대해 이미 계획을 세웠음을 기억하십시오. 이를 바탕으로 100톤의 CO2를 발생시키는 전력을 생산합니다. 따라서 백업 작업을 실행하기로 선택할 때마다 해당 날짜에 그리드에서 여전히 100톤의 CO2가 생성됩니다.

재생 가능 에너지의 혼합이 가장 높은 오후에 작업을 실행하도록 작업 시간을 변경해도 실제로 그날의 배출량은 변경되지 않습니다. 재생 가능한 기간 동안 정기적인 컴퓨팅 작업을 실행하면 해당 날짜의 배출량을 대체했을 뿐 줄어들지는 않습니다.

빠른 참조 – 배출 변위

하나의 배출원이나 지역에서 배출이 성공적으로 감소하지만 동시에 다른 배출원이나 지역에서 배출이 증가하는 경우에 발생합니다.

좋은 비유는 일부 객차가 "녹색"이고 일부 객차가 "더러운" 열차입니다. 어쨌든 기차를 타고 녹색 객차로 이동하면 기차 전체의 전체 부하에 영향을 미치지 않습니다. 대신 다른 사람이 더러운 마차를 타고 여행할 것입니다. 달리는 열차의 배출량은 여전히 똑같습니다.

탄소 배출 제로(Zero Carbon Displacement)는 화석 연료 기반 에너지가 청구되기 전에 강제로 사용되지 않도록 전체 그리드 생태계에 대한 엄격한 분석을 요구합니다.

실제로, 타임 시프팅으로 인해 하루에 100톤 이상의 CO2가 생성될 수 있습니다. 이날 오후에도 수요가 많기 때문이다. 지금 실행하도록 백업 작업을 전환하기로 결정하면 그리드에 추가(계획되지 않은) 수요가 추가됩니다. 그 결과, 그리드 균형을 맞추기 위해 추가 공급량을 빠르게 늘려야 할 수도 있습니다. 앞서 다루었듯이, 이 추가 공급은 화석 연료 에너지원에서 나올 가능성이 높습니다.

시간 이동은 끊임없이 변화하는 수요 변동으로 인해 전력망을 불안정하게 만들 수도 있습니다.

현재까지는 실질적인 이익이 발생하지 않았습니다. 당신은 탄소 배출을 줄이는 데 도움이 되지 않았습니다. 개인으로 운영하는 경우 시간 이동 접근 방식의 영향을 많이 받지 않았을 것입니다. 그러나 이것이 대규모로 수행되면 상황이 해로울 수 있습니다. 그러나 타임 시프팅을 개선하여 실제로 도움이 될 수 있는 방법이 있습니다. 이에 대해 알아보겠습니다.

🌍 그리드 관리 및 "탄소 인식" 위치 이동

빠른 참조 – 위치 이동 컴퓨팅

로컬 그리드보다 더 친환경적인 연료 혼합을 갖춘 그리드를 찾고, 자체 그리드 대신 해당 그리드의 서버에서 실행되도록 컴퓨팅 작업을 보냅니다.

아이디어를 설명하기 위해 귀하가 Stoogle Tech라는 가상의 글로벌 기업이라고 가정해 보겠습니다. 모든 국내 지사는 매일 데이터베이스를 백업해야 합니다. 이제 각 지점이 현재 리스본의 지역 전력망이 80% 재생 가능 에너지와 20% 화석 연료로 실행되고 있음을 감지하고 모두 독립적으로 그곳에서 실행하기 위해 백업 작업을 보내기로 결정했다고 상상해 보십시오.

갑자기 리스본 전력망에 추가 수요가 너무 많아졌습니다. 이제 그날의 수요는 더 이상 예상되는 100%가 아니라 110%가 됩니다.

문제는 리스본의 지역 전력망에서 사용할 수 있는 재생 가능 에너지가 아직 80%에 불과하다는 것입니다. 전력 수요와 공급의 균형을 유지하기 위해 리스본은 화석 연료로 추가 10%를 충당할 가능성이 높습니다. 국제적인 탄소 인식 위치 이동 이니셔티브로 인해 리스본의 전력망에 배출량이 추가되었습니다.

변위 효과가 다시 나타납니다. 이러한 컴퓨팅 작업은 전 세계적으로 동일한 순 배출량에 대해 다른 모든 국가의 배출량을 포르투갈로 대체했습니다. 아니면 그랬나요?

실제로는 그보다 더 나쁠 수도 있습니다. 리스본의 수요 증가와 평균 이상의 화석 연료 소비 촉진으로 인해 CO2 순증가가 발생했습니다. 게다가 일자리 이동으로 인해 각 지역의 전력 수요가 실제로 감소하지 않았을 수도 있습니다. 해당 지역 그리드의 배출량은 여전히 거의 동일합니다. CO2 배출량과 마찬가지로 전세계 전기 순 소비도 증가했습니다.

규모가 커질수록 그 의미는 더욱 악화됩니다. 이제 Stoogle Tech뿐만 아니라 Bircosoft Tech, Wapple Tech 및 Macebook Tech도 모두 위치 이동 시류에 동참한다고 상상해 보십시오. 사용 가능한 모든 서버가 국가 전력망에 의해 구동된다고 가정해 보겠습니다. 갑자기 리스본의 전력 수요가 120%에 도달하고 지역 전력망 수요가 감소합니다.

위치 이동 컴퓨팅 작업은 시간 이동과 마찬가지로 이 예에서 긍정적인 차이를 만들지 않지만 배출을 추가하고 잠재적으로 다른 사람들에게 그리드 불안정을 초래할 위험이 있습니다. 이런 점에서 기업의 선의의 노력은 기분이 좋을 때 업무를 수행하는 것보다 나쁘거나 예측 가능한 방식으로 업무를 수행하는 것이 더 좋습니다.

