Máy tính nhận biết carbon: Đột phá xanh tiếp theo hay tẩy xanh mới?

của Ismael Velasco

Một bài báo thịnh hành về Hackernoon do Green Software Foundation xuất bản vào tháng 10 năm 2022 được cho là đã lần đầu tiên đưa điện toán 'nhận biết carbon' vào tầm ngắm của cộng đồng nhà phát triển chính thống. Điện toán nhận biết carbon đề cập đến việc chạy các công việc điện toán của bạn khi nào và ở đâu lưới điện được cung cấp năng lượng tái tạo. Bài viết của Hackernoon trùng hợp với cuộc thi hackathon phần mềm nhận biết carbon đầu tiên trên thế giới, được hỗ trợ bởi các công ty như Intel, Microsoft, Globant, UBS, Accenture, Goldman Sachs, v.v. Điện toán nhận biết carbon đã bước vào giai đoạn kích hoạt công nghệ của chu kỳ cường điệu Gartner và tất cả các dấu hiệu đều hướng tới sự tăng tốc nhanh chóng trong việc áp dụng trên quy mô lớn.

Tiết lộ đầy đủ, tôi là một trong những người đóng góp cho bài báo Hackernoon năm 2022 và cũng là cố vấn cho cuộc thi hackathon Carbon Hack, nơi tôi gặp một số đồng nghiệp tuyệt vời và được tiếp xúc với các giải pháp sáng tạo tuyệt vời. Một số dự án chiến thắng đã tham gia Phòng thí nghiệm ươm tạo Quỹ Adora và vẫn là những cộng tác viên truyền cảm hứng cho đến ngày nay. Nhưng khi tôi đã xem xét kỹ lưỡng, bằng chứng cho thấy rằng hầu hết các biện pháp triển khai nhận thức về carbon hiện mang lại lợi ích tốt nhất là giảm lượng carbon từ nhỏ đến 0, và tệ hơn là có thể làm tăng lượng khí thải carbon và gây nguy hiểm cho điện địa phương và quốc gia lưới. Nó cũng có nguy cơ trở thành hoặc đã là một nỗ lực tẩy xanh khi Big Tech đẩy nhanh việc áp dụng và tiếp thị điện toán nhận biết carbon mà không đề cập đến những hạn chế hoặc rủi ro về những hậu quả không lường trước được.

Các ví dụ về việc áp dụng các mô hình nhận biết carbon của Big Tech bao gồm:

• Google : triển khai điện toán đám mây nhận biết carbon .

• Microsoft : tung ra các bản cập nhật phần mềm nhận biết carbon cho Xbox và Windows 11 .

• Apple : iPhone ở Mỹ có tính năng sạc nhận biết carbon .

• AI : Các phương pháp tiếp cận nhận thức về carbon đang được thảo luận để triển khai máy học , đạt được động lực mới với sự ra đời của các mô hình tổng hợp như ChatGPT.

• Chuỗi khối : với Bitcoin đi tiên phong, đã áp dụng các mô hình nhận biết carbon theo cách phức tạp hơn.

• Điện toán nhận biết Carbon nguồn mở được khuyến nghị và giải thích trong khóa học Phần mềm xanh dành cho người thực hành nói chung rất tuyệt vời được Linux Foundation cung cấp miễn phí, mặc dù không có nhãn cảnh báo là trọng tâm của bài viết này.

  
  

Mục tiêu của bài viết này là gợi ý rằng mặc dù việc khám phá và thậm chí thúc đẩy điện toán nhận biết carbon là hữu ích nhưng việc này phải được thực hiện với sự chặt chẽ và minh bạch hơn nhiều.

Điện toán nhận biết carbon có trách nhiệm có tiềm năng góp phần làm xanh lượng khí thải công nghệ, nhưng việc theo đuổi nó mà không tính đến rủi ro là vô lương tâm; chứng minh các bước giảm thiểu và tác động thực tế; và cung cấp nhãn cảnh báo trong hoạt động tiếp thị và quảng bá của mình.

Tóm tắt nội dung

Bài viết này được chia thành tám phần. Chúng xây dựng lẫn nhau nhưng có thể tự đọc được.

1. Houston chúng ta có một vấn đề

2. Những kỹ sư phần mềm cần biết về cách thức hoạt động của lưới điện

3. Vấn đề với phần mềm nhận biết carbon là gì?

4. Khi nào phần mềm nhận biết carbon có ý nghĩa?

5. Đề xuất tính toán nhận thức carbon có trách nhiệm

6. Con voi trong phòng: nhu cầu điện toán tăng cao

7. Chúng ta lấy carbon nhận thức từ đâu từ đây? Giới thiệu tính toán nhận biết lưới

8. Bạn có thể làm gì để giúp đỡ?

   
   

1. Houston, chúng ta có vấn đề

Việc chạy các công việc điện toán khi và ở nơi lưới điện được cung cấp năng lượng tái tạo phải đồng nghĩa với việc giảm lượng khí thải liên quan đến việc chạy mã đó. Theo định nghĩa, việc chạy mã sử dụng điện “sạch” tái tạo có nghĩa là nó không tiêu thụ năng lượng nhiên liệu hóa thạch “bẩn”.

Nếu chúng ta làm cho tất cả phần mềm của mình nhận biết được carbon, định thời gian để nó chạy khi nào và ở đâu lưới điện được cung cấp năng lượng từ hầu hết các nguồn tái tạo, thì chắc chắn chúng ta có thể tự tin rằng chúng ta đã giảm tác động môi trường một cách hiệu quả và sáng tạo. Phải?

Điều này có vẻ hiển nhiên và hầu hết cộng đồng điện toán xanh đều đồng ý. Chúng tôi đang nỗ lực hết mình và điện toán nhận biết carbon hiện đang được Big Tech áp dụng trên quy mô lớn. Vậy thì chúng ta sẽ đến đó phải không?

Không quá nhanh.

• Ai đã thực sự tạm dừng để xác nhận xem những tuyên bố có vẻ hiển nhiên này có đúng hay không?

• Việc lập trình phần mềm của chúng tôi để tìm kiếm các khoảng thời gian và địa điểm có điện có cường độ carbon thấp hơn có thực sự tạo ra sự khác biệt rõ ràng không?

• Các nghiên cứu có thể chứng minh điều này ở đâu?

• Nếu những mô hình này được triển khai trên quy mô lớn, liệu ngành công nghệ có thể nói một cách chính đáng rằng nó đã góp phần thực sự giảm lượng khí thải carbon dioxide (CO2) toàn cầu không?

  
  

Suy cho cùng, lĩnh vực CNTT cần phải đi theo con đường giảm 45% lượng khí thải carbon vào năm 2030 để phù hợp với các mục tiêu của Thỏa thuận Paris về hạn chế sự nóng lên toàn cầu ở mức 1,5°C.

Những người trong chúng tôi tham gia viết bài này đã tạm dừng để hỏi những câu hỏi này. Chúng tôi thừa nhận chúng tôi không phải là người đầu tiên làm như vậy [ 1 ] [ 2 ].

Dựa trên khám phá của chúng tôi, chúng tôi tin rằng có bằng chứng cho thấy các phương pháp tiếp cận nhận thức về carbon hiện tại có thể hầu như vô ích. Hơn nữa, họ thực sự có thể đang làm tăng lượng khí thải, đồng thời đặt nền móng cho thế hệ tẩy xanh tiếp theo trên khắp Big Tech. Về mặt tích cực, bằng chứng cũng cho thấy có nhiều cách để thực hiện những cách tiếp cận như vậy với khả năng giảm phát thải cao hơn và tránh được những tác động tiêu cực. Trong bối cảnh này, chúng tôi tin rằng sự giám sát tập thể lớn của chúng tôi là bỏ qua bất kỳ đề cập nào đến những cảnh báo LỚN đối với điện toán nhận biết carbon.

Chúng tôi khám phá những mối quan tâm và cảnh báo này. Chúng tôi bắt đầu bằng việc thừa nhận các chi tiết kỹ thuật về cách thức hoạt động của lưới điện trong thực tế. Chúng tôi chuyển sang xem xét làm thế nào các phương pháp tiếp cận phần mềm nhận biết carbon hiện tại dường như không xem xét những thực tế này. Sau đó, chúng tôi xem xét những câu hỏi lớn hơn đang diễn ra về những gì lĩnh vực công nghệ phải giải quyết để thực hiện những cắt giảm có ý nghĩa. Bài đăng kết thúc bằng cách đề xuất lặp lại các nguyên tắc nhận biết carbon hiện tại để triển khai có trách nhiệm và hiệu quả hơn, mà chúng tôi gọi là “điện toán nhận biết lưới điện”.

[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-product-b0cde6681763

2. Những kỹ sư phần mềm cần biết về cách thức hoạt động của lưới điện

Điều gì có thể sai khi thay đổi tải điện toán để đáp ứng với cường độ carbon? Để trả lời câu hỏi này, chúng ta cần bắt đầu với cái nhìn toàn cảnh về cách thức hoạt động của lưới điện trong thực tế. Khi đã hiểu được điều đó, chúng ta có thể bắt đầu nhận ra vấn đề nằm ở đâu.

Lưới điện thực sự hoạt động như thế nào?

