Вычисления с учетом выбросов углерода: следующий «зеленый прорыв» или новое «зеленое отмывание»?

Исмаэль Веласко

Популярная статья о Hackernoon, опубликованная в октябре 2022 года Green Software Foundation, возможно, впервые привлекла внимание основного сообщества разработчиков к вычислениям, учитывающим выбросы углерода. Вычисления с учетом выбросов углекислого газа подразумевают выполнение ваших вычислительных задач в то время и в том месте, где электросеть питается от возобновляемых источников энергии. Статья в Hackernoon совпала с первым в мире хакатоном по программному обеспечению, учитывающим выбросы углерода , при поддержке таких компаний, как Intel, Microsoft, Globant, UBS, Accenture, Goldman Sachs и других. Вычисления, учитывающие выбросы углекислого газа, вступили в стадию запуска технологии в цикле ажиотажа Gartner , и все признаки указывают на быстрое ускорение внедрения в больших масштабах.

Полное раскрытие: я был одним из авторов статьи Hackernoon 2022 года, а также выступал наставником на хакатоне Carbon Hack, где встретил нескольких замечательных коллег и познакомился с чудесными инновационными решениями. Некоторые из проектов-победителей присоединились к Инкубационной лаборатории Фонда Адора и остаются вдохновляющими сотрудниками по сей день. Но если я заглянул под капот, то данные подсказывают мне, что большинство реализаций, учитывающих выбросы углерода, в настоящее время приносят в лучшем случае выгоды по снижению выбросов углерода от небольших до нулевых, а в худшем случае вполне могут увеличить выбросы углекислого газа и создать опасность для местной и национальной электроэнергетики. сетки. Это также рискует стать или уже является попыткой «зеленого промывания», поскольку крупные технологические компании ускоряют внедрение и маркетинг компьютеров, учитывающих выбросы углерода, без какого-либо упоминания об их ограничениях или рисках непредвиденных последствий.

Примеры того, как крупные технологические компании используют модели, учитывающие выбросы углерода, включают:

• Google : внедрил облачные вычисления с учетом выбросов углекислого газа .

• Microsoft : выпустила обновления программного обеспечения с учетом выбросов углекислого газа для Xbox и Windows 11 .

• Apple : iPhone в США оснащены функцией зарядки, учитывающей выбросы углекислого газа .

• AI : Подходы с учетом выбросов углерода обсуждаются для реализации машинного обучения , набирая новый импульс с появлением генеративных моделей, таких как ChatGPT.

• Блокчейны : с биткойнами в авангарде, более сложным образом охватывают модели, учитывающие выбросы углерода .

• Вычисления с открытым исходным кодом, учитывающие выбросы углерода, рекомендуются и объясняются в в целом фантастическом курсе «Зеленое программное обеспечение для практиков», предлагаемом бесплатно Linux Foundation, хотя и без предупреждающих надписей, которым посвящена эта статья.

  
  

Цель этой статьи — показать, что, хотя исследование и даже продвижение вычислений с учетом выбросов углерода полезно, это необходимо делать с гораздо большей строгостью и прозрачностью.

Ответственные вычисления с учетом выбросов углерода потенциально могут способствовать экологизации технологических выбросов, но бессовестно заниматься этим, не принимая во внимание риски; подтверждение шагов по смягчению последствий и фактического воздействия; и размещение предупреждающих надписей при маркетинге и продвижении продукции.

Схема содержания

Эта статья разделена на восемь разделов. Они дополняют друг друга, но их можно читать самостоятельно.

1. Хьюстон у нас проблема

2. Что инженеры-программисты должны знать о том, как работает грид

3. В чем тогда проблема с программным обеспечением, учитывающим выбросы углерода?

4. Когда программное обеспечение, учитывающее выбросы углерода, имеет смысл?

5. Предложения по ответственным вычислениям с учетом выбросов углерода

6. Слон в комнате: растущий спрос на компьютеры

7. Откуда нам взять заботу об углероде? Представляем грид-вычисления

8. Что вы можете сделать, чтобы помочь?

   
   

1. Хьюстон, у нас проблема

Выполнение вычислительных задач там, где и когда электросеть питается от возобновляемых источников энергии, должно означать, что выбросы, связанные с выполнением этого кода, уменьшаются. Запуск кода с использованием возобновляемой «чистой» электроэнергии по определению означает, что он не потребляет энергию «грязного» ископаемого топлива.

Если мы сделаем все наше программное обеспечение учитывающим выбросы углерода и определим время его запуска, когда и где электросеть питается преимущественно от возобновляемых источников, то, конечно, мы можем быть уверены, что эффективно и инновационно сократили наше воздействие на окружающую среду. Верно?

Это кажется самоочевидным, и в основном сообщество «зеленых» компьютеров с этим согласно. Мы идем полным ходом, и крупные технологические компании сейчас широко внедряют компьютеры, учитывающие выбросы углекислого газа. Значит, мы добираемся до цели, да?

Не так быстро.

• Кто на самом деле сделал паузу, чтобы подтвердить, верны ли эти, казалось бы, очевидные утверждения?

• Действительно ли программирование нашего программного обеспечения для оперативного поиска периодов и мест с более низким уровнем выбросов углекислого газа дает ощутимую разницу?

• Где исследования, которые могут это доказать?

• Если эти модели будут реализованы в больших масштабах, сможет ли технологический сектор законно заявить, что он способствовал фактическому сокращению глобальных выбросов углекислого газа (CO2)?

  
  

В конце концов, сектор ИКТ должен идти по пути сокращения выбросов углекислого газа на 45% к 2030 году , чтобы соответствовать целям Парижского соглашения по ограничению глобального потепления 1,5°C.

Те из нас, кто участвовал в написании этой статьи, сделали паузу, чтобы задать эти вопросы. Мы признаем, что мы не первые, кто сделал это [ 1 ] [ 2 ].

Основываясь на наших исследованиях, мы считаем, что есть доказательства того, что нынешние подходы, учитывающие выбросы углерода, могут быть по большей части бесполезными. Более того, они могут на самом деле увеличивать выбросы, одновременно закладывая основы для следующего поколения «зеленого отмывания» в крупных технологических компаниях. Положительным моментом является то, что данные также свидетельствуют о том, что существуют способы реализации таких подходов с большей вероятностью сокращения выбросов и предотвращения негативных последствий. В этом свете мы считаем, что наш главный коллективный недосмотр состоит в том, чтобы опустить любое упоминание ОГРОМНЫХ предостережений в отношении вычислений, учитывающих выбросы углерода.

Мы изучаем эти проблемы и предостережения. Мы начнем с ознакомления с техническими деталями того, как электрические сети работают на практике. Мы переходим к рассмотрению того, почему современные подходы к программному обеспечению, учитывающие выбросы углекислого газа, похоже, не учитывают эти реалии. Затем мы рассмотрим более важные вопросы о том, с чем должен справиться технологический сектор, чтобы добиться значимых сокращений. Пост завершается предложением итерации текущих руководящих принципов по снижению выбросов углерода для более ответственной и эффективной реализации, которую мы называем «сетчатыми вычислениями».