위치가 실제로 그리드를 깨뜨릴 수 있습니까?

컴퓨팅 관련 전력 수요의 상향 및 하향 급증은 실제로 그리드, 특히 탄력성이 떨어지는 그리드를 깨뜨릴 수 있습니다. 베네수엘라 , 이란 , 조지아 , 카자흐스탄 등에서 비트코인 채굴로 인해 컴퓨팅 관련 전력 수요가 급증한 적이 있습니다.

궁극적으로 문제는 그리드마다 다르며 각 그리드의 탄력성에 따라 달라집니다. 문제를 일으키려면 유럽과 같이 매우 다양화된 그리드나 캘리포니아와 같이 스토리지에 막대한 투자를 한 그리드에서 큰 폭의 스파이크가 필요합니다. 그러나 그리드 상호 연결이 적고 공급 대응을 위한 화석 연료 에너지가 적은 남호주와 같이 회복력이 덜한 그리드나 에너지 다양성이 적은 인도나 남아프리카 공화국에서는 심각한 영향을 촉발하는 것이 상당히 미미할 수 있습니다.

핵심은 단순히 "x 컴퓨팅 작업은 그리드가 가장 친환경적인 시기와 장소에서 실행되도록 시간이 정해져 있습니다 "라고 읽는 것이 어떤 식으로든 배출량이 감소했다는 의미로 가정해서는 안 되며 잘못된 효과를 가질 수 있다는 것입니다.

4. 탄소 인식 소프트웨어는 언제 적합한가요?

“탄소 인식 컴퓨팅이 꼭 나쁜 것인가?”라는 질문에 대한 답을 명확히 합시다.

아니요. 우리는 탄소 인식 소프트웨어의 핵심 개념을 강타할 생각이 없습니다.

사용 가능한 전력에 대응하여 컴퓨팅 작업을 전환하는 핵심 개념은 타당합니다.

비판은 현재의 접근 방식이 경고 라벨을 전혀 적용하지 않는다는 것입니다.

우리는 시간과 위치 이동 패턴이 특정 상황에서만 도움이 되고 대부분의 경우 쓸모가 없으며 다른 경우에는 잠재적으로 해로울 수 있다는 점을 언급하지 않습니다. 시간 및 위치 이동은 검증이나 위험 완화 없이 컴퓨팅을 실행하는 보다 친환경적인 방법이라는 일반적인 가정이 있습니다.

우리는 현재의 접근 방식이 실제로 기술을 지원하려는 노력에도 불구하고 기술의 지속 가능성 노력을 방해하고 있다는 점을 우려합니다. 첫째, 시간과 장소 이동을 채택하는 모든 회사가 이제 좀 더 친환경적이라는 메시지를 표현하는 것, 즉 그린워싱의 비결입니다. 둘째, 위험 분석이나 완화 없이 대규모로 채택할 경우 해로울 수 있는 패턴을 장려합니다.

가장 중요한 것은 탄소 인식 소프트웨어가 방 안의 문제를 의미 있게 다루지 않는다는 것입니다. 컴퓨팅의 환경적 과제는 주로 에너지 최적화가 아니라 에너지 수요에 관한 것입니다.

지난 한 세기 동안 동일한 컴퓨팅 작업에 소비되는 전력량은 기하급수적으로 줄어들었습니다. 이는 이론적으로 기술 부문이 그 어느 때보다 친환경적이라는 것을 의미합니다. 그러나 이러한 놀라운 효율성 향상은 컴퓨팅 전력 수요의 증가로 인해 작아졌습니다 .

탄소 인식 컴퓨팅은 새로운 형태의 최적화입니다. 더 많은 재생 가능 에너지를 목표로 하여 더 적은 양의 화석 기반 전기를 사용하여 본질적으로 동일한 컴퓨팅을 수행하려고 합니다. 그러나 전력 수요가 최적화로 얻는 이득보다 빠르게 증가한다면 그러한 최적화로 얻는 이득은 의미가 없을 것입니다.

우리는 탄소 인식 컴퓨팅을 재구성하여 최적화와 수요를 모두 해결하고 단순히 BAU(Business As Usual)를 외관상으로 개선하는 것이 아닌 방법이 있다고 생각합니다. 폭주하는 기후 변화로 인해 전 세계 인구가 피해를 입기 위해서는 우리가 더 잘해야 하며, 우리는 기술 부문이 이 문제를 의미 있는 방식으로 해결할 수 있을 만큼 충분한 자원을 갖추고 있다고 믿습니다.

탄소 인식 컴퓨팅 작업을 어떻게 수행할 수 있습니까?

탄소 인식 접근 방식의 논리가 실제로 배출량을 줄일 수 있는 두 가지 방법이 있습니다.

첫 번째 접근 방식: 수요가 자연적으로 낮을 때까지 시간 이동 또는 위치 이동 계산을 수행한 다음 그렇지 않으면 축소될 전력을 사용합니다. 이는 현재 접근 방식과 매우 유사하지만 전력 혼합보다 전력 수요를 우선시합니다.

두 번째 접근 방식: 컴퓨팅 작업을 그리드에 추가되는 재생 가능한 전기로 실행합니다. 이 추론에 대한 가장 짧고 권위 있는 요약은 암호화폐 채굴에 대한 백악관 조사 에서 나온 것입니다(24페이지 참조). 관련 부분은 다음과 같이 말합니다.

"두 가지 주요 방법이 있습니다.... 그리드 전기를 사용하면 직접적인 GHG 배출이 0이 됩니다.