Lượng điện có sẵn trên lưới không dao động tự do. Nó được kiểm soát và lên kế hoạch trước để vào bất kỳ ngày nào cũng có một lượng điện ổn định có sẵn để sử dụng (còn gọi là nguồn cung cấp). Ngoài ra còn có các biện pháp kiểm soát để đảm bảo lượng điện được sử dụng ổn định (còn gọi là nhu cầu). Mục tiêu chính đối với những người quản lý bất kỳ lưới điện nào là giám sát hai bên cung và cầu này và đảm bảo chúng cân bằng .

Bất kỳ sự mất cân bằng nào cũng gây ra các vấn đề nghiêm trọng , thường xảy ra do sự thay đổi tần số. Khi tần số tăng hoặc giảm đột ngột, nó có thể gây hư hỏng cho các thiết bị điện và cuối cùng là mất điện.

Nhu cầu dự kiến cho bất kỳ ngày nào được dự đoán bằng cách sử dụng dữ liệu. Điều này cho phép các nhà quản lý lưới điện đảm bảo có đủ điện. Thông thường không có sự khác biệt lớn về nhu cầu từ ngày này sang ngày khác. Có một số biến động hàng ngày khi mọi người thức dậy, đi ngủ, v.v. Nhưng nó thường có thể dự đoán được.

Sự khác biệt theo mùa cũng tác động đến nhu cầu. Ví dụ, nhu cầu sử dụng nhiều hơn trong những tháng mùa đông vì ngày ngắn hơn và lạnh hơn, nghĩa là mọi người cần nhiều ánh sáng và nhiệt hơn. Nhưng một lần nữa, dữ liệu sẵn có cho phép chúng ta dự đoán những biến động như vậy một cách có thể đoán trước được.

Cân bằng cung cầu

Nguồn điện được tạo ra thông qua ba phương tiện chính:

1. Nhiên liệu hóa thạch như dầu, than và khí đốt
2. Hạt nhân
3. Năng lượng tái tạo như năng lượng mặt trời, gió, thủy điện và địa nhiệt

Tỷ lệ điện năng được tạo ra bởi mỗi loại được gọi là hỗn hợp nhiên liệu .

Tham khảo nhanh: Hỗn hợp nhiên liệu

Các nguồn kết hợp mà từ đó điện được sản xuất. Hỗn hợp nhiên liệu trung bình thay đổi từ lưới này sang lưới khác.

Đại diện này là từ https://ourworldindata.org/electricity-mix

Nó cũng khác nhau ở mỗi lưới địa phương, thường là theo giờ. Vào bất kỳ ngày nào, ở hầu hết các nơi, năng lượng tái tạo sẽ chiếm một phần nhỏ trong nguồn cung hàng ngày. Phần còn lại sẽ được tạo thành từ việc đốt nhiên liệu hóa thạch.

Có hai kịch bản trong đó những người chịu trách nhiệm cân bằng lưới điện cần phải hành động để đảm bảo cung và cầu luôn cân bằng.

1. Nhu cầu giảm - cần ít năng lượng hơn so với năng lượng được tạo ra.
2. Nhu cầu tăng lên – cần nhiều năng lượng hơn so với lượng năng lượng được tạo ra.

Chúng ta hãy sử dụng một vài ví dụ giả định, đơn giản hóa để minh họa những tùy chọn nào thường được sử dụng để giải quyết các tình huống này.

Quản lý sự sụt giảm về nhu cầu

Kịch bản: Đó là một đêm mùa đông ở Paris, lúc 8 giờ tối, mọi người đồng loạt tắt đèn.

Điều này thật bất ngờ. Sẽ có quá nhiều năng lượng được đưa vào lưới điện, nhưng năng lượng đó sẽ không được tiêu thụ đi đâu vì không có nhu cầu về nó.

Phương án 1: Cắt giảm

Để giữ cho cung và cầu cân bằng, giải pháp là giảm lượng cung. Điều này được gọi là cắt giảm .

Tham khảo nhanh – Cắt giảm

Cắt giảm là sự giảm sản lượng của máy phát điện so với những gì nó có thể tạo ra với các nguồn lực sẵn có, thường là trên cơ sở không tự nguyện. Điều này có thể xảy ra để cân bằng cung và cầu năng lượng hoặc do hạn chế truyền tải. Wikipedia .

Điều gì xảy ra: Cách phổ biến nhất để cắt giảm điện là giảm giá. Điều này nhằm mục đích khuyến khích các nhà cung cấp sản xuất ít hơn, điều đó có nghĩa là họ “giảm tốc độ” hoặc tắt một số nguồn cung cấp.

Điều này có nghĩa là các nhà cung cấp năng lượng phải đưa ra cả quyết định kinh tế và thực tế. Phần thực tế xuất phát từ thực tế là không phải tất cả các nguồn năng lượng đều tăng hoặc giảm quy mô một cách dễ dàng như nhau. Bảng dưới đây so sánh các nguồn năng lượng sẽ giúp bạn hiểu lý do.

Trong ví dụ của chúng tôi, Paris nằm trên mạng lưới điện của Pháp được cung cấp năng lượng hạt nhân đáng kể . Nguồn năng lượng này phản ứng chậm trước những thay đổi đột ngột về nhu cầu. Vì vậy, có thể có những tình huống trong đó cung nhiều hơn cầu và lưới điện vẫn mất cân bằng.

Tùy chọn 2: Lưu trữ

Các nhà cung cấp có thể tìm cách lưu trữ nguồn cung cấp bổ sung trong pin, bơm thủy điện hoặc các cơ chế khác.

Điều gì sẽ xảy ra: Việc lưu trữ nguồn cung dư thừa vào pin hoặc thông qua bơm thủy điện là một đòn bẩy khác có thể được sử dụng để mang lại sự cân bằng cho lưới điện. Bằng cách chuyển nguồn cung bổ sung đến địa điểm lưu trữ, các nhà khai thác có thể tự dành thời gian để điều chỉnh nguồn cung tổng thể nhằm đáp ứng nhu cầu mới thấp hơn.

Khi nhu cầu tăng cao trở lại, năng lượng dự trữ đó có thể được đưa trở lại lưới điện một cách có kiểm soát.

Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu bộ nhớ không đủ hoặc không có sẵn trên lưới? Có một lựa chọn cuối cùng có sẵn để giữ mọi thứ cân bằng.

Phương án 3: Tạo nhu cầu giả tạo

Lưới điện sử dụng các biện pháp khuyến khích để tăng mức tiêu thụ điện một cách giả tạo nhằm tăng nhu cầu và đáp ứng lượng cung dư thừa còn lại. Điều này được gọi là quản lý nhu cầu .

Điều gì xảy ra: Lưới điện tạo động lực cho các doanh nghiệp, mặc dù gần đây một số chương trình dựa vào người tiêu dùng đang được thử nghiệm, nhằm tăng mức sử dụng điện của họ vượt quá mức họ thường cần. Rất có thể thông qua một mức giá đặc biệt cung cấp điện rẻ hơn vào những thời điểm này. Bằng cách này, lưới điện có thể làm tăng nhu cầu điện đến mức có thể đạt được sự cân bằng mới giữa cung và cầu.

Do đó, việc giảm sử dụng điện ngoài kế hoạch, như ví dụ về ánh sáng Paris, rất khó có thể dẫn đến lượng khí thải giảm tương đương. Ngoài một phạm vi rất cụ thể và được quy định về mặt pháp lý, lưới điện sẽ bù đắp cho những sự sụt giảm ngoài kế hoạch theo cách làm mất đi khoản tiết kiệm. Lượng phát thải ròng vào bất kỳ ngày nào sẽ gần như giống nhau trong hầu hết mọi trường hợp.

Một số nghiên cứu và thảo luận thú vị đang diễn ra về cách các trung tâm dữ liệu có thể trở thành một phần của các giải pháp ở đây. Một ví dụ tuyệt vời để tìm hiểu về Lưới kéo dài? Quản lý nhu cầu năng lượng của trung tâm dữ liệu và công suất lưới điện , xuất bản tháng 10 năm 2023.

Quản lý nhu cầu cao điểm

Kịch bản: Đó là một đêm hè nóng nực bất thường ở Tokyo, vào lúc 8 giờ tối, mọi người đồng loạt bật điều hòa.

Điều này thật bất ngờ. Sẽ có quá nhiều năng lượng được yêu cầu, tức là có quá nhiều nhu cầu và nguồn cung cấp năng lượng không đủ để đáp ứng.

Tùy chọn: Các kỹ thuật để quản lý những sự gia tăng đột ngột này phần lớn là ngược lại với những điều trên.

• Tăng giá để khuyến khích các nhà cung cấp đưa thêm nguồn cung vào lưới. Hãy nhớ từ bảng trên, năng lượng tái tạo và hạt nhân không dễ dàng mở rộng quy mô. Vì vậy, nguồn cung khi nhu cầu tăng đột biến ngoài kế hoạch thường đến từ các nguồn nhiên liệu hóa thạch, tạo ra nhiều khí thải carbon hơn.

• Sử dụng bất cứ thứ gì có sẵn trong kho – pin hoặc bơm thủy điện.

• Đưa ra các biện pháp khuyến khích để giảm nhu cầu một cách giả tạo.