[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. Что нужно знать инженерам-программистам о том, как работает грид

Что такого потенциально неправильного в изменении вычислительной нагрузки в ответ на интенсивность выбросов углекислого газа? Чтобы ответить на этот вопрос, нам нужно начать с высоты птичьего полета того, как на практике работают электрические сети. Как только мы поймем это, мы сможем начать видеть, в чем заключаются проблемы.

Как на самом деле работают электрические сети?

Количество электроэнергии, доступной в сети, не колеблется свободно. Это контролируется и планируется заранее, чтобы в любой день было доступно для использования постоянное количество электроэнергии (то есть поставки). Существуют также средства контроля, обеспечивающие постоянное количество потребляемой электроэнергии (то есть спроса). Ключевой задачей тех, кто управляет любой энергосистемой, является мониторинг этих двух сторон, спроса и предложения, и обеспечение их баланса .

Любой дисбаланс вызывает серьезные проблемы , которые обычно возникают из-за изменения частоты. Когда частота внезапно возрастает или падает, это может привести к повреждению электрооборудования и, в конечном итоге, к отключениям и отключениям электроэнергии.

Ожидаемый спрос на любой день прогнозируется с использованием данных. Это позволяет управляющим сетями обеспечивать достаточное количество электроэнергии. Обычно между днями больших различий в спросе нет. Существуют некоторые ежедневные колебания, когда люди встают, ложатся спать и т. д. Но обычно это достаточно предсказуемо.

Сезонные различия также влияют на спрос. Например, в зимние месяцы спрос выше, поскольку дни короче и холоднее, а это означает, что людям нужно больше света и тепла. Но опять же, имеющиеся данные позволяют прогнозировать подобные колебания.

Балансировка спроса и предложения

Электроснабжение осуществляется тремя основными способами:

1. Ископаемые виды топлива, такие как нефть, уголь и газ.
2. Ядерный
3. Возобновляемые источники энергии, такие как солнечная, ветровая, гидро- и геотермальная энергия.

Пропорция электроэнергии, вырабатываемой каждым из них, называется топливной смесью .

Краткая справка: Топливная смесь

Комбинированные источники, из которых производится электроэнергия. Средний топливный баланс варьируется от сети к сети.

Это изображение взято с https://ourworldindata.org/electricity-mix .

Оно также варьируется в каждой местной сетке, часто на почасовой основе. В любой конкретный день возобновляемые источники энергии в большинстве мест будут составлять лишь часть ежедневного предложения. Остальное будет получено за счет сжигания ископаемого топлива.

Существует два сценария, в которых лицам, ответственным за балансировку энергосистемы, необходимо будет принять меры для обеспечения баланса спроса и предложения.

1. Снижение спроса – требуется меньше энергии по сравнению с тем, что генерируется.
2. Увеличение спроса – требуется больше энергии по сравнению с тем, что генерируется.

Давайте воспользуемся несколькими упрощенными гипотетическими примерами, чтобы проиллюстрировать, какие варианты обычно используются для решения этих сценариев.

Управление падением спроса

Сценарий: В Париже зимняя ночь, и в 8 часов вечера все одновременно выключают свет.

Это неожиданно. В сеть будет поступать слишком много энергии, но этой энергии некуда будет идти, потому что на нее нет спроса.

Вариант 1: Сокращение

Чтобы сохранить баланс спроса и предложения, ответом является уменьшение объема предложения. Это известно как сокращение .

Краткая справка – Сокращение

Сокращение — это сокращение производительности генератора по сравнению с тем, что он мог бы производить при наличии имеющихся ресурсов, обычно на принудительной основе. Это может произойти из-за баланса спроса и предложения энергии или из-за ограничений в ее передаче. Википедия .

Что происходит: Самый распространенный способ сократить потребление электроэнергии — снизить цену. Это направлено на то, чтобы стимулировать поставщиков производить меньше, что будет означать, что они «снизят» или отключат некоторые источники поставок.

Это означает, что поставщикам энергии придется принять как экономическое, так и практическое решение. Практическая часть исходит из того факта, что не все источники энергии масштабируются с одинаковой легкостью. Таблица ниже, сравнивающая источники энергии, должна помочь вам понять, почему.

В нашем примере Париж находится во французской энергосистеме, которая в значительной степени питается от атомной энергии . Этот источник энергии медленно реагирует на внезапные изменения спроса. Таким образом, могут быть сценарии, когда предложение может превышать спрос, а сеть все равно будет разбалансирована.

Вариант 2: Хранение

Поставщики могут попытаться сохранить дополнительные запасы в батареях, насосных гидросистемах или других механизмах.

Что происходит: Хранение избыточного запаса энергии в батареях или с помощью гидроэлектростанций — это еще один рычаг, который можно использовать, чтобы сбалансировать энергосистему. Направляя дополнительные поставки в место хранения, операторы могут выиграть время, чтобы скорректировать общие поставки в соответствии с новым, более низким спросом.

Когда спрос снова станет высоким, накопленную энергию можно будет вернуть в сеть контролируемым образом.

Но что, если памяти недостаточно или она недоступна в сети? Есть еще один последний вариант, позволяющий сохранить баланс.

Вариант 3: Создать искусственный спрос

Сеть использует стимулы для искусственного увеличения потребления электроэнергии, чтобы увеличить спрос и компенсировать оставшийся избыток предложения. Это называется управлением спросом .

Что происходит: Сеть обеспечивает стимул для предприятий, хотя в последнее время проходят испытания некоторые схемы, ориентированные на потребителей, чтобы увеличить потребление электроэнергии сверх того, что им обычно необходимо. Скорее всего, через специальный тариф, предлагающий более дешевую в это время электроэнергию. Поступая таким образом, сеть может увеличить спрос на электроэнергию до такой степени, что сможет достичь нового баланса между спросом и предложением.

Таким образом, незапланированные сокращения потребления электроэнергии, как в случае с парижским освещением, вряд ли приведут к эквивалентному сокращению выбросов. Помимо очень конкретного, установленного законом диапазона, сеть компенсирует незапланированные падения таким образом, что сводит на нет экономию. Чистый объем выбросов в любой конкретный день будет примерно одинаковым почти в каждом случае.

Проводятся интересные исследования и дискуссии о том, как центры обработки данных могут быть частью решений здесь. Отличный пример для погружения в растянутую сетку? Управление спросом на электроэнергию и пропускной способностью сети центров обработки данных , опубликовано в октябре 2023 г.

Управление пиками спроса

Сценарий: В Токио необычно жаркая летняя ночь, и в 8 часов вечера все одновременно включают кондиционеры.

Это неожиданно. Было бы запрошено слишком много энергии, то есть слишком большой спрос, и недостаточно энергоснабжения для его удовлетворения.

Варианты: Методы управления этим внезапным ростом в значительной степени противоположны описанным выше.

• Повысьте цену, чтобы стимулировать поставщиков поставлять больше электроэнергии в сеть. Помните, что из таблицы выше видно, что возобновляемые источники энергии и атомная энергия нелегко масштабируются. Таким образом, предложение во время незапланированных скачков спроса часто поступает из источников ископаемого топлива, которые производят больше выбросов углекислого газа.