1. 새로운 청정 전력원을 건설 또는 계약하거나
2. 그렇지 않으면 그리드에 의해 축소될 기존 재생 가능 전기를 사용합니다.

기존 재생 가능 에너지원에서 전기를 생산하면 단기적으로 온실가스 배출량을 대체하여 재생 가능 에너지원 사용자를 화석 연료원으로 전환하게 됩니다. 이는 석탄과 천연가스가 미국에서 수요되는 추가 전력 단위당 발전량을 공급하는 경우가 많기 때문입니다. 재생에너지원의 양은 일정하지만 전력 수요가 증가함에 따라 추가로 화석에너지가 공급될 가능성이 높습니다. 이러한 변위로 인해 순 변화가 발생하지 않거나 누출이라는 프로세스를 통해 전 세계 총 배출량이 증가합니다.”

위 내용을 바탕으로 우리는 긍정적인 영향을 극대화하고 위험을 완화하기 위한 탄소 인식 컴퓨팅에 대한 새로운 접근 방식에 대한 3가지 제안을 갖고 있으며, 그 중 2가지를 이 섹션에서 간략하게 설명합니다.

5. 책임 있는 탄소 인식 컴퓨팅에 대한 제안

제안 1: 탄소 집약도보다 수요 집약도를 우선시하고 안정적인 그리드만 목표로 삼습니다.

수요가 낮은 시기는 재생 에너지가 과잉되는 시기와 일치할 가능성이 가장 높으며, 그렇지 않으면 전력망 안정성을 유지하기 위해 이를 줄여 낭비하게 됩니다. 이것이 바로 시간 이동과 위치 이동이 실제로 컴퓨팅으로 인한 배출량 감소로 변환되는 시나리오입니다. 우리의 컴퓨팅은 다른 누구도 사용하지 않는 재생 가능한 전기로 실행되므로 직접 배출을 발생시키지 않습니다.

소프트웨어 엔지니어가 그리드 작동 방식에 대해 알아야 할 사항을 살펴보았듯이 수요가 적은 시간을 목표로 삼는 것은 그리드의 얼마나 많은 부분이 재생 가능 에너지로 실행되는지와 관계없이 본질적인 환경적 이점을 제공합니다. 이는 그리드의 증가/감소를 피하고 그리드 안정성에 기여하는 데 도움이 되는 역할을 할 수 있으며, 두 가지 모두 환경적, 사회적, 경제적 이점을 제공합니다.

고도로 예측 가능하고 안정적인 방식으로 그리드 수요를 기반으로 컴퓨팅을 예약하면 예측할 수 없는 일일 급증이 발생하지 않으며 축소된 재생 가능 에너지를 사용하여 실제로 배출량을 줄일 수 있는 기회가 최대화됩니다.

이것이 그리드에서 낮은 탄소 강도 시간을 목표로 하는 현재의 일반적인 접근 방식과 어떻게 다릅니까?

예를 들어, 강력한 태양광 인프라를 갖춘 지역은 하루 중 더 맑고 더운 기간에 더 친환경적인 에너지 혼합을 가질 수 있습니다. 이때는 사람들이 직장에 있을 때이기도 하므로 친환경 혼합과 중간 수요가 모두 있을 것입니다. 이때 태양에너지는 최대한 활용되며, 과잉/축소는 없습니다. 탄소 집약도 API는 오전 11시가 컴퓨팅을 실행하기에 좋은 시간이라고 제안할 수 있지만 배출량이 전혀 줄어들지는 않습니다. 아무런 차이가 없을 수도 있고, 오전 11시에 해당 API에 대한 응답으로 컴퓨팅 작업의 전기 수요가 충분히 크다면 추가 화석 연료가 필요할 가능성이 훨씬 더 높으며, 이는 배출량을 추가한다는 의미입니다.

더욱이, 전력 수요와는 달리 재생 가능 에너지 공급은 예측할 수 없기 때문에 그리드 탄소 강도가 낮을 때 트리거되는 많은 컴퓨팅 타이밍은 그리드에 예측 불가능성을 추가하고 불안정성을 위험에 빠뜨리며 환경적, 사회적 및 환경적, 사회적, 간결한.

즉, 낮은 수요 시간을 목표로 삼는 것이 환경에 긍정적이지 않다는 확실한 시나리오는 없지만, 그리드 탄소 강도를 목표로 하는 것이 비효율적이거나 해로울 수 있는 시나리오가 많이 있습니다.

수요 우선 접근 방식은 현재의 탄소 인식 접근 방식 및 도구와 호환되지 않습니다.

수요가 적은 시기의 우선순위를 정한 후에도 기존 API나 데이터 소스를 사용하여 탄소 강도가 낮은 트리거를 목표로 삼을 수 있습니다.

이 시나리오에서는 그리드 탄소 강도가 낮더라도 컴퓨팅 작업이 오전 11시에 실행되지 않습니다. 탄소 감축 가능성이 희박하다는 것을 알기 때문입니다. 그러나 바람이 잦아들면 오전 4시에 작동할 수도 있고, 바람이 잠잠해진 오전 5시에 작동하지 않을 수도 있습니다. 그렇게 하면 삭감된 에너지로 작동하고 배출량을 줄일 가능성이 더욱 극대화됩니다.

이러한 접근 방식은 호환되지 않습니다. 현재 수요가 낮은 그리드를 먼저 찾은 다음 자연적으로 재생 가능한 전력 생산량이 높은 그리드를 찾는다면 어떨까요?

경고 라벨이 남아 있음

위의 내용은 상대적으로 작은 규모로 발생할 때 장점이 있습니다. 하지만 모두가 동시에 이 일을 한다면? 그렇다면 현재 접근 방식에 대한 핵심 우려 사항 중 하나인 수요 급증 문제가 여전히 남아 있습니다. 시간 이동이든 위치 이동이든 규모에 따라 이 수요 우선 접근 방식은 현재 접근 방식보다 훨씬 안전하지만 여전히 평가하고 완화해야 하는 위험을 수반합니다.