  
  

Do đó, việc sử dụng điện tăng đột biến ngoài dự kiến, như ví dụ về máy điều hòa không khí ở Tokyo, rất có thể dẫn đến lượng khí thải tăng lên. Đây là kết quả của nhu cầu các nhà cung cấp năng lượng nhanh chóng tăng cường cung cấp để đáp ứng nhu cầu và thực tế là điều này được thực hiện dễ dàng nhất bằng cách sử dụng các nguồn năng lượng nhiên liệu hóa thạch - thường là khí đốt, đôi khi là than đá.

Tránh các đỉnh và đáy không có kế hoạch

Từ đó, chúng ta có thể thấy rằng nhu cầu tăng đột biến hoặc giảm đột ngột không có kế hoạch là không tốt cho lưới điện. Việc cắt điện ngoài kế hoạch không thực sự làm giảm lượng điện được tạo ra nên không có tác động thực sự. Những đợt tăng vọt ngoài kế hoạch phải được đáp ứng và thường được đáp ứng bằng việc tăng cường sản xuất nhiên liệu hóa thạch.

Ngoài ra, chính hành động tăng hoặc giảm nhanh chóng nguồn cung sẽ làm tăng thêm lượng khí thải. Nhiều nguồn điện được thiết kế cho điều kiện ở trạng thái ổn định nên những thay đổi đột ngột có thể dẫn đến hoạt động không hiệu quả. Việc tăng cường cũng có thể đưa các nhà máy cũ và kém hiệu quả hơn vào hoạt động. Chúng được sử dụng như " nhà máy cao điểm " để đáp ứng nhu cầu tăng đột ngột. Quá trình khởi động và tắt máy cũng có thể phức tạp hơn.

Tất cả điều này có nghĩa là lượng khí thải tăng thêm ngoài việc tự sản xuất thêm điện. Nó có thể là nhỏ và được giảm thiểu khi chuyển sang sử dụng pin, tuy nhiên nó vẫn là một tác động tiêu cực bổ sung của tình huống này.

3. Vấn đề với phần mềm nhận biết carbon là gì?

Hãy chuyển sang khám phá cách thức hoạt động của lưới điện kết hợp với các mẫu phần mềm nhận biết carbon hiện tại.

Giao diện của lưới và phần mềm nhận biết carbon như thế nào

Cho đến nay, các kỹ thuật phần mềm nhận biết carbon đã tập trung vào các cơ hội do thay đổi hỗn hợp nhiên liệu ở phía cung. Như chúng ta đã thấy ở trên, quản lý lưới hiệu quả là duy trì trạng thái cân bằng. Việc làm xáo trộn sự cân bằng đó sẽ gây ra hậu quả và phần lớn, tác động đó dẫn đến lượng khí thải carbon tăng lên.

Tham khảo nhanh – Tính toán dịch chuyển thời gian

Tìm kiếm thời điểm trong ngày mà điện sẽ xanh nhất, ví dụ: khi có ít nhiên liệu hóa thạch nhất trong hỗn hợp năng lượng và thiết lập các công việc điện toán để chạy vào thời điểm đó. Điều này có nghĩa là thời gian trong ngày mà công việc thực hiện rất năng động và thường xuyên thay đổi.

⏱ Quản lý lưới điện và dịch chuyển thời gian “nhận thức về carbon”

Hãy sử dụng một ví dụ đơn giản để minh họa khái niệm này. Giả sử bạn chạy một công việc sao lưu cơ sở dữ liệu theo lịch trình mỗi ngày. Bạn quyết định thay đổi thời gian đã lên lịch để chạy tác vụ đó tùy thuộc vào sự kết hợp lưới trong một ngày nhất định. Điện để chạy tính toán này sẽ được tính vào kế hoạch nhu cầu điện hàng ngày của lưới điện của bạn.

Bây giờ, giả sử rằng trong một ngày, lưới điện địa phương của bạn tạo ra 100 tấn CO2 bằng cách tạo ra nguồn điện mà nó cung cấp. Và trong một ngày, lưới điện địa phương của bạn sẽ cung cấp điện theo hỗn hợp sau:

Hãy nhớ rằng lưới điện đã lên kế hoạch cho tất cả nhu cầu dự kiến cho ngày hôm đó. Dựa vào đó, nó tạo ra điện tạo ra 100 tấn CO2. Do đó, bất cứ khi nào bạn chọn thực hiện công việc dự phòng của mình, 100 tấn CO2 vẫn sẽ được lưới điện tạo ra trong ngày hôm đó.

Việc thay đổi thời gian thực hiện công việc của bạn để chạy vào buổi chiều, khi tỷ lệ sử dụng năng lượng tái tạo cao nhất, không thực sự làm thay đổi lượng khí thải trong ngày. Bằng cách chạy công việc điện toán thông thường của bạn trong khoảng thời gian có thể tái tạo đó, bạn chỉ thay thế lượng khí thải trong ngày chứ không giảm chúng.

Tham khảo nhanh – Chuyển vị phát thải

Xảy ra khi lượng phát thải được giảm thành công từ một nguồn hoặc một khu vực, nhưng đồng thời lại khiến lượng khí thải tăng lên từ nguồn hoặc khu vực khác.

Một ví dụ điển hình là một đoàn tàu có một số toa là “xanh” và một số là “bẩn”. Nếu bạn vẫn đi tàu và chuyển sang toa màu xanh lá cây, bạn sẽ không ảnh hưởng đến toàn bộ tải trọng của tàu. Thay vào đó, một người khác sẽ đi trên chiếc xe bẩn thỉu. Lượng khí thải từ chuyến tàu đó đang chạy vẫn giống hệt nhau.

Dịch chuyển bằng không Carbon yêu cầu phân tích nghiêm ngặt toàn bộ hệ sinh thái lưới điện để đảm bảo rằng không có năng lượng dựa trên nhiên liệu hóa thạch bổ sung nào bị buộc phải sử dụng trước khi có thể được yêu cầu.

Trên thực tế, việc dịch chuyển thời gian của bạn có thể tạo ra hơn 100 tấn CO2 trong ngày. Bởi lẽ, vào buổi chiều ngày này, nhu cầu cũng rất cao. Bằng cách quyết định chuyển công việc sao lưu của bạn sang chạy vào thời điểm này, bạn sẽ bổ sung thêm nhu cầu (ngoài kế hoạch) vào lưới. Do đó, nguồn cung bổ sung có thể cần phải nhanh chóng được tăng cường để cân bằng lưới điện. Như chúng tôi đã đề cập trước đó, nguồn cung bổ sung này rất có thể sẽ đến từ nguồn năng lượng nhiên liệu hóa thạch.

Việc dịch chuyển thời gian cũng có thể dẫn đến mất ổn định lưới điện do những biến động về nhu cầu luôn thay đổi này.

Cho đến nay, không có lợi ích thực tế đã được thực hiện. Bạn đã không giúp giảm lượng khí thải carbon. Hoạt động với tư cách cá nhân, có thể bạn không bị ảnh hưởng nhiều bởi cách tiếp cận dịch chuyển thời gian của mình. Tuy nhiên, mọi thứ có thể trở nên có hại nếu điều này được thực hiện ở quy mô lớn. Nhưng có nhiều cách mà việc dịch chuyển thời gian có thể được tinh chỉnh để làm cho nó thực sự hữu ích mà chúng ta sẽ đề cập tới.

🌍 Quản lý lưới điện và dịch chuyển vị trí “nhận thức về carbon”

Tham khảo nhanh – Tính toán dịch chuyển vị trí

Tìm kiếm các lưới có hỗn hợp nhiên liệu xanh hơn lưới địa phương của bạn và gửi các công việc điện toán để chạy trên các máy chủ trong lưới đó thay vì của riêng bạn.

Để minh họa ý tưởng này, hãy tưởng tượng bạn là một tập đoàn toàn cầu hư cấu tên là Stoogle Tech. Mỗi chi nhánh quốc gia cần sao lưu cơ sở dữ liệu của mình mỗi ngày. Bây giờ hãy tưởng tượng, mỗi chi nhánh phát hiện ra rằng lưới điện địa phương ở Lisbon hiện đang chạy bằng 80% năng lượng tái tạo và 20% nhiên liệu hóa thạch, và tất cả họ đều quyết định độc lập gửi công việc dự phòng của mình để chạy ở đó.

Đột nhiên có rất nhiều nhu cầu bổ sung tác động vào lưới điện của Lisbon. Nhu cầu trong ngày bây giờ sẽ không còn là 100% như mong đợi nữa mà có thể nói là 110%.

Vấn đề là vẫn chỉ có 80% năng lượng tái tạo được cung cấp cho lưới điện địa phương của Lisbon. Để giữ cân bằng cung và cầu điện, Lisbon rất có thể sẽ trang trải thêm 10% đó bằng nhiên liệu hóa thạch. Sáng kiến chuyển đổi địa điểm nhận thức về carbon quốc tế vừa bổ sung thêm lượng khí thải vào lưới điện của Lisbon.

Một hiệu ứng dịch chuyển được nhìn thấy một lần nữa. Những công việc tính toán này đã thay thế lượng khí thải từ mọi quốc gia khác sang Bồ Đào Nha, với cùng mức phát thải ròng trên toàn cầu. Hoặc có nó?