• Используйте все, что есть в наличии – аккумуляторы или насосную гидросистему.

• Предлагайте стимулы для искусственного снижения спроса.

  
  

Таким образом, незапланированные скачки потребления электроэнергии, как в случае с кондиционером в Токио, с высокой вероятностью приведут к увеличению выбросов. Это является результатом необходимости для поставщиков энергии быстро наращивать предложение, чтобы соответствовать спросу, а также того факта, что это легче всего сделать, используя источники энергии из ископаемого топлива – часто газа, иногда угля.

Как избежать незапланированных пиков и спадов

Из этого мы видим, что незапланированные скачки или падения спроса вредны для сетей. Незапланированные отключения на самом деле не уменьшают количество вырабатываемой электроэнергии, поэтому не оказывают никакого общего воздействия. Незапланированные всплески необходимо преодолевать, и обычно они сопровождаются наращиванием добычи ископаемого топлива.

Кроме того, сам факт быстрого увеличения или уменьшения предложения приводит к дополнительным выбросам. Многие источники питания рассчитаны на устойчивые условия, поэтому внезапные изменения могут привести к неэффективной работе. Наращивание темпов также может привести к вводу в эксплуатацию старых и менее эффективных электростанций. Они используются в качестве « пиковых установок » для удовлетворения внезапных всплесков спроса. Процессы запуска и остановки также могут быть очень интенсивными.

Все это означает дополнительные выбросы помимо производства дополнительной электроэнергии. Оно может быть незначительным и смягчено переходом на питание от батареи, но, тем не менее, является дополнительным негативным эффектом этого сценария.

3. В чем тогда проблема с программным обеспечением, учитывающим выбросы углекислого газа?

Давайте обратимся к изучению того, как работает сеть в сочетании с современными программными моделями, учитывающими выбросы углерода.

Как взаимодействуют сеть и программное обеспечение, учитывающее выбросы углерода

До сих пор программные технологии, учитывающие выбросы углерода, были сосредоточены на возможностях, предоставляемых изменением топливных балансов на стороне предложения. Как мы видели выше, эффективное управление энергосистемой заключается в поддержании равновесия. Нарушение этого баланса имеет последствия, и по большей части последствия приводят к увеличению выбросов углекислого газа.

Краткий справочник – вычисления со сдвигом во времени

Определите время суток, когда электричество будет наиболее экологичным, например, когда в энергетическом балансе меньше всего ископаемого топлива, и настройте выполнение вычислительных задач в это время. Это означает, что время суток, когда выполняются задания, является динамическим и часто меняется.

⏱ Управление энергосистемой и сдвиг времени с учетом выбросов углерода

Давайте воспользуемся простым примером, чтобы проиллюстрировать эту концепцию. Допустим, вы запускаете одно запланированное задание резервного копирования базы данных каждый день. Вы решаете изменить запланированное время выполнения этой задачи в зависимости от состава сетки на данный день. Электричество, необходимое для выполнения этих вычислений, уже будет учтено в ежедневном планировании спроса на электроэнергию в вашей сети.

Теперь предположим, что в течение дня ваша местная сеть производит 100 тонн CO2, производя поставляемую ею электроэнергию. И в течение дня ваша местная сеть поставляет электроэнергию в следующем составе:

Помните, что сеть уже запланировала весь ожидаемый спрос на этот день. На основе этого он производит электроэнергию, которая генерирует 100 тонн CO2. Поэтому всякий раз, когда вы решите запустить задание резервного копирования, за этот день сетью все равно будет произведено 100 тонн CO2.

Изменение времени выполнения вашей работы на дневное время, когда количество возобновляемых источников энергии наиболее велико, на самом деле не меняет дневные выбросы. Выполняя свою обычную вычислительную работу в течение этого возобновляемого окна, вы просто компенсируете дневные выбросы, а не сокращаете их.

Краткая справка – Смещение выбросов

Происходит, когда выбросы успешно сокращаются из одного источника или в одной зоне, но в то же время вызывают увеличение выбросов из другого источника или территории.

Хорошей аналогией является поезд, в котором некоторые вагоны «зеленые», а некоторые «грязные». Если вы все равно сядете на поезд и пересядете в зеленый вагон, вы не повлияете на общую загрузку поезда в целом. Вместо него в грязном вагоне поедет кто-то другой. Выбросы от этого поезда все еще точно такие же.

Нулевое вытеснение углерода требует строгого анализа всей экосистемы энергосистемы, чтобы убедиться, что никакая дополнительная энергия, основанная на ископаемом топливе, не используется принудительно, прежде чем она может быть востребована.

Фактически, ваш сдвиг во времени может привести к образованию более 100 тонн CO2 в день. Это потому, что во второй половине дня в этот день спрос также высок. Решив перенести задание резервного копирования на это время, вы добавите в сеть дополнительную (незапланированную) нагрузку. В результате этого может потребоваться быстрое увеличение дополнительных поставок, чтобы сбалансировать энергосистему. Как мы уже говорили ранее, эти дополнительные поставки, скорее всего, будут поступать из источника энергии ископаемого топлива.

Сдвиг во времени также может привести к нестабильности сети из-за постоянно меняющихся колебаний спроса.

Пока никаких реальных успехов достигнуто не было. Вы не помогли сократить выбросы углекислого газа. Действуя как личность, ваш подход к сдвигу во времени, вероятно, не сильно повлиял на вас. Однако все может стать вредным, если это будет сделано в больших масштабах. Но есть способы усовершенствовать сдвиг времени, чтобы сделать его действительно полезным, и к этому мы еще вернемся.

🌍 Управление энергосистемой и перемещение местоположения с учетом выбросов углекислого газа.

Краткая справка. Вычисления со смещением местоположения

Ищите сети, которые имеют более экологичный топливный баланс, чем ваша местная, и отправляйте вычислительные задания для запуска на серверах в этой сети, а не на вашей собственной.

Чтобы проиллюстрировать эту идею, давайте представим, что вы — вымышленная глобальная корпорация под названием Stoogle Tech. Каждому национальному филиалу необходимо ежедневно создавать резервные копии своих баз данных. Теперь представьте, что каждый филиал обнаруживает, что местная сеть в Лиссабоне в настоящее время работает на 80% возобновляемых источников энергии и на 20% ископаемого топлива, и все они независимо решают отправить туда свои резервные задания.

Внезапно в сети Лиссабона появился огромный дополнительный спрос. Спрос на день теперь будет уже не ожидаемым 100%, а, скажем, 110%.

Проблема в том, что в местной сети Лиссабона по-прежнему доступно только 80% возобновляемой энергии. Чтобы сохранить баланс спроса и предложения на электроэнергию, Лиссабон, скорее всего, покроет эти дополнительные 10% за счет ископаемого топлива. Международная инициатива по изменению местоположения с учетом выбросов углекислого газа только что добавила дополнительные выбросы в энергосистему Лиссабона.

Эффект смещения снова виден. Эти вычислительные рабочие места вытеснили выбросы из любой другой страны в Португалию, что соответствует таким же чистым выбросам во всем мире. Или есть?