혁신에 대한 요구

대규모 수요와 탄소 인식 컴퓨팅의 과제에 대해 생각하는 것은 위험도 있지만 기회도 따릅니다. 현재 단계는 실험적이고 단편적이며 분산되어 있습니다. 그러나 접근 방식을 더욱 발전시켜 장기적인 목표를 구상할 여지가 있습니다. 컴퓨팅 작업과 기본 인프라가 체계적인 방식으로 그리드와 인터페이스하고 문제가 아닌 솔루션의 일부가 되는 것을 표준으로 삼겠습니다. 이러한 아이디어는 수요 관리 영역에 속하며, 그리드 작동 방식에 대해 소프트웨어 엔지니어가 알아야 할 내용을 다루고 있습니다.

이 분야에서 많은 실험이 진행 중이며 그 중 일부는 상당한 규모로 이루어지고 있지만 정책, 비즈니스, 기술, 운영 및 인프라 수준에서 무엇이 가능한지, 필요한지, 어떤 모습이어야 하는지에 대한 보다 전체적인 비전이 필요합니다. . 이상적으로는 자동화되고 협력적이며 민주적인 방식으로 그리드 관리 시스템과 상호 작용함으로써 재생 가능한 전력을 확장하고 컴퓨팅에서 발생하는 배출량을 줄이는 수요 관리 과제 간의 시너지 효과를 활용할 수 있습니다.

여기서는 민주주의가 핵심입니다. 우리 모두는 이러한 상호작용에 이해관계가 있고 영향을 받고 있으며 영향을 받을 것이기 때문입니다. 이것은 단지 Big Tech 플레이어의 영역이 될 수 없습니다. 우리 모두는 오픈 소스 표준, 프로토콜, 대중 참여를 통해 참여할 기회가 필요합니다.

우리는 방 안의 코끼리를 다루면서 이러한 아이디어를 더 탐구합니다.

제안 2: 진정한 추가 재생 에너지에서 컴퓨팅 실행

요약:

어떤 방식으로든 효과적이기 위해서는 컴퓨팅이 실제로 추가되는 녹색 에너지원을 목표로 하고 왜곡된 영향의 위험을 투명하게 해결하고 완화해야 합니다.

달성할 수 있는 추가 재생 에너지를 계산하는 두 가지 일반적인 방법이 있습니다.

빠른 참조 - 추가 재생 에너지

"추가" 또는 "추가" 재생 가능 전기는 귀하의 구매가 그렇지 않으면 존재하지 않을 새로운 재생 가능 전기에 자금을 조달한다는 것을 의미합니다. 관련 내용은 특히 탄소 시장 에서 재생 에너지 생성에 " 추가성 " 원칙을 적용하는 것입니다.

컴퓨팅이 50테라와트의 전기를 소비하고 50테라와트의 전기를 생성하는 새 태양광 패널에 대한 비용을 지불한다면 추가성을 얻을 수 있습니다. 이론적으로는 컴퓨팅이 탄소 배출 중립적이라고 주장할 수 있습니다. 실제로 는 덜 명확 하지만 이것이 일반적인 아이디어입니다.

전통적인 탄소 시장은 이미 존재하는 재생 가능 전기를 기반으로 '탄소 배출권'을 판매하는 경우가 많습니다. 이 시나리오에는 추가 사항이 없습니다. 당신은 단지 기존 재생 가능 에너지 생산을 자신의 것이라고 주장하고 기존의 더러운 에너지 생산에 대한 책임을 다른 사람에게 전가하는 것일 뿐입니다. 이는 배출량을 전혀 줄이는 것이 아닙니다.

전력 구매 계약(PPA) 및 재생 에너지 인증서(REC)

많은 조직이 이 문제를 해결하는 주요 방법은 탄소 시장을 이용하는 것입니다. 이는 재생에너지 인증서 (REC)와 전력 구매 계약 (PPA)이라는 두 가지 주요 도구를 판매합니다.

이는 여전히 문제가 많은 접근 방식입니다. 왜? 왜냐하면 대부분의 REC는 비가산적이기 때문입니다.

이를 통해 기존 친환경 에너지 믹스를 구매할 수 있으며 기여에 대한 공로를 인정받을 수 있습니다. 그러나 변위 효과 와 유사한 ' 방출성 '에는 아무런 영향을 미치지 않습니다.

빠른 참조 - 방사성

신재생에너지 프로젝트가 항상 대기 중 배출가스를 제거하는 것은 아닙니다. 그들이 돕는 이유는 그렇지 않으면 계속 오염될 화석 연료 발전소를 대체하기 때문입니다.

하지만 어떤 프로젝트가 효과적일까요? 이는 프로젝트마다 그리고 프로젝트가 연결될 그리드의 연료 혼합에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 캘리포니아에 태양광 발전 구매 계약(PPA)을 하나 더 추가하면 천연가스 발전소와 기존 태양광 발전소의 혼합 출력이 점점 감소합니다. 그러나 와이오밍에 새로운 풍력 PPA를 추가하면 거의 항상 석탄 발전소의 생산량이 줄어들어 더 많은 배출을 피할 수 있습니다. 다양한 재생 가능 에너지 프로젝트의 배출 저감량을 비교하고 이에 따라 조치를 취하는 방식을 '방출성'이라고 합니다.

방사성 용어를 대중화한 WattTime에서 이에 대한 자세한 내용을 읽을 수 있습니다.