Trên thực tế, có lẽ nó còn tệ hơn thế. Thúc đẩy nhu cầu ở Lisbon và kích thích tiêu thụ nhiên liệu hóa thạch trên mức trung bình ở đó đã dẫn đến lượng CO2 tăng ròng. Ngoài ra, nhu cầu điện từ mỗi khu vực địa phương có thể không thực sự giảm do việc di chuyển công việc. Lượng khí thải trong các lưới điện địa phương đó vẫn gần như nhau. Mức tiêu thụ điện ròng toàn cầu cũng như lượng khí thải CO2 đều tăng.

Những tác động trở nên tồi tệ hơn khi mọi thứ mở rộng quy mô. Bây giờ hãy tưởng tượng không chỉ Stoogle Tech mà cả Bircosoft Tech, Wapple Tech và Macebook Tech đều tham gia vào xu hướng chuyển đổi vị trí. Giả sử tất cả các máy chủ hiện có của họ đều được cung cấp bởi lưới điện quốc gia. Đột nhiên nhu cầu điện của Lisbon đạt 120% và nhu cầu lưới điện địa phương giảm xuống.

Các công việc tính toán dịch chuyển vị trí không tạo ra sự khác biệt tích cực nào trong ví dụ này, giống như dịch chuyển thời gian nhưng nó làm tăng thêm lượng khí thải và có nguy cơ gây mất ổn định lưới điện cho những công việc khác. Về mặt này, những nỗ lực có thiện chí của các tập đoàn còn tệ hơn những người chỉ điều hành công việc khi họ cảm thấy thích, hoặc tốt hơn là điều hành chúng theo cách có thể đoán trước được.

Vị trí có thể thực sự phá vỡ lưới điện?

Nhu cầu điện liên quan đến điện toán tăng đột biến thực sự có thể phá vỡ lưới điện, đặc biệt là những lưới điện kém linh hoạt hơn. Điều này đã từng xảy ra trước đây ở Venezuela , Iran , Georgia và Kazakhstan , cùng nhiều nơi khác, khi hoạt động khai thác bitcoin tạo ra sự gia tăng tương đương về nhu cầu điện dành riêng cho máy tính.

Cuối cùng, các vấn đề khác nhau tùy theo từng lưới và phụ thuộc vào khả năng phục hồi của mỗi lưới. Để gây ra vấn đề, bạn cần có sự tăng đột biến trong các lưới điện có độ đa dạng cao, như Châu Âu hoặc trong các lưới điện đã đầu tư nhiều vào việc lưu trữ, như California. Nhưng nó có thể khá khiêm tốn để gây ra những tác động nghiêm trọng ở những mạng lưới kém linh hoạt hơn như Nam Úc, với ít kết nối lưới hơn và ít năng lượng nhiên liệu hóa thạch hơn để đáp ứng nguồn cung, hoặc ở Ấn Độ hay Nam Phi, với ít sự đa dạng về năng lượng hơn.

Điểm mấu chốt là chỉ cần đọc "công việc tính toán x được tính thời gian để chạy khi nào và ở đâu lưới điện xanh nhất " không nên được coi là có nghĩa là nó đã giảm lượng khí thải theo bất kỳ cách nào và nó có thể có những tác động tiêu cực.

4. Khi nào thì phần mềm nhận biết carbon có ý nghĩa?

Chúng ta hãy hoàn toàn làm rõ câu trả lời cho câu hỏi “điện toán nhận biết carbon có tệ không?”

Không. Chúng tôi không có ý định bác bỏ các khái niệm cốt lõi của phần mềm nhận biết carbon.

Khái niệm cốt lõi về việc chuyển đổi công việc tính toán để đáp ứng nguồn điện sẵn có là hợp lý.

Lời chỉ trích là các phương pháp tiếp cận hiện tại không bao giờ áp dụng bất kỳ nhãn cảnh báo nào.

Chúng tôi không đề cập đến rằng các mô hình dịch chuyển thời gian và địa điểm chỉ hữu ích trong một số trường hợp nhất định, vô ích trong hầu hết các trường hợp và có khả năng gây hại ở những trường hợp khác. Có một giả định chung rằng việc thay đổi thời gian và vị trí là những cách xanh hơn để chạy điện toán mà không cần xác minh và không giảm thiểu rủi ro.

Chúng tôi lo ngại rằng cách tiếp cận hiện tại thực sự đang cản trở những nỗ lực bền vững của công nghệ ngay cả khi có ý định hỗ trợ họ. Đầu tiên, truyền tải thông điệp rằng bất kỳ công ty nào áp dụng dịch chuyển thời gian và địa điểm giờ đây sẽ thân thiện hơn một chút - một công thức tẩy rửa xanh. Thứ hai, bằng cách thúc đẩy các mô hình mà nếu được áp dụng trên quy mô lớn mà không có bất kỳ phân tích hoặc giảm thiểu rủi ro nào thì có khả năng gây hại.

Điều quan trọng nhất là chúng tôi không thấy phần mềm nhận biết carbon có ý nghĩa giải quyết vấn đề con voi trong phòng. Thách thức về môi trường của điện toán không phải chủ yếu là tối ưu hóa năng lượng mà là nhu cầu năng lượng.

Trong gần một thế kỷ qua, lượng điện năng tiêu thụ cho cùng một công việc tính toán đã trở nên nhỏ hơn theo cấp số nhân. Về lý thuyết, điều này có nghĩa là lĩnh vực công nghệ sẽ xanh hơn bao giờ hết. Nhưng những lợi ích phi thường về hiệu quả này đã bị thu hẹp lại do nhu cầu điện tính toán ngày càng tăng .

Điện toán nhận biết carbon là một hình thức tối ưu hóa mới. Về cơ bản, nó tìm cách thực hiện cùng một tính toán sử dụng ít điện dựa trên hóa thạch hơn, bằng cách nhắm mục tiêu nhiều năng lượng tái tạo hơn. Nhưng bất kỳ lợi ích nào từ việc tối ưu hóa như vậy sẽ là vô nghĩa nếu nhu cầu điện của chúng ta tăng nhanh hơn lợi ích tối ưu hóa của chúng ta.

Chúng tôi nghĩ rằng có một cách để điều chỉnh lại điện toán nhận biết carbon để giải quyết cả hai, tối ưu hóa và nhu cầu, chứ không chỉ đơn thuần là cải tiến về mặt thẩm mỹ cho Business As Usual. Thiệt hại do biến đổi khí hậu gây ra đối với người dân trên toàn thế giới đòi hỏi chúng ta phải làm tốt hơn và chúng tôi tin rằng lĩnh vực công nghệ có đủ nguồn lực để giải quyết vấn đề này một cách có ý nghĩa .

Làm thế nào chúng ta có thể làm cho tính toán nhận biết carbon hoạt động?

Có hai cách mà logic của phương pháp tiếp cận nhận thức về carbon thực sự có thể làm giảm lượng khí thải.

Cách tiếp cận đầu tiên: Tính toán dịch chuyển thời gian hoặc dịch chuyển vị trí khi nhu cầu thấp tự nhiên và sau đó sử dụng lượng điện lẽ ra sẽ bị cắt giảm. Điều này rất gần với cách tiếp cận hiện tại nhưng nó ưu tiên nhu cầu điện hơn là hỗn hợp điện.

Cách tiếp cận thứ hai: Yêu cầu các công việc tính toán chạy bằng điện tái tạo bổ sung cho lưới điện. Bản tóm tắt chính xác ngắn nhất về lý do này là từ cuộc điều tra của Nhà Trắng về hoạt động khai thác tiền điện tử (xem trang 24). Phần có liên quan nói:

"Có hai cách chính... sử dụng điện lưới sẽ không phát thải khí nhà kính trực tiếp:

1. xây dựng hoặc ký hợp đồng cung cấp nguồn điện sạch mới hoặc
2. sử dụng nguồn điện tái tạo hiện có mà lưới điện có thể cắt giảm.

Khi... điện [đến] từ các nguồn tái tạo hiện có, nó sẽ thay thế lượng khí thải GHG trong thời gian ngắn, chuyển người sử dụng các nguồn tái tạo sang nguồn nhiên liệu hóa thạch. Điều này là do than và khí đốt tự nhiên thường cung cấp điện cho mỗi đơn vị điện năng bổ sung được yêu cầu ở Hoa Kỳ. Khi lượng nguồn năng lượng tái tạo được giữ không đổi nhưng nhu cầu điện tăng lên, năng lượng hóa thạch bổ sung có thể sẽ được cung cấp. Sự dịch chuyển này không dẫn đến thay đổi ròng nào hoặc làm tăng tổng lượng khí thải toàn cầu thông qua một quá trình gọi là rò rỉ.”

Dựa trên những điều trên, chúng tôi có 3 đề xuất về cách tiếp cận mới đối với điện toán nhận biết carbon, nhằm tối đa hóa tác động tích cực và giảm thiểu rủi ro, hai trong số đó chúng tôi sẽ nêu trong phần này.

5. Đề xuất tính toán nhận thức carbon có trách nhiệm

Đề xuất 1: Ưu tiên cường độ nhu cầu cao hơn cường độ carbon và chỉ nhắm tới các lưới điện ổn định

Thời điểm nhu cầu thấp rất có thể trùng với thời điểm dư thừa năng lượng tái tạo, nếu không sẽ bị cắt giảm, hay nói cách khác là lãng phí, để duy trì sự ổn định của lưới điện. Đây chính xác là kịch bản trong đó dịch chuyển thời gian và dịch chuyển vị trí thực sự chuyển thành việc giảm lượng khí thải từ điện toán. Tính toán của chúng tôi chạy bằng nguồn điện tái tạo mà không ai khác sẽ sử dụng và do đó sẽ không tạo ra khí thải trực tiếp.