На самом деле, возможно, всё ещё хуже. Повышение спроса в Лиссабоне и стимулирование потребления ископаемого топлива выше среднего уровня привели к чистому увеличению выбросов CO2. Кроме того, спрос на электроэнергию в каждом из местных регионов, возможно, на самом деле не сократился в результате перемещения рабочих мест. Выбросы в этих местных сетях остаются примерно такими же. Мировое чистое потребление электроэнергии выросло, как и выбросы CO2.

Последствия становятся хуже по мере масштабирования ситуации. А теперь представьте, что не только Stoogle Tech, но и Bircosoft Tech, Wapple Tech и Macebook Tech присоединяются к смене местоположения. Допустим, все их доступные серверы питаются от национальных сетей. Внезапно спрос на электроэнергию в Лиссабоне достигает 120%, а спрос на местную сеть падает.

Вычислительные задания со смещением местоположения не имеют положительного значения в этом примере, как и сдвиг во времени, но они увеличивают выбросы и потенциально рискуют нестабильностью сети для других. В этом отношении усилия корпораций с благими намерениями хуже, чем у тех, кто просто выполняет свою работу, когда им этого хочется, или, что еще лучше, выполняет ее предсказуемым образом.

Может ли локация действительно нарушить сетку?

Резкие скачки спроса на электроэнергию, связанную с компьютерными технологиями, действительно могут привести к разрушению сетей, особенно менее устойчивых. Это уже случалось раньше в Венесуэле , Иране , Грузии и Казахстане , а также в других местах, когда добыча биткойнов привела к аналогичному всплеску спроса на электроэнергию, связанную с компьютерными технологиями.

В конечном счете, проблемы варьируются от сети к сети и зависят от того, насколько устойчива каждая сеть. Чтобы вызвать проблемы, вам понадобится большой всплеск в высокодиверсифицированных сетях, таких как Европа, или в сетях, которые вложили значительные средства в хранение энергии, как в Калифорнии. Но это может быть весьма скромным, чтобы вызвать серьезные последствия в менее устойчивых энергосистемах, таких как Южная Австралия, с меньшим количеством межсетевых соединений и меньшим количеством энергии ископаемого топлива для реагирования на поставки, или в Индии или Южной Африке, с меньшим энергетическим разнообразием.

Ключевой момент заключается в том, что простое прочтение фразы «x вычислительное задание рассчитано на выполнение тогда и там, где сеть наиболее зелена » не должно означать, что это каким-либо образом сократило выбросы, и это может иметь неприятные последствия.

4. Когда имеет смысл использовать программное обеспечение, учитывающее выбросы углекислого газа?

Давайте внесем полную ясность в ответ на вопрос: «Являются ли вычисления с учетом выбросов углерода плохими?»

Нет. Мы не собираемся разрушать основные концепции программного обеспечения, учитывающего выбросы углекислого газа.

Основная концепция, заключающаяся в том, что перемещение вычислительных задач в зависимости от наличия электроэнергии, является разумной.

Критика заключается в том, что нынешние подходы никогда не навешивают никаких предупредительных ярлыков.

Мы забываем упомянуть, что модели изменения времени и местоположения полезны только в определенных обстоятельствах, бесполезны в большинстве случаев и потенциально вредны в других. Существует общее предположение, что перемещение времени и местоположения — более экологичный способ выполнения вычислений, не требующий проверки и снижения рисков.

Мы обеспокоены тем, что нынешний подход фактически препятствует усилиям технологических компаний по устойчивому развитию, даже если мы хотим им помочь. Во-первых, формулировка сообщения о том, что любая компания, перешедшая на смену времени и местоположения, теперь стала немного более «зеленой» — это рецепт «зеленого отмывания». Во-вторых, продвигая модели, которые, если их принять в большом масштабе без какого-либо анализа или смягчения рисков, могут оказаться вредными.

Самое главное, что мы не видим, чтобы программное обеспечение, учитывающее выбросы углекислого газа, эффективно обращалось бы к слону в комнате. Экологическая проблема вычислений заключается в первую очередь не в оптимизации энергопотребления, а в потреблении энергии.

На протяжении большей части столетия количество электроэнергии, потребляемой одной и той же вычислительной работой, становилось экспоненциально меньшим. Теоретически это должно означать, что технологический сектор стал более экологичным, чем когда-либо. Но этот необычайный рост эффективности затмевается увеличением спроса на электроэнергию для вычислений .

Вычисления с учетом выбросов углерода — это новая форма оптимизации. Он стремится выполнять по существу те же вычисления, используя меньше электроэнергии, получаемой из ископаемого топлива, ориентируясь на большее количество возобновляемых источников энергии. Но любые выгоды от такой оптимизации будут бессмысленными, если спрос на электроэнергию будет расти быстрее, чем выигрыш от оптимизации.

Мы считаем, что есть способ переосмыслить вычисления с учетом выбросов углерода, чтобы удовлетворить как оптимизацию, так и спрос, а не просто вносить косметические улучшения в привычный бизнес. Ущерб от безудержного изменения климата, нанесенный населению во всем мире, требует, чтобы мы действовали лучше, и мы считаем, что технологический сектор достаточно хорошо обеспечен ресурсами, чтобы решить эту проблему значимым образом .

Как мы можем заставить работать компьютеры, учитывающие выбросы углерода?

Есть два способа, с помощью которых логика подхода, учитывающего выбросы углекислого газа, действительно может сократить выбросы.

Первый подход: расчет со сдвигом во времени или смещением местоположения, когда спрос естественным образом низкий, а затем использование электроэнергии, которая в противном случае была бы ограничена. Это очень близко к нынешнему подходу, но в нем приоритет отдается спросу на электроэнергию, а не структуре электроэнергии.

Второй подход: выполнение вычислительных работ на возобновляемой электроэнергии, которая дополняет энергосистему. Самое краткое и авторитетное изложение этих рассуждений взято из расследования Белого дома по майнингу криптовалют (см. стр. 24). В соответствующей части говорится:

«Есть два основных способа... использование сетевого электричества приведет к нулевым прямым выбросам парниковых газов:

1. строительство или заключение контрактов на строительство новых чистых источников электроэнергии или
2. использование существующей возобновляемой электроэнергии, которая в противном случае была бы ограничена сетью.

Когда... электроэнергия [поступает] из существующих возобновляемых источников, в краткосрочной перспективе она вытесняет выбросы парниковых газов, перемещая пользователей возобновляемых источников к источникам ископаемого топлива. Это связано с тем, что уголь и природный газ часто обеспечивают выработку электроэнергии на каждую дополнительную единицу электроэнергии, необходимую в Соединенных Штатах. Поскольку количество возобновляемых источников остается постоянным, но спрос на электроэнергию увеличивается, вероятно, будет использоваться дополнительная ископаемая энергия. Это перемещение не приводит ни к каким чистым изменениям, ни к увеличению общих глобальных выбросов за счет процесса, называемого утечкой».

Основываясь на вышеизложенном, у нас есть три предложения по новому подходу к вычислениям с учетом выбросов углерода, чтобы максимизировать его положительное воздействие и снизить риски, два из которых мы изложим в этом разделе.

