Экологически чистая вычислительная платформа на базе ваших старых телефонов.

При поддержке Google исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Диего создают полезную вторую жизнь для потребительских смартфонов.

Углеродный след вычислительной техники является ключевой проблемой устойчивого развития. Он обусловлен двумя основными факторами: эксплуатационный углерод отражает выбросы от энергии, потребляемой во время использования, а углерод, связанный с производством оборудования, включает выбросы, связанные с его изготовлением. В то время как эксплуатационный углерод часто решается с помощью таких мер, как повышение энергоэффективности и использование экологически чистой энергии, производственный углерод представляет собой более сложную задачу.

Для решения этой проблемы исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Диего разрабатывают способ повторного использования телефонов посредством изучения «кластерных вычислений на основе телефонов». Этот процесс предполагает извлечение материнских плат из вышедших из строя смартфонов, их объединение в кластеры и повторное использование в качестве универсальной вычислительной платформы. При поддержке Google университет планирует развернуть центр обработки данных, построенный из 2000 смартфонов Pixel, который предоставит сотням исследователей и студентов недорогие и экологически чистые облачные вычисления, снизив потребность в новом оборудовании и связанных с ним выбросах.

Смартфоны: значительный вклад

В среднем люди меняют свои телефоны каждые четыре года. Как правило, это обусловлено желанием приобрести новое устройство, в том числе из-за функциональных возможностей новых моделей. Однако многие замененные телефоны сохраняют свои основные вычислительные функции и по-прежнему представляют собой относительно мощные компьютеры со встроенными процессорами, ускорителями, памятью и хранилищем. Хотя старый телефон может быть уже неинтересен своему первому покупателю, его повторное использование может напрямую уменьшить воздействие вычислительной техники на окружающую среду, поскольку позволяет избежать необходимости дальнейшей добычи сырья.

В этом блоге обсуждается новая стратегия: повторное использование ненужных смартфонов для облачных вычислительных приложений.

Производительность однопоточных процессорных ядер современных смартфонов сопоставима или даже превосходит производительность современных многоядерных серверов (см. рисунок ниже). Наиболее существенное различие между смартфоном и сервером заключается в их размере: серверы содержат десятки мощных многопоточных процессорных ядер и огромный объем памяти, в то время как смартфон имеет несколько гетерогенных процессорных ядер и 8-12 ГБ памяти. Таким образом, одна из ключевых задач состоит в том, чтобы разрабатывать приложения, которые подходят или могут быть адаптированы для возможностей смартфона.

От потребительских устройств до оборудования для центров обработки данных

Производительность современного смартфона ( Pixel Fold 2023 года ) в однопоточном режиме сравнивается с производительностью сервера ( ASUS RS720A-E11 ) с использованием пакета бенчмарков SPEC . Синие столбцы показывают производительность каждого ядра Pixel Fold. В большинстве тестов они превосходят производительность базового сервера для центров обработки данных.

воспроизведение видео без звука зацикливание пауза видео без звука зацикливание включение звука видео выключение звука

Анимация создания сервера с помощью смартфонов.

Переналадка неизмененных потребительских смартфонов в среде центра обработки данных была бы опасной и неэффективной. Вычислительные элементы смартфонов заключены в компоненты, которые не нужны в контексте сервера — дисплей, батарея, корпус и периферийное оборудование, такое как камеры. Помимо того, что они занимают ценное пространство, некоторые компоненты, такие как батареи, содержат материалы, не предназначенные для использования в среде центра обработки данных.

Перед развертыванием смартфоны необходимо обработать, чтобы удалить все компоненты, кроме материнской платы, которая содержит основные вычислительные функции. Следует отметить, что материнская плата отвечает за наибольшую долю выбросов углерода (приблизительно 50% согласно внутренним оценкам углеродного следа), поэтому данная работа направлена на компоненты, оказывающие наиболее существенное влияние на окружающую среду.

Операционная система Android уже основана на Linux, но ориентированное на мобильные устройства пользовательское пространство Android необходимо заменить универсальным дистрибутивом Linux. Обновление ОС не только добавляет возможности программирования, но и отключает многие механизмы защиты, важные для потребительских устройств, но ненужные для облачных вычислений. Например, в телефонах есть демон «low memory killer», который ограничивает потребление памяти приложениями, работающими с большими объемами памяти.

Задача организации работы на большом количестве устройств, необходимых для обеспечения производительности традиционного сервера (результаты бенчмаркинга SPEC показывают, что 25-50 телефонов соответствуют современному серверу), решается с помощью контейнеризированных приложений, управляемых Kubernetes. Телефоны организованы в самоуправляемые кластеры по 25-50 устройств.

Создание низкоуглеродной платформы облачных вычислений

Во многих университетах уже запущено множество образовательных технологий, приложений для оценивания и проведения исследований в облаке. Эти приложения варьируются от крошечных машин для размещения блокнотов Jupyter до дорогостоящих серверов на базе графических процессоров для параллельных вычислений. Подавляющее большинство этих приложений могут быть запущены на одном смартфоне, а стандартная система оценивания работает на небольших облачных экземплярах, таких как AWS t3.micro (2 виртуальных процессора, 1 ГБ памяти).

Задержка и пропускная способность кластера из 20 телефонов, выполняющего задачу параллельного вычисления для оценки. Зеленым цветом обозначены рабочие точки, при которых кластер соответствует или превосходит типичные требования к пропускной способности и задержке. Назначение на основе умножения матриц требует значительных вычислительных ресурсов процессора и выполняется примерно 50 секунд на одном устройстве. Показатели задержки включают в себя оркестрацию кластера.

Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Диего планируют создать вычислительный кластер из 2000 телефонов для поддержки занятий по информатике, таких как параллельные вычисления и системное программирование. Первые эксперименты показывают, что даже кластер среднего размера из 20 телефонов способен обеспечить пиковую скорость отправки работ для группы из более чем 75 студентов, при этом задержки при проверке будут ниже, чем у стандартной системы AWS. Развертывание кластера из 2000 телефонов позволит одновременно поддерживать сто таких групп.

Помимо непосредственной выгоды от предоставления вычислительных мощностей, эквивалентных 50 серверам, за гораздо меньшую стоимость, развертывание системы также послужит испытательным полигоном для масштабируемых вычислений на основе смартфонов. В частности, в рамках проекта будет исследована надежность потребительского оборудования при длительном использовании. Запуск всей системы ожидается осенью 2026 года.

Подробнее о нашем подходе к сокращению выбросов углекислого газа, связанных с потребительской электроникой, вы можете прочитать в нашем Руководстве по сокращению выбросов углекислого газа в сфере потребительской электроники.

Благодарности

Этот проект был поддержан сотрудниками Google Эфреном Роблесом, Федерико Чентолой, Нишалом Агарвалом, Радживом Андраде, Маноджем Вишванатаном, Роном Вередом, Бехнамом Хейдаршахи, Кариной Репец, Тедом Бриггсом, Джули Рапопорт, Дэвидом Борном и Томом Кеннеди. В число сотрудников Калифорнийского университета в Сан-Диего вошли Арамеш Ранганатан, Крис Кратчфилд, Габриэль Маркано, профессор компьютерных наук Райан Кастнер и профессор компьютерных наук Патрик Паннуто.

Источник: research.google