PPA는 비즈니스 세계 전반, 특히데이터 센터 에서 일반적으로 사용됩니다. 기업 구매자는 특정 기간(보통 향후 10~15년) 동안 재생 가능 프로젝트에서 생성된 전력 및 REC를 구매하기로 약속하는 에너지 회사와 계약을 체결합니다.

PPA는 기업의 친환경 자격 증명을 담당하고 ESG 전략의 중심이 되는 중요한 메커니즘으로 종종 선전되지만 오해의 소지가 있을 수 있습니다. PPA가 특정 재생 가능 프로젝트에 속하더라도 일반적으로 데이터 센터에 직접 전력을 공급하지는 않습니다 . 즉, 녹색 전자가 생산된다고 해서 종종 그렇게 선전 되기도 하지만 해당 전자가 데이터 센터 내 컴퓨팅에 직접 전력을 공급한다는 의미는 아닙니다. 이중 계산 의 위험도 있습니다.

따라서 탄소 시장을 가장 잘 구현하려면 구매하는 재생 에너지가 추가 되도록 하는 것이 포함됩니다.

직접 재생 가능 전력: 분산 컴퓨팅과 분산 전력 통합

두 번째로 희귀한 추가성 버전이지만 훨씬 더 효과적입니다.

일부 원격 재생 가능 인프라를 구입하고 재생 가능 에너지로 구동된다는 주장을 "계산"하는 대신 실제로 재생 가능 에너지원에서 직접 컴퓨팅에 전력을 공급하십시오.

컴퓨팅이 자체 태양광 패널이나 풍력 터빈 등을 통해 직접 구동되는 경우 교묘한 손재주나 복잡한 통계 예측이 없습니다. 귀하의 컴퓨팅은 재생 가능 소스에서 직접적으로 전력을 공급받는 한 사실상 독립형입니다.

배출 측면에서는 바람직하지만, 이 접근 방식은 규모를 조정하기 어렵고 아래에서 설명하는 것처럼 잘못된 영향을 미칠 위험이 있습니다. 오늘날 하이퍼스케일 컴퓨팅은 대규모 데이터 센터에 집중되어 있습니다. 이러한 엄청난 컴퓨팅에 직접적으로 전력을 공급하려면 이미 거대한 데이터 센터 토지 점유를 중심으로 엄청난 양의 토지와 물을 차지하는 재생 가능 발전 시설이 필요합니다. 이는 하이퍼스케일러로 인한 컴퓨팅 배출량을 실제로 줄일 수 있지만 관련된 물류를 제외하고 일반적으로 환경, 사회, 경제적 영향이 더 광범위합니다.

예를 들어, 스페인 사라고사에서는 그러한 프로젝트 중 하나가 진행 중 입니다. 40,000제곱미터 규모의 데이터 센터에는 두 개의 태양광 발전소가 공급됩니다. 90MW를 차지하는 이 두 개의 태양광 발전소 중 하나만 총 232헥타르 (2.3m제곱미터)에 달하게 됩니다. 이는 대략 뉴욕 센트럴파크 크기와 맞먹는다. 이는 생물다양성이 풍부한 토지를 차지할 것이며, 규정에도 불구하고 멸종 위기에 처한 동물과 나무를 포함하여 피해를 입을 것으로 보입니다. 마찬가지로 Google이 칠레에 건설한 최근 데이터 센터는 크기가 두 배로 커 지역에서 초당 169리터의 물을 추출하므로 태양열로 직접 전력을 공급하려면 약 1,000만 평방미터가 필요합니다.

지역 주민들은 이미 데이터 센터의 엄청난 확장의 영향을 느끼고 있습니다. 데이터센터 건설을 중단 하자는 움직임이 나타나고 있다. 이는 아일랜드 , 네덜란드 , 싱가포르 등 전 세계적으로 일어나고 있습니다. 저항은 전력 소비에만 국한되지 않습니다. 물 사용 역시 큰 문제입니다 . 뉴멕시코, 미국 , 우루과이 , 칠레 의 지역 주민들은 계속해서 자원 사용을 둘러싼 투쟁의 최전선에 서 있습니다.

그러나 하이퍼스케일은 유일한 모델이 아니며, 필연적인 미래일 필요도 없습니다 .

오늘날 대부분의 컴퓨팅은 고도로 분산되거나 분산 가능합니다. 재생 가능한 발전이 이미 존재하는 컴퓨팅(특히 암호화폐)의 공동 배치에 대한 실험이 있습니다. 이는 신재생 에너지를 활용한 컴퓨팅에 직접 전력을 보장하고, 신재생 전력 수요 관리에 역할을 합니다. 이것 역시 잘못된 인센티브 효과를 가져올 위험이 있습니다. 그러나 올바른 가드레일을 사용하면 확장하고 탐색할 수 있는 중요한 패러다임이 될 수 있습니다.

거대한 창고 규모의 컴퓨터와는 다른 세대의 폼 팩터를 갖는 예가 많이 있습니다. Octopus Energy의 David Sykes가 쓴 『Energy Onion』은 다양한 재생 가능 에너지와 효율성을 중심으로 한 에너지에 대한 사고 방식을 제시합니다.

또한 대규모 데이터 센터를 보유할 필요 없이 클라우드 컴퓨팅 의 편리함을 누리는 것이 가능하다고 주장할 수도 있습니다. 클라우드 컴퓨터를 사용하는 Oxide 와 같은 회사는 클라우드 제공업체와 연결되는 항목(사용 편의성)을 만들고 대규모 건물 없이도 사용할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있습니다. 또 다른 예는 Deep Green 데이터 센터를 실험하는 서버리스 회사입니다 .

