[論文レビュー] Junkyard Computing: Repurposing Discarded Smartphones to Minimize Carbon

Jennifer Switzer, Marcano, Gabriel+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 13, 2021

Green IT and Sustainability被引用数 7

ひとこと要約

本論文では、使い捨てられたスマートフォンを再利用して「廃棄物ヤードコンピュータ」として活用することで、デバイスの寿命を延長し、二酸化炭素排出量を削減する手法を提案している。新しい指標、計算炭素強度（CCI）を用いて、再利用されたPixel 3A端末のクラスタが、3年間の使用期間において、マイクロサービスワークロードのクエリ1件あたり、クラウドサーバーよりも最大18.9倍低い炭素強度を達成していることが示された。

ABSTRACT

1.5 billion smartphones are sold annually, and most are decommissioned less than two years later. Most of these unwanted smartphones are neither discarded nor recycled but languish in junk drawers and storage units. This computational stockpile represents a substantial wasted potential: modern smartphones have increasingly high-performance and energy-efficient processors, extensive networking capabilities, and a reliable built-in power supply. This project studies the ability to reuse smartphones as "junkyard computers." Junkyard computers grow global computing capacity by extending device lifetimes, which supplants the manufacture of new devices. We show that the capabilities of even decade-old smartphones are within those demanded by modern cloud microservices and discuss how to combine phones to perform increasingly complex tasks. We describe how current operation-focused metrics do not capture the actual carbon costs of compute. We propose Computational Carbon Intensity -- a performance metric that balances the continued service of older devices with the superlinear runtime improvements of newer machines. We use this metric to redefine device service lifetime in terms of carbon efficiency. We develop a cloudlet of reused Pixel 3A phones. We analyze the carbon benefits of deploying large, end-to-end microservice-based applications on these smartphones. Finally, we describe system architectures and associated challenges to scale to cloudlets with hundreds and thousands of smartphones.

研究の動機と目的

• スマートフォンを含む短期間で廃棄される消費者電子機器の環境的影響を軽減するため、初期導入後もその有用寿命を延長すること。
• エネルギー消費以外の観点から、製造段階がライフタイム排出量の主因であるとされる計算デバイスの炭素コストを定量化すること。
• 再利用されたスマートフォンが、現代のマイクロサービスワークロードに対して、従来のクラウドサーバーと同等かそれ以上の効果を発揮できるかどうかを評価すること。
• 計算の有用性と炭素影響の両方を考慮した新しいパフォーマンス指標、計算炭素強度（CCI）を策定・検証すること。
• 実世界のベンチマークを用いて、大規模なスマートフォンベースのクラウドレットの実現可能性と炭素効率を実証すること。

提案手法

• 計算炭素強度（CCI）を指標として導入し、有効な計算処理1単位あたりのライフタイム炭素影響を定量化する。
• 廃棄されたスマートフォン（10年落ちのモデルも含む）と、AWS T4gおよびc5.9xlargeインスタンスを、GeekBenchおよびDeathStarBenchを用いてベンチマーク比較する。
• 10台の再利用済みPixel 3Aスマートフォン（1台あたり65ドルで購入）から構成される実世界のクラウドレットを構築し、マイクロサービスワークロード（HotelReservation、SocialNetwork-Read、SocialNetwork-Write）をデプロイする。
• スマートフォンクラスタの消費電力とCPU使用率を測定し、ベンチマークデータに基づいてc5.9xlarge EC2インスタンスの推定消費電力と比較する。
• 公開のLCAデータを用いて製造段階の炭素排出量を推定し、さまざまなワークロードにおける1クエリあたりの炭素強度を計算する。
• 遅延劣化が発生するまでのスループットのしきい値を用いて、有効なパフォーマンスと計算炭素効率比を特定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 再利用されたスマートフォンは、一般的なマイクロサービスワークロードにおいて、現代のクラウドサーバーと同等かそれ以上のパフォーマンスを発揮できるか？
• RQ2 3年間の導入期間において、再利用スマートフォンクラスタの炭素強度は、目的に特化したクラウドサーバーと比べてどの程度低いのか？
• RQ3 再利用によるデバイス寿命の延長が、計算システム全体の炭素フットプリントをどの程度低減できるのか？
• RQ4 製造段階の排出量が、計算デバイスの総炭素コストに与える影響は何か？ そして、これをパフォーランス指標に組み込むにはどうすればよいか？
• RQ5 スマートフォンベースのクラウドレットを数百台、あるいは数千台規模にスケーリングするには、どのようなシステムアーキテクチャ設計が必要か？

主な発見

• 3年間の使用後、ホテル予約ワークロード（混合）において、スマートフォンベースのクラウドレットはc5.9xlarge EC2インスタンスよりも12.6倍高い炭素効率を達成した。
• SocialNetwork-Writeワークロードでは、ピークスループットが低いにもかかわらず、スマートフォンクラスタはc5.9xlargeインスタンスよりも18.9倍高い炭素効率を示した。
• 10年落ちのスマートフォンでさえ、GeekBenchスコア、コア数、メモリ容量といった主要指標において、AWS T4gインスタンスと同等またはそれを上回ったパフォーマンスを示した。
• クラウドレットの総消費電力はわずか17Wにとどまり、冷却の必要が少なく、低消費電力環境への導入が可能である。
• スマートフォンクラスタのCPU使用率は常に50％未満であり、特に読み込み中心のワークロードでは、利用されない計算リソースが著しく残っていることが判明した。
• 本研究では、スマートフォンのライフタイム炭素フットプリントの70〜85％が製造段階に起因しており、デバイスの再利用が炭素削減にとって極めて重要であると判明した。