Như chúng ta đã khám phá trong phần những điều mà kỹ sư phần mềm cần biết về cách thức hoạt động của lưới điện , việc nhắm mục tiêu vào thời điểm nhu cầu thấp mang lại những lợi ích nội tại cho môi trường, độc lập với lượng lưới điện đang chạy bằng năng lượng tái tạo. Nó có thể góp phần giúp lưới điện tránh bị tăng/giảm và góp phần ổn định lưới điện, cả hai đều mang lại lợi ích về môi trường, xã hội và kinh tế.

Nếu chúng tôi lên lịch tính toán dựa trên nhu cầu lưới điện theo cách ổn định, có thể dự đoán cao thì chúng tôi sẽ không tạo ra mức tăng đột biến hàng ngày khó lường và chúng tôi sẽ tối đa hóa cơ hội sử dụng năng lượng tái tạo đã được cắt giảm và thực sự giảm lượng khí thải.

Điều này khác với cách tiếp cận phổ biến hiện nay là nhắm mục tiêu vào thời điểm có cường độ carbon thấp trong lưới điện như thế nào?

Ví dụ: một khu vực có cơ sở hạ tầng năng lượng mặt trời mạnh mẽ có thể có tổ hợp năng lượng xanh hơn vào những khoảng thời gian nắng hơn, nóng hơn trong ngày. Đó cũng là lúc mọi người có thể đang làm việc, vì vậy bạn sẽ có cả hai, sự kết hợp xanh hơn và nhu cầu trung bình. Lúc này, năng lượng mặt trời sẽ được tận dụng triệt để, không còn tình trạng thừa/cắt giảm. API cường độ carbon có thể đề xuất 11 giờ sáng là thời điểm thích hợp để chạy máy tính của bạn, nhưng điều đó sẽ không làm giảm lượng khí thải chút nào. Điều này có thể không có gì khác biệt, hoặc nếu nhu cầu điện từ các công việc tính toán đủ lớn vào lúc 11 giờ sáng để đáp ứng API đó, thì khả năng cần thêm nhiên liệu hóa thạch sẽ lớn hơn nhiều, nghĩa là bạn đang tăng thêm lượng khí thải.

Hơn nữa, do nguồn cung năng lượng tái tạo, không giống như nhu cầu điện, rất khó dự đoán, nên việc tính toán nhiều thời gian để kích hoạt khi cường độ carbon của lưới điện thấp sẽ làm tăng thêm tính khó dự đoán của lưới điện, gây rủi ro mất ổn định, làm tăng đáng kể nguy cơ tác động tiêu cực đến môi trường, xã hội và thuộc kinh tế.

Điều này có nghĩa là không có kịch bản rõ ràng nào mà việc nhắm mục tiêu vào thời điểm nhu cầu thấp là không tích cực cho môi trường, nhưng có nhiều kịch bản trong đó việc nhắm mục tiêu vào cường độ carbon của lưới điện sẽ không hiệu quả hoặc có hại.

Cách tiếp cận ưu tiên nhu cầu không phải là không tương thích với các phương pháp và công cụ nhận biết carbon hiện tại.

Sau khi đã ưu tiên thời gian có nhu cầu thấp, chúng tôi vẫn có thể sử dụng các API hoặc nguồn dữ liệu hiện có để nhắm mục tiêu kích hoạt cường độ carbon thấp.

Trong trường hợp này, công việc tính toán của chúng tôi sẽ không bao giờ chạy vào lúc 11 giờ sáng, ngay cả khi cường độ carbon trong lưới thấp, bởi vì chúng tôi biết khả năng cắt giảm là rất xa. Nhưng chúng có thể chạy lúc 4 giờ sáng khi có bão gió, chứ không phải lúc 5 giờ sáng khi gió dịu đi, điều này thậm chí còn tối đa hóa khả năng chạy bằng năng lượng đã được cắt giảm và giảm lượng khí thải của chúng ta.

Những cách tiếp cận này không phải là không tương thích. Điều gì sẽ xảy ra nếu trước tiên chúng ta tìm kiếm những lưới điện hiện có nhu cầu thấp VÀ sau đó tìm kiếm những lưới điện có thời gian sản xuất điện tái tạo cao tự nhiên?

Nhãn cảnh báo vẫn còn

Những điều trên có giá trị khi xảy ra ở quy mô tương đối nhỏ. Nhưng nếu mọi người làm điều này cùng một lúc? Sau đó, chúng tôi vẫn gặp phải vấn đề về việc tạo ra nhu cầu tăng đột biến, một trong những lo lắng cốt lõi của chúng tôi về các phương pháp tiếp cận hiện tại. Dù chỉ là dịch chuyển thời gian hay dịch chuyển địa điểm, trên quy mô lớn, phương pháp tiếp cận ưu tiên nhu cầu thấp này an toàn hơn đáng kể so với phương pháp hiện tại, nhưng nó vẫn tiềm ẩn những rủi ro cần được đánh giá và giảm thiểu.

Lời kêu gọi đổi mới

Nghĩ về những thách thức của nhu cầu quy mô lớn và điện toán nhận biết carbon mang lại rủi ro nhưng cũng có cơ hội. Giai đoạn hiện tại là thử nghiệm, phân mảnh và phân tán. Nhưng vẫn còn chỗ để tiến xa hơn nữa và hình dung ra một mục tiêu dài hạn. Hãy đặt tiêu chuẩn rằng các công việc điện toán của chúng ta và cơ sở hạ tầng cơ bản của chúng sẽ giao tiếp với lưới một cách có hệ thống và trở thành một phần của giải pháp chứ không phải là vấn đề. Những ý tưởng này thuộc lĩnh vực quản lý nhu cầu , lĩnh vực mà chúng tôi đề cập đến là những gì các kỹ sư phần mềm cần biết về cách thức hoạt động của lưới điện .

Có nhiều thử nghiệm đang diễn ra trong lĩnh vực này, một số thử nghiệm ở quy mô đáng kể, nhưng chúng ta cần một tầm nhìn toàn diện hơn ở cấp độ chính sách, kinh doanh, kỹ thuật, vận hành và cơ sở hạ tầng về những gì có thể, những gì cần thiết và những gì nó sẽ trông như thế nào . Lý tưởng nhất là bằng cách tương tác với các hệ thống quản lý lưới điện theo cách tự động, hợp tác và dân chủ, chúng ta có thể khai thác sự phối hợp giữa các thách thức quản lý nhu cầu trong việc mở rộng quy mô điện tái tạo và giảm lượng khí thải từ điện toán.

Dân chủ ở đây là chìa khóa, vì tất cả chúng ta đều có cổ phần, đang và sẽ bị ảnh hưởng bởi những tương tác này. Đây không thể chỉ là lĩnh vực của những người chơi Big Tech. Tất cả chúng ta đều cần có cơ hội tham gia thông qua các tiêu chuẩn, giao thức nguồn mở cũng như sự tham gia và tham gia của công chúng.

Chúng tôi khám phá những ý tưởng này sâu hơn khi nói đến con voi trong phòng.

Đề xuất 2: Chạy điện toán trên năng lượng tái tạo thực sự có tính phụ gia

TL;DR:

Để có hiệu quả theo bất kỳ cách nào, điện toán phải nhắm tới các nguồn năng lượng xanh trên thực tế có tính chất bổ sung, đồng thời giải quyết và giảm thiểu rủi ro do các tác động tiêu cực một cách minh bạch.

Có hai cách phổ biến để tính toán năng lượng tái tạo bổ sung có thể đạt được.

Tham khảo nhanh – Năng lượng tái tạo phụ gia

Điện tái tạo “phụ gia” hoặc “bổ sung” có nghĩa là việc mua hàng của bạn đang tài trợ cho nguồn điện tái tạo mới mà lẽ ra không tồn tại. Liên quan là áp dụng nguyên tắc " bổ sung " để sản xuất năng lượng tái tạo, đặc biệt là trong thị trường carbon .

Nếu máy tính của bạn tiêu thụ 50 terawatt điện và bạn trả tiền cho các tấm pin mặt trời mới tạo ra 50 terawatt điện, thì bạn sẽ đạt được mức bổ sung. Về lý thuyết, bạn có thể khẳng định rằng máy tính của bạn trung hòa lượng khí thải. Trong thực tế , nó ít rõ ràng hơn , nhưng đây là ý tưởng chung.

Các thị trường carbon truyền thống thường bán 'tín dụng carbon' dựa trên nguồn điện tái tạo hiện có. Trong kịch bản này không có bổ sung. Bạn chỉ đơn thuần tuyên bố việc sản xuất năng lượng tái tạo hiện có là của mình và giao trách nhiệm sản xuất năng lượng bẩn hiện có cho người khác. Điều này không làm giảm lượng khí thải chút nào.

Thỏa thuận mua bán điện (PPA) và Chứng chỉ năng lượng tái tạo (REC)

Cách chính mà nhiều tổ chức giải quyết vấn đề này là thông qua thị trường carbon . Lần lượt họ bán hai công cụ chính: Chứng chỉ năng lượng tái tạo (REC) và Thỏa thuận mua bán điện (PPA).