5. Предложения по ответственным вычислениям с учетом выбросов углерода

Предложение 1: Ставить интенсивность спроса выше углеродоемкости и ориентироваться только на стабильные сети

Периоды низкого спроса, скорее всего, совпадут с периодами избытка возобновляемой энергии, которая в противном случае была бы сокращена, то есть потрачена впустую, для поддержания стабильности сети. Это именно тот сценарий, в котором сдвиг времени и местоположения фактически приводит к сокращению выбросов от вычислений. Наши вычисления работают на возобновляемой электроэнергии, которую никто больше не будет использовать, и, следовательно, не будет генерировать прямые выбросы.

Как мы выяснили в статье о том, что инженеры-программисты должны знать о том, как работает сеть , выбор времени с низким спросом имеет внутренние экологические преимущества, независимо от того, какая часть сети работает на возобновляемых источниках энергии. Это может сыграть роль в предотвращении скачков и спадов в сети и способствовать стабильности сети, что имеет экологические, социальные и экономические выгоды.

Если мы планируем наши вычисления на основе спроса на энергосистему в высшей степени предсказуемым и стабильным образом, мы не создаем непредсказуемых ежедневных всплесков и максимизируем шансы на использование возобновляемых источников энергии, которые в противном случае были бы сокращены, и фактическое сокращение выбросов.

Чем это отличается от преобладающего в настоящее время подхода, направленного на достижение низкой углеродоемкости энергосистемы?

Например, территория с развитой солнечной инфраструктурой может иметь более экологичную энергетику в более солнечные и жаркие периоды дня. В это же время люди могут быть на работе, поэтому у вас будет и более экологичное сочетание, и средний спрос. В это время солнечная энергия будет использоваться полностью, и не будет никакого избытка/сокращения. API интенсивности выбросов углекислого газа может подсказать, что 11 часов утра — подходящее время для запуска ваших вычислений, но это совсем не снизит выбросы. Это может не иметь никакого значения, или, если потребность в электроэнергии для вычислительных задач достаточно велика в 11 часов утра в ответ на этот API, вероятность потребности в дополнительном ископаемом топливе намного выше, а это означает, что вы добавляете выбросы.

Более того, поскольку поставка возобновляемой энергии, в отличие от спроса на электроэнергию, настолько непредсказуема, синхронизация большого количества вычислений, когда интенсивность выбросов углекислого газа в сети низкая, добавит непредсказуемости в сеть, рискуя нестабильностью, значительно увеличивая вероятность негативных последствий, экологических, социальных и экономический.

Это означает, что не существует очевидного сценария, при котором достижение периода низкого спроса не будет положительным для окружающей среды, но существует множество сценариев, в которых планирование интенсивности выбросов углерода в сети будет неэффективным или вредным.

Подход, ориентированный на спрос, не является несовместимым с нынешними подходами и инструментами, учитывающими углеродные выбросы.

После того, как мы расставим приоритеты в периоды с низким спросом, мы все равно сможем использовать существующие API или источники данных для определения триггеров низкой углеродоемкости.

В этом сценарии наши вычислительные задания никогда не будут запускаться в 11 часов утра, даже если интенсивность выбросов углерода в сети будет низкой, потому что мы будем знать, что шансы на ее сокращение незначительны. Но они могут работать в 4 часа утра во время сильного ветра, а не в 5 часов утра, когда ветер утих, что еще больше повышает вероятность работы на энергии, которая в противном случае была бы ограничена, и сокращала бы наши выбросы.

Эти подходы не являются несовместимыми. Что, если мы сначала будем искать сети, которые в настоящее время имеют низкий спрос, А затем искать сети с периодом естественно высокого производства электроэнергии из возобновляемых источников?

Предупреждающие этикетки остаются

Вышеупомянутое имеет смысл, если происходит в относительно небольшом масштабе. А если все сделают это одновременно? Кроме того, у нас все еще остается проблема создания скачков спроса, одна из наших основных проблем в отношении нынешних подходов. Будь то просто сдвиг времени или перемещение места в масштабе, этот подход с низким спросом значительно безопаснее нынешнего, но он по-прежнему несет в себе риски, которые необходимо оценивать и смягчать.

Призыв к инновациям

Размышления о проблемах крупномасштабного спроса и вычислений, учитывающих выбросы углерода, несут в себе риски, но также и возможности. Нынешняя стадия является экспериментальной, фрагментированной и рассредоточенной. Но есть возможность пойти еще дальше и представить себе долгосрочную цель. Давайте сделаем стандартным то, что наши вычислительные задачи и их базовая инфраструктура системно взаимодействуют с гридами и становятся частью решения, а не проблемы. Эти идеи относятся к сфере управления спросом , которого мы касаемся в том, что инженеры-программисты должны знать о том, как работает энергосистема .

В этой области проводится множество экспериментов, некоторые в значительных масштабах, но нам необходимо более целостное видение на политическом, деловом, техническом, оперативном и инфраструктурном уровне того, что возможно, что необходимо и как это должно выглядеть. . Взаимодействуя с системами управления сетями, в идеале автоматизированным, совместным и демократичным способом, мы могли бы использовать синергию между задачами управления спросом, такими как увеличение масштабов возобновляемой электроэнергии и сокращение выбросов от вычислений.

Демократия здесь является ключевым моментом, поскольку мы все заинтересованы, находимся и будем подвергаться влиянию этих взаимодействий. Это не может быть сферой только игроков крупных технологических компаний. Нам всем нужна возможность участвовать посредством стандартов и протоколов с открытым исходным кодом, а также вовлечения и участия общественности.

Мы исследуем эти идеи далее, обращаясь к слону в комнате.

Предложение 2: Запустите вычисления на действительно аддитивной возобновляемой энергии

ТЛ;ДР:

Чтобы быть хоть сколько-нибудь эффективными, вычисления должны быть ориентированы на источники зеленой энергии, которые на самом деле являются аддитивными, а также прозрачно устранять и смягчать риски негативных последствий.

Существует два распространенных способа расчета дополнительной возобновляемой энергии, которых можно достичь.

Краткая справка – Аддитивная возобновляемая энергия

«Аддитивная» или «дополнительная» возобновляемая электроэнергия означает, что ваша покупка финансирует новую возобновляемую электроэнергию, которая в противном случае не существовала бы. С этим связано применение принципа « дополнительности » к производству возобновляемой энергии, особенно на углеродных рынках .

Если ваш компьютер потребляет 50 тераватт электроэнергии и вы платите за новые солнечные панели, генерирующие 50 тераватт электроэнергии, вы получаете дополнительность. Теоретически вы можете утверждать, что ваши вычисления нейтральны к выбросам. На практике все менее ясно , но общая идея такова.

Традиционные углеродные рынки часто продают «углеродные кредиты», основанные на уже существующей возобновляемой электроэнергии. В этом сценарии нет никакой дополнительности. Вы просто заявляете, что существующее производство возобновляемой энергии принадлежит вам, и передаете ответственность за существующее производство грязной энергии кому-то другому. Это вовсе не снижает выбросы.