분산 발전과의 통합

하이퍼스케일 컴퓨팅과 유사한 주류 전력 생산은 대규모 발전소에 집중되는 경향이 있습니다. 그러나 재생 가능한 전기 인프라는 분산 에너지 생성을 가능하게 합니다. 소수의 대규모 중앙 노드에서 전기가 생성되는 대신, 널리 분산된 다수의 소형 노드 및 마이크로그리드 에서 상당한 양의 전력이 생성될 수 있습니다. 분산형 재생 에너지는 남반구와 특히 관련이 있으며, 배터리 저장을 통해 극적인 확장에 대한 추진력이 커지고 있습니다. 이 분야에서 가장 주목받는 이니셔티브는 COP26에서 출범한 GEAPP(Global Energy Alliance for People and Planet) 일 것이며, 남반부의 분산 재생 에너지에 1,000억 달러를 투자할 것으로 예상됩니다.

분산형 재생 에너지 발전을 분산 컴퓨팅과 일치시키는 아이디어가 떠올랐으며 유망합니다. 이는 독립형 컴퓨팅 전원 공급을 허용할 뿐만 아니라 이중 사용 가능성도 확장합니다. 예를 들어 분산된 데이터 센터 서버를 컴퓨팅과 난방에 동시에 사용할 수 있어 현재 실내 난방에 소비되는 에너지를 줄일 수 있습니다.

6. 방 안의 코끼리: 컴퓨팅 수요 증가

탄소 인식 소프트웨어는 언제 의미가 있습니까? 에서 논의한 바와 같습니다. , 친환경 컴퓨팅의 핵심 과제는 최적화가 아니라 전력 수요입니다. 우리는 탄소 인식 컴퓨팅이 잠재력과 약속을 실현하려면 이러한 현실에 직접적으로 참여해야 한다고 생각합니다.

우리의 세련된 탄소 인식 제안은 우리가 큰 질문을 다루지 않는다면 우리에게 많은 이점을 주지 못합니다: 기술이 사용하기에 허용되는 세계 자원의 양은 얼마나 됩니까?

제안 1과 2의 핵심 내용은 우리가 전기와 데이터 센터를 보다 혁신적으로 구축하고 운영한다면 평소와 같이 안전하게 사업을 계속할 수 있다는 위험이 있습니다. 우리는 수요가 적은 시기에 증가하는 재생 가능 에너지 자원을 목표로 삼는 한 대규모 AI 제품을 안전하게 구축하고, 데이터 센터를 계속 성장시키며, 무한한 개인 컴퓨팅 잠재력의 이점을 누릴 수 있습니다.

모든 전기의 70%는 여전히 화석 연료에서 나오며 2025년에는 65%로 감소할 것입니다. 이는 고무적이지만 축소된 재생 에너지를 목표로 삼아 글로벌 컴퓨팅에 전력을 공급할 수 있는 단기 또는 중기 시나리오는 없습니다. 또한 지구 온난화 궤적에 큰 영향을 미칠 만큼 증가하는 컴퓨팅 수요를 따라잡고 따라잡는 데 필요한 속도로 추가 구매나 직접 재생 가능 공급이 증가할 수 있는 시나리오도 없습니다.

파리협정 에 따라 탄소 배출을 줄이는 데 필요한 가장 큰 변화 중 하나는 어떤 제약 없이는 모든 것을 계속해서 성장시킬 수 없다는 점을 받아들이는 것임을 과소평가할 수 없습니다. 적어도 단기적으로는 아니지만, 우리는 세계 탄소 예산을 엄청나게 초과하고 배출량을 대폭 줄여야 합니다. 재생 에너지로 완전히 전환하더라도 성장 관리의 필요성은 여전히 남아 있을 것입니다. 현재의 에너지 수요 증가율을 따라가는 데 필요한 광물과 금속이 고갈될 것입니다.

제안 4: 컴퓨팅 전력 사용을 수요 형성하여 합의된 자원 사용 범위 내에서 유지합니다.

요약: 책임 있는 모든 기술 전문가가 염두에 두어야 할 핵심 질문: 내 컴퓨터의 순 전기 수요가 감소하고 있습니까, 아니면 적어도 증가 속도가 느려지고 있습니까? 이는 개인, 회사, 국가 및 국제 수준에서 해결될 수 있는 질문입니다.

전 세계 배출량 상황

기술 산업은 성장을 위한 상업적 필요성과 비즈니스, 그리고 지구 온난화를 가속화하는 데 따른 글로벌 비용 및 위험 사이에 끼어 있습니다. 성장과 탈성장의 양극성을 넘어, 반드시 받아들여야 할 것은 무한한 성장은 우리 산업과 지구에 불가능하다는 것입니다. 논쟁의 경계가 무엇이든, 우리는 에너지를 얼마나 효율적으로 소비하는지뿐만 아니라 우리 부문에서 소비되는 순 자원에도 제한이 있어야 한다는 점을 인정해야 합니다.

“현재 컴퓨팅으로 인한 배출량은 전 세계 배출량의 약 2%이지만 향후 20년 동안 급격히 증가할 것으로 예상됩니다. 2040년에는 컴퓨팅으로 인한 배출량만 지구 온난화를 1.5°C 미만으로 유지하는 데 허용되는 배출량의 절반 이상이 될 것입니다. 컴퓨팅 배출량의 이러한 증가는 지속 불가능합니다. 이는 배출량 온난화 제한을 충족하는 것을 사실상 불가능하게 만듭니다. 게다가 컴퓨팅 장치 생산으로 인한 배출량은 이를 작동하면서 발생하는 배출량을 훨씬 초과합니다. 따라서 소프트웨어가 에너지 효율적이더라도 더 많이 생산하면 배출 문제가 더욱 악화될 것입니다.”