Đây vẫn là một cách tiếp cận có nhiều vấn đề. Tại sao? Bởi vì phần lớn REC là không có chất phụ gia .

Chúng cho phép bạn mua vào tổ hợp năng lượng xanh hiện có và chỉ cần ghi nhận sự đóng góp của họ. Nhưng bạn không có tác dụng gì đối với cái gọi là ' sự phát xạ ', vốn có những điểm tương đồng với hiệu ứng dịch chuyển .

Tham khảo nhanh – Độ phát xạ

Các dự án năng lượng tái tạo mới không phải lúc nào cũng loại bỏ khí thải ra khỏi khí quyển. Lý do họ giúp đỡ là vì họ thay thế các nhà máy điện sử dụng nhiên liệu hóa thạch vốn có thể gây ô nhiễm.

Nhưng dự án nào hiệu quả? Điều đó có thể khác nhau rất nhiều tùy theo từng dự án cũng như sự kết hợp nhiên liệu của lưới điện mà dự án sẽ kết nối. Ví dụ, việc bổ sung thêm một hợp đồng mua bán năng lượng mặt trời (PPA) ở California sẽ ngày càng làm giảm sản lượng từ sự kết hợp giữa các nhà máy khí đốt tự nhiên và các trang trại năng lượng mặt trời hiện có. Nhưng việc bổ sung PPA gió mới ở Wyoming gần như luôn làm giảm sản lượng tại một nhà máy than, tránh phát thải nhiều hơn. Hoạt động so sánh và hành động dựa trên lượng khí thải tránh được của các dự án năng lượng tái tạo khác nhau được gọi là “khả năng phát thải”.

Bạn có thể đọc thêm về điều này bởi WattTime , người đã phổ biến thuật ngữ phát thải.

PPA thường được sử dụng trên toàn thế giới kinh doanh, đặc biệt là trongcác trung tâm dữ liệu . Người mua doanh nghiệp ký thỏa thuận với các công ty năng lượng hứa sẽ mua điện và REC do dự án tái tạo tạo ra trong một khoảng thời gian cụ thể, thường là 10-15 năm tới.

Mặc dù PPA thường được quảng cáo là cơ chế quan trọng chịu trách nhiệm về chứng chỉ xanh của công ty và là trọng tâm của chiến lược ESG của công ty, nhưng chúng có thể gây hiểu nhầm. Ngay cả khi PPA được quy cho các dự án tái tạo cụ thể, chúng thường không trực tiếp cung cấp năng lượng cho các trung tâm dữ liệu . Nói cách khác, chỉ vì các electron xanh đang được sản xuất không có nghĩa là các electron đó đang trực tiếp cung cấp năng lượng cho máy tính trong trung tâm dữ liệu – mặc dù thường được chào hàng như vậy . Ngoài ra còn có nguy cơ tính hai lần .

Do đó, việc thực hiện tốt nhất thị trường carbon bao gồm việc đảm bảo rằng năng lượng tái tạo mà bạn mua là năng lượng phụ trợ .

Điện tái tạo trực tiếp: tích hợp điện toán phân tán và điện phân phối

Phiên bản bổ sung thứ hai, hiếm hơn - nhưng hiệu quả hơn nhiều.

Thay vì mua một số cơ sở hạ tầng tái tạo từ xa và “tính toán” yêu cầu của bạn về việc được cung cấp năng lượng tái tạo, hãy thực sự cung cấp năng lượng cho máy tính của bạn trực tiếp từ các nguồn tái tạo.

Nếu máy tính của bạn đang được cung cấp năng lượng trực tiếp bởi các tấm pin mặt trời hoặc tua-bin gió của riêng bạn, v.v., thì không cần sự khéo léo hay các dự báo thống kê phức tạp. Máy tính của bạn thực sự không nối lưới ở mức độ được cung cấp năng lượng trực tiếp từ các nguồn tái tạo của bạn.

Mặc dù được ưa chuộng hơn về mặt phát thải, nhưng cách tiếp cận này gặp thách thức trong việc mở rộng quy mô và có nguy cơ gây ra những tác động tiêu cực khi chúng ta đi vào phần dưới đây. Điện toán siêu quy mô ngày nay tập trung ở các trung tâm dữ liệu lớn. Để cung cấp năng lượng cho điện toán khổng lồ như vậy trực tiếp đòi hỏi các cơ sở sản xuất năng lượng tái tạo chiếm một lượng lớn đất và nước, xung quanh việc chiếm dụng đất của trung tâm dữ liệu vốn đã khổng lồ. Mặc dù điều này thực sự có thể làm giảm lượng phát thải điện toán từ các công cụ siêu quy mô, nhưng thường có những tác động lớn hơn về môi trường, xã hội và kinh tế, ngoài các hoạt động hậu cần liên quan.

Ví dụ, một dự án như vậy đang được tiến hành ở Zaragoza, Tây Ban Nha . Một trung tâm dữ liệu rộng 40.000 mét vuông sẽ được cung cấp bởi hai trang trại năng lượng mặt trời. Chỉ một trong hai trang trại năng lượng mặt trời này, chiếm 90MW, sẽ rộng 232 ha (2,3 triệu mét vuông). Đây gần bằng kích thước của Công viên Trung tâm ở New York. Nó sẽ chiếm lấy những vùng đất giàu đa dạng sinh học, mặc dù có các điều khoản dự phòng nhưng dường như sẽ bị thiệt hại, bao gồm cả các loài động vật và cây cối có nguy cơ tuyệt chủng. Tương tự, trung tâm dữ liệu gần đây do Google xây dựng ở Chile có quy mô gấp đôi, khai thác 169 lít nước/giây ở khu vực địa phương và do đó sẽ cần gần 10 triệu mét vuông để được cung cấp năng lượng trực tiếp bằng năng lượng mặt trời.

Người dân địa phương đã cảm nhận được tác động của việc mở rộng quy mô lớn các trung tâm dữ liệu. Đang có một phong trào kêu gọi tạm dừng xây dựng trung tâm dữ liệu . Nó đang diễn ra trên toàn cầu – ở Ireland , Hà Lan và Singapore . Điện trở không chỉ liên quan đến việc tiêu thụ điện. Việc sử dụng nước cũng là một vấn đề lớn . Người dân địa phương ở New Mexico, Mỹ , Uruguay và Chile tiếp tục đi đầu trong cuộc đấu tranh về sử dụng tài nguyên.

Tuy nhiên, siêu quy mô không phải là mô hình duy nhất và nó không nhất thiết phải là tương lai tất yếu .

Hầu hết máy tính ngày nay đều có tính phân tán cao hoặc có thể phân phối được. Có những thử nghiệm với cùng vị trí của máy tính (cụ thể là tiền điện tử), nơi đã tồn tại thế hệ tái tạo. Điều này đảm bảo nguồn điện trực tiếp cho hoạt động tính toán sử dụng năng lượng tái tạo và đóng vai trò trong việc quản lý nhu cầu điện tái tạo. Điều này cũng có nguy cơ gây ra những tác động khuyến khích tiêu cực. Nhưng với các lan can phù hợp có thể là một mô hình quan trọng để mở rộng và khám phá.

Có một số ví dụ về việc có các hệ số hình dạng khác nhau để tạo ra so với một máy tính quy mô nhà kho khổng lồ. Cuốn Hành tây năng lượng của David Sykes của Octopus Energy trình bày một cách suy nghĩ về năng lượng tập trung vào năng lượng tái tạo và hiệu quả có thể thay đổi.

Bạn cũng có thể lập luận rằng có thể có được sự tiện lợi của điện toán đám mây mà không cần phải có các trung tâm dữ liệu siêu quy mô. Các công ty như Oxide , với máy tính đám mây của họ đều tập trung vào việc tạo ra những thứ mà chúng tôi liên kết với các nhà cung cấp đám mây (dễ sử dụng) và cung cấp chúng mà không cần đến các tòa nhà đồ sộ. Một ví dụ khác, các công ty không có máy chủ đang thử nghiệm trung tâm dữ liệu Deep Green .

Tích hợp với phát điện phân tán

Việc sản xuất điện chính thống, giống như tính toán siêu quy mô, có xu hướng tập trung ở các nhà máy điện lớn. Tuy nhiên, cơ sở hạ tầng điện tái tạo có thể giúp tạo ra năng lượng phân tán. Thay vì điện được tạo ra ở một vài nút trung tâm lớn, một lượng điện đáng kể có thể được tạo ra ở một số lượng lớn các nút nhỏ hơn và lưới điện siêu nhỏ được phân bố rộng rãi. Năng lượng tái tạo được phân phối có liên quan đặc biệt đến Nam bán cầu và với việc lưu trữ pin, động lực phát triển xung quanh việc mở rộng mạnh mẽ của nó đang ngày càng tăng. Sáng kiến nổi bật nhất trong lĩnh vực này có lẽ là Liên minh Năng lượng Toàn cầu vì Con người và Hành tinh (GEAPP) , được đưa ra tại COP26 với dự kiến đầu tư 100 tỷ USD vào năng lượng tái tạo phân bổ ở Miền Nam Toàn cầu.