Соглашения о покупке электроэнергии (PPA) и сертификаты возобновляемой энергии (REC)

Основной способ решения этой проблемы многими организациями – создание углеродных рынков . Они, в свою очередь, продают два основных инструмента: сертификаты на возобновляемую энергию (REC) и соглашения о покупке электроэнергии (PPA).

Это остается весьма проблематичным подходом. Почему? Потому что подавляющее большинство РЭК неаддитивны .

Они позволяют вам присоединиться к существующей структуре экологически чистой энергетики и просто взять на себя ответственность за их вклад. Но у вас нет никакого влияния на так называемую « эмиссионность », которая имеет сходство с эффектом смещения .

Краткая справка – Эмиссионность

Новые проекты возобновляемой энергетики не всегда устраняют выбросы в атмосферу. Причина, по которой они помогают, заключается в том, что они заменяют электростанции, работающие на ископаемом топливе , которые в противном случае продолжали бы загрязнять окружающую среду.

Но какие проекты эффективны? Это может сильно варьироваться от проекта к проекту, а также от структуры топлива в сети, к которой проект будет подключен. Например, добавление еще одного соглашения о покупке солнечной энергии (PPA) в Калифорнии все больше снижает производительность как газовых заводов, так и существующих солнечных ферм. Но добавление нового ветроэнергетического комплекса в Вайоминге почти всегда снижает производительность угольной электростанции, избегая увеличения выбросов. Эта практика сравнения и воздействия на предотвращенные выбросы различных проектов возобновляемой энергетики называется «эмиссионностью».

Подробнее об этом можно прочитать у WattTime , который популяризировал термин эмиссионность.

PPA обычно используются во всем деловом мире, особенно вцентрах обработки данных . Корпоративные покупатели заключают соглашения с энергетическими компаниями, обещающими покупать электроэнергию и РЭК, вырабатываемые в рамках проекта возобновляемых источников энергии, на определенный период времени, часто в течение следующих 10-15 лет.

Хотя PPA часто рекламируются как важнейший механизм, отвечающий за «зеленую» репутацию компании и занимающий центральное место в ее стратегии ESG , они могут вводить в заблуждение. Даже если PPA относятся к конкретным проектам по возобновляемым источникам энергии, они, как правило, не обеспечивают питание центров обработки данных напрямую . Другими словами, то, что производятся зеленые электроны, не означает, что эти электроны непосредственно обеспечивают питание вычислений в центре обработки данных – несмотря на то, что их часто рекламируют . Существует также риск двойного учета .

Поэтому наилучшая реализация углеродных рынков предполагает обеспечение того, чтобы приобретаемая вами возобновляемая энергия была аддитивной .

Прямое возобновляемое электричество: интеграция распределенных вычислений и распределенного электричества

Вторая, более редкая версия дополнительности, но гораздо более эффективная.

Вместо того, чтобы покупать какую-то удаленную возобновляемую инфраструктуру и «учитывать» свои претензии на питание от возобновляемых источников энергии, на самом деле питайте свои компьютеры непосредственно от возобновляемых источников.

Если ваш компьютер питается напрямую от ваших собственных солнечных батарей, ветряных турбин и т. д., здесь нет никакой ловкости рук или сложных статистических прогнозов. Ваши вычисления фактически не подключены к сети, поскольку они напрямую питаются от возобновляемых источников.

Несмотря на то, что этот подход предпочтителен с точки зрения выбросов, его сложно масштабировать и он сопряжен с риском негативных последствий, о которых мы поговорим ниже. Гипермасштабные вычисления сегодня сконцентрированы в огромных центрах обработки данных. Для обеспечения таких огромных вычислений напрямую требуются объекты возобновляемой генерации, занимающие огромные площади земли и воды вокруг и без того огромных территорий центров обработки данных. Хотя это действительно может снизить вычислительные выбросы от гиперскейлеров, обычно помимо логистики это имеет более широкие экологические, социальные и экономические последствия.

Например, один из таких проектов реализуется в Сарагосе, Испания . Центр обработки данных площадью 40 000 квадратных метров будет снабжаться двумя солнечными фермами. Только одна из этих двух солнечных электростанций мощностью 90 МВт будет занимать площадь 232 гектара (2,3 миллиона квадратных метров). Это примерно размер Центрального парка в Нью-Йорке. Он займет земли, богатые биоразнообразием, которые, несмотря на положения, похоже, могут нанести ущерб, включая находящиеся под угрозой исчезновения виды животных и деревьев. Точно так же недавний центр обработки данных, построенный Google в Чили, вдвое больше по размеру, извлекая 169 литров воды в секунду на локальном участке, и, таким образом, для непосредственного питания от солнечной энергии потребуется около 10 миллионов квадратных метров.

Местное население уже ощущает влияние огромного расширения центров обработки данных. Формируется движение, призывающее к мораторию на строительство центров обработки данных . Это происходит во всем мире – в Ирландии , Нидерландах и Сингапуре . Сопротивление касается не только потребления электроэнергии. Использование воды также является огромной проблемой . Местное население в Нью-Мексико, США , Уругвае и Чили продолжает оставаться на переднем крае борьбы за использование ресурсов.

Однако гипермасштабирование — не единственная модель, и это не обязательно должно быть неизбежным будущим .

Большинство современных вычислений являются высокораспределенными или распределяемыми. Существуют эксперименты по совместному размещению вычислений (в частности, криптовалюты) там, где уже существует возобновляемая генерация. Это обеспечивает прямую мощность для вычислений с использованием возобновляемой энергии и играет роль в управлении спросом на возобновляемую электроэнергию. Это также сопряжено с риском негативных последствий стимулирования. Но при правильных ограничениях это может стать важной парадигмой для расширения и изучения.

Существует ряд примеров использования форм-факторов, отличных от гигантского компьютера складского масштаба. «Энергетический лук» Дэвида Сайкса из Octopus Energy представляет собой взгляд на энергетику, основанный на переменных возобновляемых источниках энергии и эффективности.

Вы также можете утверждать, что можно пользоваться преимуществами облачных вычислений без необходимости иметь гипермасштабируемые центры обработки данных. Такие компании, как Oxide , со своими облачными компьютерами стремятся сделать то, что мы ассоциируем с облачными провайдерами (простота использования), и сделать их доступными без огромных зданий. Другой пример: бессерверные компании, экспериментирующие с центрами обработки данных Deep Green .

Интеграция с распределенным производством электроэнергии

Основное производство электроэнергии, похожее на гипермасштабные вычисления, как правило, концентрируется на крупных электростанциях. Однако инфраструктура возобновляемой энергетики делает возможным распределенное производство энергии. Вместо того, чтобы производить электроэнергию в нескольких крупных центральных узлах, значительные ее объемы могут генерироваться в большом количестве широко распределенных, меньших узлов и микросетей . Распределенная возобновляемая энергия имеет особое значение для стран Глобального Юга, и благодаря аккумуляторным батареям ее резкое расширение набирает обороты. Самой значимой инициативой в этой области, вероятно, является Глобальный энергетический альянс для людей и планеты (GEAPP) , запущенный на COP26, с ожидаемым объемом инвестиций в 100 миллиардов долларов в распределенную возобновляемую энергию на Глобальном Юге.