저탄소 및 지속 가능한 컴퓨팅 (Wim Vanderbauwhede 교수 저)

Vanderbauwhhede 교수가 이 기사를 위해 만든 두 가지 모델은 지구가 직면한 실제 문제는 탄소 인식 컴퓨팅과 같은 패턴을 통해 컴퓨팅을 최적화하는 방법이 아니라 컴퓨팅 기반 전기 수요의 놀라운 성장 추세를 어떻게 바꾸는지에 있음을 보여줍니다.

첫 번째 모델은 탄소 인식 컴퓨팅이 에너지 수요 감소를 가정하지 않고 수요가 무엇이든 친환경 컴퓨팅만을 가정하기 때문에 지구의 전환점을 향한 경주를 거의 늦추지 않을 것임을 보여줍니다.

BAU(Business As Usual)는 2040년까지 컴퓨터 관련 전기 수요가 800% 증가하고 2040년까지 우리 부문의 배출량이 310% 증가한다는 것을 의미합니다. 이는 지구 탄소 예산의 대부분입니다.

현재의 컴퓨팅 수요 증가율에서 우리가 제안한 조정을 통해 탄소 인식 컴퓨팅을 구현하면 20240년까지 컴퓨팅 관련 배출량이 280% 증가할 것입니다. 모든 단일 감소는 되돌릴 수 없는 이정표가 되기까지 며칠, 몇 달, 몇 년을 계산하고 구매하므로 20%의 차이가 중요합니다. 그러나 그것은 여전히 재앙을 불러일으킨다. 심각한 상처에 반창고를 붙이는 것과 같습니다.

반면 수요 감소는 기하급수적인 효과를 갖는다. 우리 부문이 계속해서 성장하지만 지금부터 2040년까지 그 성장을 26%로 제한한다면, 그 해 컴퓨터 관련 배출량은 재생 가능 에너지의 증가를 고려하여 현재의 50%가 될 것입니다. 우리가 제안한 탄소 인식 개선을 통해 배출량 절감 효과는 56%가 됩니다. 이 시나리오에서 우리의 향상된 탄소 인식 컴퓨팅은 반창고가 아니라 우리 부문과 지구의 환경 문제에 대한 진정한 솔루션의 요소 중 하나일 수 있습니다.

이는 컴퓨팅과 점점 더 탈탄소화되는 에너지 그리드 사이의 관계에 대한 보다 총체적이고 장기적이며 체계적인 사고에 대한 우리의 요구로 돌아갑니다. 여기서 수요 반응 메커니즘은 점점 더 필요해지고 분산 컴퓨팅과 분산 에너지 시스템의 기회는 다음과 같습니다. 최소한 대규모 데이터 센터와 발전소의 지배적인 중앙 집중식 모델을 보완해야 합니다.

근본적으로 우리가 요구하는 것은 중요한 일정에 걸쳐 글로벌 탄소 예산을 기술 에너지 예산으로 변환하고 이러한 시나리오에서 운영뿐만 아니라 성장하는 데 필요한 혁신, 통합 및 최적화를 식별할 수 있는 혁신적인 백캐스팅입니다.

탄소 인식 컴퓨팅은 배출과 전력 수요, 소비, 발전 및 관리 간의 관계에 대한 더 넓은 비전을 의미합니다. 초기 구현의 이벤트 중심 아키텍처는 구축을 위한 훌륭한 기반입니다. 제안 1과 2에서 제공하는 개선 사항은 위험을 완화하고 이점을 최적화할 수 있습니다. 그러나 우리가 배출량을 최적화할 뿐만 아니라 전체에 걸쳐 공정하고 공평한 방식으로 순 소비를 줄이는 방식으로 주요 에너지 및 정책 파트너와 함께 이러한 패턴을 대규모로 구현, 확장 및 발전시키는 방법에 대해 더 크게 생각할 기회도 있습니다. 민족 국가. 향상된 탄소 인식 컴퓨팅 개념은 큰 도움이 될 수 있습니다.

이 기사를 통해 이러한 패턴이 데이터 센터, AI, 블록체인, 실제로 발전소, 재생 에너지 제공업체 및 인프라 공급업체, 투자자 및 규제 기관에 어떤 모습일 수 있는지에 대한 대화가 촉발된다면 획기적인 발전이 뒤따를 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다. .

7. 여기서 탄소 인식을 어디로 가져가나요? 그리드 인식 컴퓨팅을 소개합니다.

이 게시물을 통해 가정한 내용이 정확하다면 – 추가할 내용이 있으면 연락해 주세요. 기여를 환영합니다. 우리는 탄소 인식 컴퓨팅의 다음 버전을 홍보하는 것이 전적으로 정당합니다.

논의를 위해 지금은 이를 그리드 인식 컴퓨팅이라고 부르겠습니다. 이는 전력망 관리와 엄격한 글로벌 탄소 예산으로 존재하는 실제 제약 조건이 무엇이 영향을 미치는지, 무엇이 주어지지 않는지에 대한 현실을 다루는 버전이 될 것입니다.

빠른 참조 – 그리드 인식 컴퓨팅

개발자가 지역 및 글로벌 전력망과 관련된 배출량을 실제로 순 감소시키는 방식으로 컴퓨팅 전환의 영향을 해결하는 데 도움이 되는 탄소 인식 컴퓨팅의 다음 제안 반복입니다. 주요 접근 방식은 다음과 같습니다.

1. 수요가 낮을 때 컴퓨팅을 실행하여 안정적인 전력망에서 감축된 녹색 전력을 목표로 합니다.
2. 추가 전기로 컴퓨팅을 실행합니다.
3. 수요 형태의 컴퓨팅 전력 사용을 통해 합의된 리소스 사용 범위 내에서 유지됩니다.