Ý tưởng kết hợp việc tạo ra năng lượng tái tạo phân tán với điện toán phân tán đã được đưa ra và có nhiều hứa hẹn. Điều này không chỉ cho phép cấp nguồn điện toán ngoài lưới mà còn mở rộng khả năng sử dụng kép. Ví dụ, các máy chủ của trung tâm dữ liệu phân tán có thể được sử dụng đồng thời để tính toán và sưởi ấm , giảm năng lượng hiện đang tiêu tốn cho sưởi ấm trong nhà.

6. Con voi trong phòng: nhu cầu tính toán ngày càng tăng

Như chúng ta đã thảo luận trong phần Khi nào phần mềm nhận biết carbon có ý nghĩa? , thách thức chính đối với điện toán xanh hóa không phải là tối ưu hóa mà là nhu cầu điện. Chúng tôi nghĩ rằng điện toán nhận biết carbon, nếu muốn phát huy hết tiềm năng và hứa hẹn của nó, cần phải trực tiếp tham gia vào thực tế này.

Các đề xuất nhận thức về carbon tinh tế của chúng tôi sẽ không mang lại nhiều lợi ích cho chúng tôi nếu chúng tôi cũng không giải quyết được câu hỏi lớn: công nghệ có thể chấp nhận sử dụng bao nhiêu tài nguyên của thế giới?

Có một mối nguy hiểm mà điểm mấu chốt rút ra từ đề xuất 1 và 2 là nếu chúng ta xây dựng và vận hành các trung tâm điện và dữ liệu một cách sáng tạo hơn, chúng ta có thể tiếp tục hoạt động kinh doanh như bình thường một cách an toàn. Chúng ta có thể xây dựng các sản phẩm AI khổng lồ một cách an toàn, tiếp tục phát triển các trung tâm dữ liệu của mình và tận hưởng những lợi ích từ tiềm năng điện toán cá nhân vô hạn miễn là chúng ta đang nhắm mục tiêu vào các nguồn năng lượng tái tạo đang phát triển vào những thời điểm có nhu cầu thấp.

70% tổng lượng điện vẫn đến từ nhiên liệu hóa thạch và sẽ giảm xuống còn 65% vào năm 2025. Đây là điều đáng khích lệ, nhưng không có kịch bản ngắn hạn hoặc trung hạn nào trong đó việc nhắm mục tiêu cắt giảm năng lượng tái tạo có thể cung cấp năng lượng cho điện toán toàn cầu của chúng ta. Cũng không có kịch bản nào trong đó việc mua phụ gia hoặc cung cấp năng lượng tái tạo trực tiếp có thể tăng trưởng với tốc độ cần thiết để bắt kịp và theo kịp nhu cầu điện toán đang gia tăng kịp thời để ảnh hưởng đáng kể đến quỹ đạo nóng lên toàn cầu của chúng ta.

Không thể phủ nhận rằng một trong những thay đổi lớn nhất cần có để giảm lượng khí thải carbon theo Thỏa thuận Paris là chấp nhận rằng chúng ta không thể tiếp tục phát triển mọi thứ mà không có một số hạn chế. Ít nhất là không phải trong thời gian ngắn khi chúng ta đang vượt quá ngân sách carbon của thế giới và cần giảm đáng kể lượng khí thải. Nhu cầu quản lý tăng trưởng sẽ vẫn tồn tại ngay cả khi chúng ta chuyển hoàn toàn sang năng lượng tái tạo: chúng ta sẽ cạn kiệt khoáng sản và kim loại mà chúng ta cần để theo kịp tốc độ tăng trưởng nhu cầu năng lượng hiện tại

Đề xuất 4: Nhu cầu định hình việc sử dụng điện tính toán để nó nằm trong ranh giới sử dụng tài nguyên đã thỏa thuận

TL;DR: Câu hỏi cốt lõi cần phải đặt ra trong đầu tất cả các nhà công nghệ có trách nhiệm: liệu nhu cầu điện ròng trên máy tính của tôi có giảm hay ít nhất là làm chậm tốc độ tăng của nó? Đây là một câu hỏi có thể được giải quyết ở cấp độ cá nhân, công ty, quốc gia và quốc tế.

Bức tranh phát thải toàn cầu

Ngành công nghệ bị mắc kẹt giữa yêu cầu tăng trưởng thương mại và hoạt động kinh doanh cũng như chi phí và rủi ro toàn cầu của việc đẩy nhanh hiện tượng nóng lên toàn cầu. Ngoài sự phân cực giữa tăng trưởng và suy thoái, điều chắc chắn phải được chấp nhận là tăng trưởng không giới hạn là không khả thi đối với ngành công nghiệp và hành tinh của chúng ta. Dù ranh giới của cuộc tranh luận là gì, chúng ta cần chấp nhận rằng cần phải có giới hạn đối với nguồn tài nguyên ròng mà ngành của chúng ta tiêu thụ, chứ không chỉ về mức độ chúng ta tiêu thụ chúng một cách hiệu quả về mặt năng lượng.

“Lượng khí thải từ điện toán hiện tại chiếm khoảng 2% tổng lượng khí thải trên thế giới nhưng được dự đoán sẽ tăng mạnh trong hai thập kỷ tới. Đến năm 2040, lượng khí thải chỉ riêng từ điện toán sẽ cao hơn một nửa mức phát thải có thể chấp nhận được để giữ cho sự nóng lên toàn cầu ở mức dưới 1,5°C. Sự tăng trưởng về lượng khí thải tính toán này là không bền vững: nó sẽ khiến việc đáp ứng giới hạn mức độ nóng lên của khí thải hầu như không thể đạt được. Thêm vào đó, lượng khí thải từ việc sản xuất các thiết bị máy tính vượt xa lượng khí thải từ việc vận hành chúng. Vì vậy, ngay cả khi phần mềm tiết kiệm năng lượng hơn thì việc sản xuất nhiều phần mềm hơn sẽ khiến vấn đề khí thải trở nên tồi tệ hơn.”

Điện toán carbon thấp và bền vững , của Giáo sư Wim Vanderbauwhede

Hai mô hình do Giáo sư Vanderbauwhede tạo ra cho bài viết này cho thấy rằng vấn đề thực sự mà hành tinh chúng ta gặp phải không phải là cách chúng ta tối ưu hóa điện toán thông qua các mô hình như điện toán nhận biết carbon, mà là cách chúng ta thay đổi xu hướng tăng trưởng đáng báo động về nhu cầu điện do điện toán.

Mô hình đầu tiên cho thấy rằng vì điện toán nhận biết carbon không giả định nhu cầu năng lượng giảm, chỉ tính toán xanh hơn bất kể nhu cầu nào, nên nó sẽ khó làm chậm cuộc đua của chúng ta đến điểm bùng phát hành tinh .

Hoạt động kinh doanh như thường lệ (BAU) có nghĩa là nhu cầu điện liên quan đến máy tính sẽ tăng 800% vào năm 2040 và lượng khí thải trong lĩnh vực của chúng ta tăng 310% vào năm 2040 - phần lớn lượng carbon của hành tinh.

Với tốc độ tăng trưởng nhu cầu điện toán hiện tại, việc triển khai điện toán nhận biết carbon với những điều chỉnh mà chúng tôi đề xuất, đến năm 20240, lượng khí thải liên quan đến điện toán sẽ tăng 280%. Mỗi lần giảm đều có giá trị và mua cho chúng ta nhiều ngày, nhiều tháng, nhiều năm trước các cột mốc không thể thay đổi được, do đó mức chênh lệch 20% rất quan trọng. Nhưng nó vẫn báo hiệu thảm họa. Giống như đặt một chiếc băng lên vết thương nghiêm trọng.

Ngược lại, việc giảm nhu cầu có tác động theo cấp số nhân. nếu lĩnh vực của chúng ta tiếp tục phát triển nhưng cố gắng hạn chế mức tăng trưởng đó ở mức 26% từ nay đến năm 2040, thì lượng khí thải liên quan đến máy tính của chúng ta trong năm đó sẽ bằng 50% so với hiện nay, nguyên nhân dẫn đến sự gia tăng về năng lượng tái tạo. Với những cải tiến nhận thức về carbon được đề xuất của chúng tôi, mức tiết kiệm khí thải sẽ là 56%. Trong kịch bản này, khả năng tính toán nhận biết carbon cải tiến của chúng ta có thể không phải là một miếng băng thông, mà là một trong những thành phần của giải pháp thực sự cho lĩnh vực của chúng ta và thách thức môi trường của hành tinh chúng ta.

Điều này quay trở lại với lời kêu gọi của chúng tôi về tư duy toàn diện, lâu dài, có hệ thống hơn về mối quan hệ giữa điện toán và lưới năng lượng ngày càng giảm cacbon, nơi các cơ chế đáp ứng nhu cầu sẽ ngày càng trở nên cần thiết, cũng như các cơ hội của hệ thống điện toán phân tán và năng lượng phân tán để đạt được mục tiêu đó. ít bổ sung nhất cho mô hình tập trung chiếm ưu thế của các trung tâm dữ liệu lớn và các nhà máy điện.

Về cơ bản, những gì chúng tôi đang kêu gọi là một số hoạt động dự báo ngược mang tính đổi mới, có thể chuyển ngân sách carbon toàn cầu thành ngân sách năng lượng công nghệ, theo một mốc thời gian quan trọng, đồng thời xác định những đổi mới, tích hợp và tối ưu hóa cần thiết để không chỉ vận hành mà còn phát triển mạnh trong các tình huống đó.