Идея сочетания распределенного производства возобновляемой энергии с распределенными вычислениями была выдвинута и является многообещающей. Это не только обеспечивает автономное питание вычислений, но и расширяет возможности двойного использования. Например, серверы распределенных центров обработки данных можно использовать одновременно для вычислений и отопления , что позволяет сократить затраты энергии на отопление помещений.

6. Слон в комнате: растущий спрос на компьютеры

Как мы обсуждали в разделе «Когда программное обеспечение, учитывающее выбросы углерода, имеет смысл?» , ключевой проблемой экологизации вычислений является не оптимизация, а спрос на электроэнергию. Мы считаем, что компьютеры, учитывающие выбросы углерода, чтобы реализовать свой потенциал и перспективы, должны напрямую взаимодействовать с этой реальностью.

Наши усовершенствованные предложения по сокращению выбросов углерода не принесут нам многого, если мы не решим также большой вопрос: какая часть мировых ресурсов приемлема для использования технологиями?

Существует опасность, что ключевой вывод из предложений 1 и 2 заключается в том, что если мы будем строить и эксплуатировать центры электроснабжения и обработки данных более инновационным образом, мы сможем безопасно продолжать вести бизнес в обычном режиме. Мы можем безопасно создавать массивные продукты искусственного интеллекта, продолжать расширять наши центры обработки данных и пользоваться преимуществами безграничного потенциала персональных вычислений, пока мы ориентируемся на растущие возобновляемые источники энергии в периоды низкого спроса.

70% всей электроэнергии по-прежнему поступает из ископаемого топлива, а в 2025 году эта цифра снизится до 65%. Это обнадеживает, но не существует краткосрочного или среднесрочного сценария, при котором сокращение возобновляемой энергии могло бы обеспечить поддержку наших глобальных вычислений. Также не существует сценария, при котором закупки аддитивных технологий или прямые поставки возобновляемых источников энергии могли бы расти со скоростью, необходимой для того, чтобы догнать и не отставать от растущего спроса на вычислительные ресурсы и вовремя оказать существенное влияние на нашу траекторию глобального потепления.

Нельзя недооценивать тот факт, что одним из самых больших изменений, необходимых для сокращения выбросов углекислого газа в соответствии с Парижским соглашением, является признание того, что мы не можем продолжать выращивать все без каких-либо ограничений. По крайней мере, не в краткосрочной перспективе, пока мы значительно превышаем мировые углеродные бюджеты и нам необходимо радикально сократить наши выбросы. Необходимость управлять ростом сохранится, даже если мы полностью перейдем на возобновляемые источники энергии: у нас закончатся минералы и металлы, которые нам понадобятся, чтобы идти в ногу с текущими темпами роста спроса на энергию.

Предложение 4: Формировать спрос на использование вычислительной электроэнергии, чтобы оно оставалось в согласованных границах использования ресурсов.

TL;DR: Основной вопрос, который должен волновать всех ответственных технологов: снижается ли чистая потребность моего компьютера в электроэнергии или, по крайней мере, замедляется ли скорость ее роста? Это вопрос, который можно решать на индивидуальном, корпоративном, национальном и международном уровне.

Глобальная картина выбросов

Технологическая отрасль находится между коммерческим императивом роста и бизнесом, а также глобальными издержками и рисками ускорения глобального потепления. Помимо полярности роста и замедления роста, необходимо, безусловно, признать, что неограниченный рост нежизнеспособен для нашей промышленности и для нашей планеты. Какими бы ни были границы дискуссии, нам необходимо признать, что должны быть ограничения на чистые ресурсы, потребляемые нашим сектором, а не только на то, насколько энергоэффективно мы их потребляем.

«Текущие выбросы от вычислений составляют около 2% от общемирового объема, но, по прогнозам, в течение следующих двух десятилетий резко возрастут. К 2040 году выбросы только от вычислительной техники превысят половину уровня выбросов, приемлемого для удержания глобального потепления ниже 1,5°C. Такой рост выбросов является неустойчивым: он сделает практически невозможным достижение предела потепления выбросов. Плюс выбросы от производства вычислительных устройств намного превышают выбросы от их эксплуатации. Таким образом, даже если программное обеспечение более энергоэффективно, производство большего его количества усугубит проблему выбросов».

Низкоуглеродные и устойчивые вычисления , профессор Вим Вандербаухеде

Две модели, созданные профессором Вандербаухеде для этой статьи, показывают, что реальная проблема, с которой сталкивается наша планета, заключается не в том, как мы оптимизируем наши вычисления с помощью таких моделей, как вычисления с учетом выбросов углерода, а в том, как мы изменяем тревожную тенденцию роста спроса на электроэнергию, основанного на вычислениях.

Первая модель показывает, что, поскольку компьютеры, учитывающие выбросы углерода, не предполагают сокращения спроса на энергию, а только более экологичные вычисления, независимо от спроса, они вряд ли замедлят нашу гонку к планетарным переломным моментам .

«Бизнес как обычно» (BAU) будет означать 800-процентное увеличение спроса на электроэнергию, связанное с компьютерами, к 2040 году и 310-процентное увеличение выбросов нашего сектора к 2040 году — большую часть углеродного бюджета планеты.

При нынешних темпах роста спроса на компьютеры, внедрение вычислений с учетом выбросов углекислого газа с предлагаемыми нами корректировками к 20240 году выбросы, связанные с вычислениями, вырастут на 280%. Каждое отдельное сокращение имеет значение и дает нам дни, месяцы, годы до необратимых вех, так что разница в 20% имеет значение. Но это все равно означает катастрофу. Это как наложить повязку на серьезную рану.

Напротив, сокращение спроса имеет экспоненциальный эффект. Если бы наш сектор продолжал расти, но сумел бы ограничить этот рост до 26% в период до 2040 года, наши выбросы, связанные с компьютерами, в этом году составят 50% от того, что они есть сегодня, что составляет рост возобновляемых источников энергии. Благодаря предлагаемым нами улучшениям в области учета выбросов углерода экономия выбросов составит 56%. В этом сценарии наши улучшенные компьютеры, учитывающие выбросы углекислого газа, могут быть не просто повязкой, а одним из компонентов подлинного решения нашего сектора и экологических проблем нашей планеты.

Это восходит к нашему призыву к более целостному, долгосрочному и системному мышлению о взаимосвязи между вычислениями и все более декарбонизированной энергетической сетью, где механизмы реагирования на спрос станут все более необходимыми, а также о возможностях распределенных вычислений и распределенных энергетических систем. наименее дополняют преобладающую централизованную модель крупных центров обработки данных и электростанций.

По сути, мы призываем к некоему инновационному ретроспективному анализу, который может перевести глобальный углеродный бюджет в технический энергетический бюджет в течение критического периода времени и определить инновации, интеграцию и оптимизацию, необходимые для не просто работы, но и процветания в этих сценариях.

