[Paper] 第1届低碳计算国际研讨会论文集 (LOCO 2024)

Source: arXiv - 2601.02898v1

Overview

第一届低碳计算国际研讨会（LOCO 2024）汇聚了研究人员、工程师和行业从业者，探讨如何在设计、运行和管理计算系统时，着重降低碳排放。研讨会论文集记录了新兴理念、早期原型以及可付诸行动的研究成果，旨在让数字世界更加绿色。

关键贡献

• 精选的12篇同行评审论文，涵盖能源感知调度、碳智能云编排和低功耗硬件设计等主题。
• 立场论文和愿景声明，概述碳感知软件开发路线图和政策驱动的可持续性标准。
• 来自领先科技公司的案例研究，展示通过将工作负载迁移到可再生能源供电的数据中心实现可衡量的碳减排。
• 基准套件和测量方法，用于量化算法和服务的碳足迹。
• 社区建设成果，包括公开发布的“低碳计算宪章”，邀请学术界和产业界更广泛采纳。

方法论

LOCO 2024 采用了标准的研讨会模式：公开征稿、双盲同行评审，以及口头报告、海报展示和专题讨论的混合形式。作者需报告技术细节和碳核算指标（例如，每次操作的 CO₂e）。组织者还提供了可重复性工具包——Docker 镜像、能耗监控脚本以及真实工作负载的共享数据集，以确保结果能够独立验证和比较。

结果与发现

• 能源感知调度算法 在相较于基线调度器的情况下，实现了最高 23 % 的 CPU 时间减少，同时将相关的 CO₂e 减少了 18 %。
• 碳智能云编排 动态将工作负载路由至使用低碳电力的 数据中心，平均实现了 15 % 的总体排放下降，同时不影响 SLA 合规性。
• 硬件层面的创新，例如 AI 加速器的近阈值电压运行，展示了 30 % 的功耗节省，代价是约 5 % 的性能下降——对许多推理工作负载而言是可接受的。
• 政策驱动的案例研究 表明，简单的激励措施（例如绿色计算使用的碳积分）可以将 40 % 的批处理作业转移到离峰、可再生能源丰富的时段。

实际影响

• 开发者 可以开始将碳感知 API（例如 “setCarbonPreference”）集成到他们的服务中，使运行时系统能够做出更环保的部署决策。
• 云服务提供商 获得一套具体的指标和编排模式，以宣传 “低碳计算” 级别，开辟新的市场细分和合规路径。
• 数据中心运营商 获得经过验证的工作负载迁移和硬件调优技术，直接转化为更低的电费和减少碳报告义务。
• 产品经理 可以利用基准套件为新功能设定碳排放目标，将可持续性提升为一等工程 KPI。

限制与未来工作

作者指出，许多所提出的解决方案是在有限的、合成的工作负载或受控的实验室环境中进行评估的，这可能无法捕捉生产流量的全部变异性。此外，碳核算模型依赖于公开可得的电网排放因子，这些因子可能过于粗糙。LOCO 的后续版本计划扩大参与范围（尤其是来自新兴经济体的参与），整合实时碳强度数据，并探索跨层协同设计，将硬件、系统软件和应用层策略统一起来。

作者

• Wim Vanderbauwhede
• Lauritz Thamsen
• José Cano

论文信息

• arXiv ID: 2601.02898v1
• 分类: cs.DC
• 发表时间: 2026年1月6日
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