Điện toán nhận biết carbon hàm ý một tầm nhìn rộng hơn về mối quan hệ giữa khí thải và nhu cầu điện, tiêu thụ, sản xuất và quản lý. Kiến trúc hướng sự kiện của các hoạt động triển khai ban đầu của chúng tôi là nền tảng tuyệt vời để xây dựng. Những cải tiến mà chúng tôi đưa ra trong đề xuất 1 và 2 có thể giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa lợi ích. Nhưng cũng có cơ hội để suy nghĩ lớn hơn về cách chúng ta triển khai, mở rộng và phát triển các mô hình như vậy trên quy mô lớn với các đối tác chính sách và năng lượng quan trọng theo cách không chỉ tối ưu hóa lượng khí thải mà còn giảm mức tiêu thụ ròng một cách công bằng và bình đẳng trên tất cả các lĩnh vực. các quốc gia. Khái niệm về điện toán nhận biết carbon cải tiến có thể cực kỳ hữu ích.

Nếu bài viết này khơi dậy một cuộc trò chuyện về những mô hình này có thể trông như thế nào đối với các trung tâm dữ liệu, AI, chuỗi khối và thực sự là đối với các nhà máy điện, đối với các nhà cung cấp năng lượng tái tạo và cơ sở hạ tầng, đối với các nhà đầu tư và cơ quan quản lý, thì chắc chắn rằng những đột phá sẽ theo sau .

7. Chúng ta lấy carbon từ đâu từ đây? Giới thiệu tính toán nhận biết lưới.

Nếu các giả định được đưa ra trong bài đăng này là chính xác - vui lòng liên hệ nếu bạn có điều gì muốn bổ sung, những đóng góp sẽ được hoan nghênh nhất - chúng tôi hoàn toàn có lý khi quảng bá phiên bản tiếp theo của điện toán nhận biết carbon.

Để tranh luận, bây giờ chúng ta hãy gọi nó là điện toán nhận biết lưới. Đây sẽ là phiên bản giải quyết thực tế những gì có tác động và những gì không gây ra những hạn chế trong thế giới thực trong việc quản lý lưới điện và hiện tại với ngân sách carbon toàn cầu eo hẹp.

Tham khảo nhanh – Điện toán nhận biết lưới

Phiên bản điện toán nhận biết carbon được đề xuất tiếp theo sẽ giúp các nhà phát triển giải quyết tác động của sự thay đổi điện toán theo những cách giúp giảm lượng khí thải ròng thực sự liên quan đến lưới điện địa phương và toàn cầu. Các cách tiếp cận chính là:

1. Chạy điện toán khi nhu cầu thấp, nhắm mục tiêu nguồn điện xanh đang bị cắt giảm trong các lưới điện ổn định.
2. Chạy tính toán trên điện phụ gia.
3. Việc sử dụng điện tính toán theo nhu cầu để nó nằm trong ranh giới sử dụng tài nguyên đã thỏa thuận.

Điện toán nhận biết lưới: tránh bẫy tẩy xanh

Trên hết, blog này đã xác định rằng phiên bản “điện toán nhận biết carbon” như hiện đang được ngày càng nhiều công ty Big Tech trình bày, quảng bá và tiếp thị, không thực sự là một đóng góp đáng tin cậy đối với tác động môi trường của điện toán. Ngược lại, chúng tôi cho rằng nó hầu như không hiệu quả và chứa đầy những rủi ro chưa được thừa nhận. Đây không phải là một sự phán xét về ý định. Dù được thực hiện một cách thiện chí hay không thì hiệu quả vẫn là báo hiệu một bước tiến xanh mà chúng tôi cho rằng trong hầu hết các trường hợp không phải là một bước tiến nào cả, và trong một số trường hợp, nó không phải là bước xanh.

Nếu chúng tôi nghĩ đến ba đề xuất của mình về phần mềm nhận biết lưới điện (GAC) liên quan đến Hoạt động kinh doanh thông thường, bao gồm cả điện toán nhận biết lượng khí thải carbon (CAC) hiện tại, thì đây là những gì chúng tôi hình dung:

Việc ủng hộ mô hình nhận thức về carbon hiện tại mà không cần đặt câu hỏi, xác minh hoặc phân tích rủi ro sẽ mở ra cơ hội cho một làn sóng rửa xanh mới tinh vi và nguy hiểm về mặt kỹ thuật. Chúng tôi vẫn còn kịp thời để đưa ra sự thận trọng và sắc thái trong diễn ngôn nhận thức về carbon và quan trọng hơn là vào việc triển khai nó.

Điều này không phải để làm mất uy tín của những nỗ lực hiện tại mà là để giảm thiểu rủi ro và cải thiện chúng, trước khi khái niệm hiện tại, không có nhãn cảnh báo hoặc biện pháp giảm thiểu rủi ro, đạt đủ lực kéo để tăng giá trị thương hiệu và mở rộng quy mô mà không cần rào chắn. Đến lúc đó thì đã quá muộn và chúng ta sẽ nhận ra hậu quả sau này.

Tính đến thời điểm hiện tại, bất cứ khi nào bạn đọc: chúng tôi đã làm cho ứng dụng này nhận biết được lượng carbon hoặc tính toán thời gian cho công việc tính toán này khi lưới điện xanh nhất - trừ khi có một số bằng chứng thực tế về tác động, hãy giả sử rằng thông báo sẽ tạo ra ít hoặc không có sự khác biệt tích cực nào đối với lượng khí thải . Và nếu việc triển khai thực sự có quy mô lớn, hãy cân nhắc rằng nó có khả năng gây tổn hại đến cả khí hậu và sự ổn định/tiếp cận lưới điện, cùng với tất cả các hậu quả về kinh tế và xã hội.

Chúng tôi đã cố gắng hết sức để vạch ra một cách tiếp cận mang tính xây dựng, cẩn thận hơn, dựa trên những gì đã có và hướng tới những gì ở phía trước. Chúng tôi hy vọng có thể nắm bắt được mong muốn hiện tại là làm cho phần mềm nhận biết nhiều hơn về carbon nhưng làm cho nó hiệu quả hơn, giảm đáng kể rủi ro và tăng đáng kể khả năng hưởng lợi từ khí hậu.

Chúng tôi đã đặt tên cho phương pháp này là “điện toán nhận biết lưới” để nhấn mạnh rằng điều quan trọng là tác động mang tính hệ thống tổng thể của chúng tôi đối với lưới điện, chứ không phải là số liệu cường độ carbon tại bất kỳ thời điểm nào hoặc lượng phát thải của bất kỳ công việc điện toán cụ thể nào. Vì vậy, hãy để chúng tôi xem xét bằng mọi cách hãy nắm lấy, thử nghiệm và đổi mới với các đề xuất 1 và 2 của chúng tôi để cải thiện khả năng tính toán nhận thức về carbon: nó có khả năng hữu ích và có tác động mạnh mẽ. Nhưng khi làm như vậy, chúng ta đừng tự động cho rằng chúng ta đang ưu tiên công việc phù hợp.

Cách tiếp cận nhận biết lưới điện có nghĩa là chúng ta không bao giờ nên để việc triển khai nhận thức về carbon của các nhiệm vụ điện toán cụ thể làm chúng ta mất tập trung vào câu hỏi trọng tâm, thường xuyên trong đề xuất thứ ba: nhu cầu điện ròng của máy tính của chúng ta có giảm không?

8. Bạn có thể làm gì để giúp đỡ?

Big Tech đang lắng nghe chúng tôi và đây hiện là một điểm uốn.

Chúng tôi có cơ hội và trách nhiệm định hình diễn ngôn và hành động của công ty xung quanh điện toán nhận biết carbon theo hướng có trách nhiệm nhằm giảm lượng khí thải một cách đáng chú ý.

Bạn có thể làm điều này bằng cách:

• Chia sẻ bài viết này với những người thực hành các phương pháp tiếp cận nhận thức về carbon để giáo dục và cung cấp thông tin.

• Đóng góp cho nội dung này thông qua việc nêu ra các vấn đề hoặc đề xuất chỉnh sửa trong kho lưu trữ github của ClimateAction.tech có liên quan;

• Truyền đạt các ý tưởng và vấn đề được trình bày trong bài đăng này tới cộng đồng làm việc của bạn cũng như các bên liên quan và mạng lưới có liên quan;

• Tiến hành nghiên cứu sâu hơn và nghiên cứu điển hình về mối nguy hiểm, biện pháp giảm thiểu và cải tiến của các phương pháp tiếp cận nhận thức về carbon hiện tại và chia sẻ những phương pháp đó; Và

• Xây dựng dựa trên các khái niệm ban đầu về phần mềm nhận biết lưới thông qua nghiên cứu, nguyên mẫu, nghiên cứu điển hình hoặc phản hồi

  
  

Sự lựa chọn là của bạn. Đã đến lúc rồi.

Lưu ý: Bài viết này được xây dựng dựa trên loạt bài viết nguồn mở được viết bởi Hannah Smith và Ismael Velasco và được lưu trữ tại ClimateAction.tech . Những đánh giá và đóng góp của Michael J. Oghia , Fershad Irani , Wim Vanderbauwhed và ý kiến đóng góp không chính thức bổ sung của Phillip Jenner và Chris Adams đều được ghi nhận một cách chân thành.