그리드 인식 컴퓨팅: 그린워싱 함정 방지

무엇보다도 이 블로그는 점점 더 많은 거대 기술 기업에서 현재 제시, 홍보 및 점점 더 많이 판매되고 있는 "탄소 인식 컴퓨팅" 버전이 실제로 컴퓨팅이 환경에 미치는 영향에 대한 신뢰할 수 있는 기여가 아니라는 점을 확인했습니다. 오히려 우리는 그것이 대부분 비효율적이며 인식되지 않은 위험으로 가득 차 있다고 주장합니다. 이는 의도에 따른 판단이 아닙니다. 선의로 구현되든 아니든 그 효과는 녹색 단계의 신호를 보내는 것입니다. 우리는 대부분의 경우 전혀 단계가 아니며 어떤 경우에는 녹색이 아니라고 생각합니다.

현재 탄소 인식 컴퓨팅 (CAC)을 포함하여 Business as Usual과 관련된 그리드 인식 소프트웨어 (GAC) 에 대한 세 가지 제안을 생각해 보면 다음과 같습니다.

질문, 검증 또는 위험 분석 없이 현재의 탄소 인식 패러다임을 승인하면 기술적으로 미묘하고 위험한 새로운 Greenwashing 물결의 문이 열립니다. 우리는 탄소 인식 담론, 더 중요하게는 그 구현에 주의와 미묘한 차이를 주입할 시간에 맞춰 있습니다.

이는 현재의 노력을 폄하하려는 것이 아니라 경고 표시나 위험 완화 없이 현재의 개념이 가드레일 없이 브랜드 가치를 추가하고 확장할 수 있는 충분한 견인력을 얻기 전에 위험을 제거하고 개선하는 것입니다. 그때까지는 너무 늦을 것이고 우리는 뒤늦은 판단을 통해 그 결과를 알게 될 것입니다.

지금으로서는 읽어보실 때마다 다음 내용을 읽어보시기 바랍니다. 우리는 이 앱을 탄소 인식으로 만들었거나 이 컴퓨팅 작업 시간을 그리드가 가장 친환경적인 시점으로 설정했습니다. 실제 영향에 대한 증거가 없는 한 발표로 인해 배출량에 긍정적인 차이가 거의 또는 전혀 없을 것이라고 가정하세요. . 그리고 구현이 실제로 확장된다면 모든 경제적, 사회적 결과와 함께 기후와 전력망 안정성/접근성이 모두 손상될 가능성이 있다는 점을 고려하십시오.

우리는 앞으로 있을 일을 염두에 두고 이미 존재하는 것을 토대로 건설적이고 보다 신중한 접근 방식을 설명하기 위해 최선을 다했습니다. 우리의 희망은 소프트웨어를 더욱 탄소 인식적이면서도 더욱 효율적으로 만들고, 위험을 대폭 줄이고, 기후 혜택의 가능성을 크게 높이려는 현재의 욕구를 포착할 수 있다는 것입니다.

중요한 것은 특정 시간의 탄소 집약도 지표나 특정 컴퓨팅 작업 의 배출량이 아니라 그리드에 대한 전반적인 시스템적 영향이라는 점을 강조하기 위해 이 접근 방식을 "그리드 인식 컴퓨팅"이라고 명명했습니다. 향상된 탄소 인식 컴퓨팅을 위한 제안 1과 2를 수용하고, 실험하고, 혁신하는 것을 의미합니다. 이는 잠재적으로 유용하고 영향력이 있습니다. 하지만 그렇게 함으로써 우리가 올바른 작업의 우선순위를 정하고 있다는 자동적인 가정을 해서는 안 됩니다.

그리드 인식 접근 방식은 특정 컴퓨팅 작업의 탄소 인식 구현으로 인해 세 번째 제안의 중심에 있는 핵심적이고 지속적인 질문 인 컴퓨팅의 순 전력 수요가 감소하고 있는지에 대한 주의가 산만해져서는 안 된다는 것을 의미합니다.

8. 무엇을 도와줄 수 있나요?

Big Tech는 우리의 의견을 듣고 있으며 이것이 바로 지금 변곡점입니다.

우리에게는 눈에 띄는 방식으로 배출량을 줄이는 책임 있는 방향으로 탄소 인식 컴퓨팅에 관한 기업 담론과 행동을 형성할 기회와 책임이 있습니다.

다음 방법으로 이를 수행할 수 있습니다.

• 교육하고 정보를 제공하기 위해 탄소 인식 접근 방식의 실무자와 이 기사를 공유합니다.

• 관련 ClimateAction.tech github 저장소 에서 문제를 제기하거나 편집을 제안하여 이 콘텐츠에 기여하십시오.

• 이 게시물에 제시된 아이디어와 문제를 직장 커뮤니티, 관련 이해관계자 및 네트워크에 전달합니다.

• 현재 탄소 인식 접근 방식의 위험, 완화 및 개선에 대한 추가 연구 및 사례 연구를 수행하고 이를 공유합니다. 그리고

• 연구, 프로토타입, 사례 연구 또는 피드백을 통해 그리드 인식 소프트웨어의 초기 개념 구축

  
  

선택은 당신의 것입니다. 시간은 지금이다.

참고: 이 기사는 Hannah Smith 와 Ismael Velasco 가 작성하고 ClimateAction.tech 에서 호스팅하는 오픈 소스 기사 시리즈를 기반으로 합니다. Michael J. Oghia , Fershad Irani , Wim Vanderbauwhed 의 리뷰와 기여, 그리고 Phillip Jenner 와 Chris Adams 의 추가 비공식 의견에 감사드립니다.