Вычисления с учетом выбросов углерода подразумевают более широкое видение взаимосвязи между выбросами и спросом на электроэнергию, потреблением, производством и управлением. Событийно-ориентированная архитектура наших ранних реализаций — отличная основа для дальнейшего развития. Усовершенствования, которые мы предлагаем в предложениях 1 и 2, могут снизить риски и оптимизировать выгоды. Но есть также возможность подумать шире, о том, как мы внедряем, расширяем и развиваем такие модели в масштабе с ключевыми партнерами в области энергетики и политики таким образом, чтобы не только оптимизировать наши выбросы, но и сокращать чистое потребление справедливым и равноправным образом для всех нации. Концепция улучшенных вычислений с учетом выбросов углерода может оказаться чрезвычайно полезной.

Если эта статья вызовет разговор о том, как могут выглядеть эти модели для центров обработки данных, для искусственного интеллекта, для блокчейнов и даже для электростанций, для поставщиков возобновляемых источников энергии и поставщиков инфраструктуры, для инвесторов и регулирующих органов, нет сомнений, что за этим последуют прорывы. .

7. Что мы можем сделать с учетом выбросов углерода? Представляем грид-вычисления.

Если предположения, сделанные в этом посте, верны (пожалуйста, свяжитесь с нами, если у вас есть что добавить, вклад будет только приветствоваться), мы полностью оправданы в продвижении следующей версии вычислений, учитывающих выбросы углерода.

В качестве аргумента давайте пока назовем это вычислениями с учетом сетки. Это будет версия, которая будет учитывать реалии того, что является эффективным, а что нет, учитывая реальные ограничения управления электросетями и существование в условиях жестких глобальных углеродных бюджетов.

Краткая справка: вычисления с поддержкой Grid

Следующая предлагаемая итерация вычислений с учетом выбросов углерода, которая поможет разработчикам справиться с последствиями компьютерных изменений таким образом, чтобы обеспечить фактическое чистое сокращение выбросов, связанных с местными и глобальными электросетями. Ключевые подходы:

1. Запускайте вычисления, когда спрос низкий, ориентируясь на сокращение экологически чистого электричества в стабильных сетях.
2. Запустите вычисления на аддитивном электричестве.
3. Формируйте спрос на использование вычислительной электроэнергии, чтобы он оставался в пределах согласованных границ использования ресурсов.

Grid-вычисления: как избежать ловушки «зеленого промывания»

Этот блог, прежде всего, выявил, что версия «вычислений, учитывающих выбросы углерода», которая в настоящее время представлена, продвигается и все чаще продается все большим количеством крупных технологических компаний, на самом деле не является заслуживающим доверия вкладом в воздействие вычислений на окружающую среду. Напротив, мы утверждаем, что он по большей части неэффективен и полон непризнанных рисков. Это не суждение о намерениях. Независимо от того, реализовано ли оно добросовестно или нет, эффект заключается в том, чтобы сигнализировать о «зеленом» шаге вперед, который, как мы считаем, в большинстве случаев вообще не является шагом, а в некоторых случаях он и не является «зеленым».

Если мы подумаем о наших трех предложениях по программному обеспечению с учетом энергосистем (GAC) применительно к обычному бизнесу, включая текущие вычисления с учетом выбросов углерода (CAC) , мы увидим следующее:

Безоговорочное одобрение нынешней парадигмы осознания выбросов углерода, проверка или анализ рисков открывает дверь для технически тонкой и опасной новой волны «зеленого отмывания». У нас еще есть время внести осторожность и нюансы в дискуссию об углеродной проблематике и, что более важно, в ее реализацию.

Это делается не для того, чтобы дискредитировать текущие усилия, а для того, чтобы снизить их риски и улучшить их до того, как текущая концепция, без предупреждающих надписей или мер по снижению рисков, наберет достаточную силу, чтобы повысить ценность бренда и расширить масштабы без каких-либо препятствий. К тому времени будет слишком поздно, и мы узнаем о последствиях задним числом.

На данный момент, всякий раз, когда вы читаете: мы сделали это приложение осведомленным об выбросах углерода или приурочили это вычислительное задание к тому моменту, когда сеть станет наиболее экологичной - если нет каких-либо реальных доказательств воздействия, предположите, что объявление практически не окажет положительного влияния на выбросы. . И если реализация действительно масштабируется, учтите, что это может нанести ущерб как климату, так и стабильности/доступу к сети со всеми экономическими и социальными последствиями.

Мы сделали все возможное, чтобы наметить конструктивный, более осторожный подход, опираясь на то, что уже есть, и принимая во внимание то, что нас ждет впереди. Мы надеемся, что нам удастся реализовать нынешнее стремление сделать программное обеспечение более экологически чистым, но при этом сделать его более эффективным, резко снизив связанные с ним риски и значительно увеличив вероятность получения климатических выгод.

Мы назвали этот подход «вычислениями с учетом сетки», чтобы подчеркнуть, что важно наше общее системное воздействие на энергосистему, а не показатели интенсивности выбросов углекислого газа в любой момент времени или выбросы от какой-либо конкретной вычислительной работы . Итак, давайте всеми средствами использовать, экспериментировать и внедрять инновации с помощью наших предложений 1 и 2 для улучшения вычислений с учетом выбросов углерода: это потенциально полезно и результативно. Но при этом давайте не будем автоматически предполагать, что мы расставляем приоритеты в правильной работе.

Подход с учетом энергосистемы означает, что мы никогда не должны позволять реализации конкретных вычислительных задач с учетом выбросов углекислого газа отвлекать нас от центрального, постоянного вопроса, лежащего в основе нашего третьего предложения: снижается ли чистый спрос на электроэнергию для наших вычислений?

8. Чем вы можете помочь?

Большие технологии прислушиваются к нам, и сейчас это переломный момент.

У нас есть возможность и ответственность формировать корпоративный дискурс и действия в отношении вычислений, учитывающих выбросы углерода, в ответственном направлении, которое позволит заметно сократить выбросы.

Вы можете сделать это следующим образом:

• Делюсь этой статьей с практиками, использующими подходы, учитывающие выбросы углерода, для обучения и информирования.

• Вносите свой вклад в этот контент, поднимая проблемы или предлагая изменения в соответствующем репозитории ClimateAction.tech на github ;

• Донесение идей и проблем, представленных в этом посте, до вашего рабочего сообщества и соответствующих заинтересованных сторон и сетей;

• Проведение дальнейших исследований и тематических исследований опасностей, смягчения последствий и усовершенствований существующих подходов, учитывающих выбросы углерода, и обмен ими; и

• Опираясь на первоначальные концепции программного обеспечения с поддержкой Grid посредством исследований, прототипов, тематических исследований или отзывов.

  
  

Выбор ваш. Время настало.

Примечание. Эта статья основана на серии статей с открытым исходным кодом, написанной Ханной Смит и Исмаэлем Веласко и размещенной на сайте ClimateAction.tech . Мы с благодарностью признательны за обзоры и вклад Майкла Дж. Огиа , Фершада Ирани , Вима Вандербаухеда , а также дополнительный неофициальный вклад Филиппа Дженнера и Криса Адамса .