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计算机科学 > 分布式、并行与集群计算

arXiv:2506.22773 (cs)
[提交于 2025年6月28日 (v1) ,最后修订 2025年7月1日 (此版本, v2)]

标题: 并非所有的水消耗都相同:用于可持续计算的水资源压力加权指标

标题: Not All Water Consumption Is Equal: A Water Stress Weighted Metric for Sustainable Computing

Authors:Yanran Wu, Inez Hua, Yi Ding
摘要: 用水消耗是计算可持续性日益关键的维度,尤其是在人工智能工作负载迅速扩展的情况下。 然而,当前的用水影响评估常常忽视了水压力更严重的地点和时间。 为填补这一空白,我们提出了SCARF,这是第一个通用框架,通过考虑水压力的空间和时间变化来评估计算的用水影响。 SCARF计算一个调整后的用水影响(AWI)指标,该指标考虑了用水量和随时间变化的当地水压力。 通过对大型语言模型服务、数据中心和半导体制造工厂的三个案例研究,我们展示了通过优化位置和时间选择来减少用水影响的隐藏机会,为水可持续计算铺平了道路。 代码可在https://github.com/jojacola/SCARF获取。
摘要: Water consumption is an increasingly critical dimension of computing sustainability, especially as AI workloads rapidly scale. However, current water impact assessment often overlooks where and when water stress is more severe. To fill in this gap, we present SCARF, the first general framework that evaluates water impact of computing by factoring in both spatial and temporal variations in water stress. SCARF calculates an Adjusted Water Impact (AWI) metric that considers both consumption volume and local water stress over time. Through three case studies on LLM serving, datacenters, and semiconductor fabrication plants, we show the hidden opportunities for reducing water impact by optimizing location and time choices, paving the way for water-sustainable computing. The code is available at https://github.com/jojacola/SCARF.
评论: 7页,9张图表,第四届可持续计算机系统研讨会(HotCarbon'25),马萨诸塞州剑桥市,2025年7月10日至11日
主题: 分布式、并行与集群计算 (cs.DC) ; 硬件架构 (cs.AR); 计算机与社会 (cs.CY); 机器学习 (cs.LG)
引用方式: arXiv:2506.22773 [cs.DC]
  (或者 arXiv:2506.22773v2 [cs.DC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.22773
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: ACM SIGEnergy Energy Informatics Review (EIR), Volume 5 Issue 2, July 2025

提交历史

来自: Yi Ding [查看电子邮件]
[v1] 星期六, 2025 年 6 月 28 日 06:26:06 UTC (914 KB)
[v2] 星期二, 2025 年 7 月 1 日 17:12:12 UTC (906 KB)
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