Enabling users to work sustainably on shared institute computing resources

O projeto VISPA busca reduzir as emissões de gases de efeito estufa em um cluster de computação de física através de medidas centradas no usuário, como o monitoramento de consumo energético individual e o agendamento de tarefas baseado na disponibilidade de energia renovável, promovendo uma mudança cultural de sustentabilidade na comunidade científica.

O essencial

O Dilema da "Cozinha Compartilhada": Como tornar o supercomputador da universidade mais ecológico

Imagine que você mora em um grande prédio de estudantes e todos compartilham uma única, gigantesca cozinha profissional. Essa cozinha é incrível: tem fogões potentes, fornos de última geração e processadores de alimentos ultra rápidos. É lá que os estudantes de culinária (os pesquisadores de física) preparam suas receitas complexas (os cálculos científicos).

O problema? Esse prédio é antigo, de 1970. O sistema de ventilação é velho, não dá para trocar as janelas para economizar ar-condicionado e a conta de luz é astronômica. Além disso, ninguém sabe exatamente quanta energia cada estudante gasta para fazer um simples ovo mexido ou um banquete de cinco pratos.

O projeto VISPA, da Universidade RWTH Aachen, decidiu resolver isso. Eles perceberam que, como não podem mudar o prédio, precisam mudar o comportamento de quem cozinha.

Aqui estão as três grandes estratégias que eles criaram, explicadas de um jeito simples:

1. O "Contador de Calorias" da Energia (Transparência)

Sabe quando você começa uma dieta e passa a ler o rótulo de tudo para ver as calorias? O VISPA fez isso com a eletricidade. Eles instalaram sensores que funcionam como um "contador de calorias" para cada tarefa de computação.

• A ideia: Agora, o pesquisador não recebe apenas um "ok, seu cálculo terminou". Ele recebe um relatório dizendo: "Sua receita de hoje gastou 2 quilos de energia".
• O objetivo: Quando você vê o "custo" do que está fazendo, você começa a pensar: "Será que eu realmente preciso desse forno gigante para aquecer apenas um pãozinho?". Isso cria uma consciência de que a energia não é infinita.

2. O "Semáforo da Energia Limpa" (Agendamento Inteligente)

A energia que chega na tomada nem sempre vem de fontes limpas (como sol e vento). Às vezes, vem de carvão ou gás, que poluem mais. O projeto usa um sistema de semáforo:

• Verde: Muita energia solar e eólica disponível na rede elétrica. É a hora de "cozinhar" pesado!
• Vermelho: A rede está usando muito combustível fóssil. É hora de esperar.
• A solução: Eles criaram um botão opcional. O pesquisador pode dizer: "Eu não tenho pressa. Só ligue meu fogão quando o semáforo estiver verde". É como esperar o momento em que o sol está mais forte para usar a máquina de lavar solar.

3. O "Tamanho Certo do Prato" (Eficiência de Recursos)

Muitos pesquisadores, por medo de faltar comida, pedem recursos exagerados. É como se, para fazer um sanduíche, você reservasse uma mesa de jantar para 12 pessoas e pedisse 10 pratos e 10 talheres. Isso ocupa espaço e impede que outros estudantes usem a mesa.

• A solução: O sistema agora olha para o que você fez no passado e diz: "Ei, da última vez que você fez esse sanduíche, você só usou um prato pequeno. Por que não pede um menor desta vez?".
• O resultado: Com pedidos mais realistas, o sistema consegue "apertar" mais tarefas no mesmo espaço, evitando que máquinas fiquem ligadas à toa gastando energia.

Resumo da Ópera

Em vez de tentar construir um prédio novo e ultra tecnológico (o que seria caro e difícil), os cientistas decidiram educar os usuários.

Eles criaram um sistema onde o pesquisador tem o poder de escolher: ele pode ser um "chef desperdiçador" ou um "chef sustentável". Ao dar informações claras (o contador de calorias), opções de tempo (o semáforo) e dicas de economia (o tamanho do prato), eles estão transformando a cultura da ciência para que o progresso do conhecimento não custe o futuro do planeta.

Resumo técnico

Resumo Técnico: Viabilizando o Trabalho Sustentável em Recursos de Computação Compartilhados de Institutos

Problema
O projeto VISPA é um cluster de computação de médio porte utilizado para análise de dados de física e ensino na RWTH Aachen University. O principal desafio reside no fato de o cluster estar instalado em um edifício da década de 1970, cujas limitações de infraestrutura (como sistemas de resfriamento compartilhados e antigos) impedem melhorias tecnológicas convencionais de eficiência energética (como upgrades de PUE). Diante da impossibilidade de otimizar o hardware de infraestrutura, o problema central é: como reduzir a pegada de carbono e o consumo de energia de um cluster de pesquisa focado no comportamento e na conscientização do usuário?

Metodologia
Os autores adotaram uma abordagem baseada em intervenções tecnológicas e comportamentais, centrada no usuário, dividida em três pilares:

1. Monitoramento e Transparência de Energia: Implementação de um sistema que combina telemetria de dispositivos (sensores de CPU via RAPL e GPU via NVML) com medições físicas em réguas de energia (PDUs). O sistema estima o consumo de energia por tarefa individual (per-job), decompondo-o em componentes de GPU, CPU e um "overhead" residual (memória, ventoinhas, etc.).
2. Agendamento Baseado em Renováveis: Utilização de dados do Instituto Fraunhofer ISE para monitorar a participação de energias renováveis na rede elétrica alemã através de um sistema de "semáforo" (verde, amarelo, vermelho). O sistema de gerenciamento de tarefas (HTCondor) permite que usuários optem por adiar execuções para períodos de alta disponibilidade de energia limpa (green-window scheduling).
3. Otimização de Recursos (Memória): Desenvolvimento de uma ferramenta de linha de comando que fornece feedback histórico aos usuários sobre o uso real de memória em tarefas similares, combatendo a superprovisão de recursos (quando o usuário solicita muito mais memória do que a necessária).
4. Simulação (Digital Twin): Criação de um "gêmeo digital" do cluster usando containers Docker e HTCondor para simular o impacto de diferentes políticas de sustentabilidade em cargas de trabalho históricas e sintéticas, utilizando uma rede neural para prever o consumo de energia a partir do uso de recursos.

Principais Contribuições

• PETRA (Programmed Energy Tracker for more Resource Awareness): Um sistema de comunicação (chatbot e interface de terminal) que fornece aos usuários dados personalizados sobre seu consumo de energia, pegada de carbono por projeto e previsões de disponibilidade de energia renovável.
• Sistema de Estimativa de Energia por Tarefa: Um método robusto para atribuir consumo energético a processos individuais em ambientes compartilhados, permitindo a prestação de contas (accounting) por projeto de pesquisa.
• Ferramenta de "Right-sizing" de Memória: Um mecanismo de feedback preventivo que ajuda usuários a solicitar quantidades realistas de memória, aumentando a densidade de tarefas por nó e a eficiência do cluster.
• Framework de Simulação de Sustentabilidade: Um modelo capaz de prever o trade-off entre a qualidade do serviço (tempo de espera na fila) e o impacto ambiental (emissões de CO2e).

Resultados
Os autores avaliaram as medidas através de dois cenários de simulação:

• Cenário de Pesquisa Intensiva (Carga de trabalho artificial): A combinação de todas as medidas (pedidos de recursos precisos + desligamento dinâmico de máquinas + agendamento sustentável) resultou na maior redução de emissões de CO2e e consumo de energia, mantendo o tempo de espera dos usuários abaixo do nível de base.
• Cenário de Uso Realista (Dados históricos de 11 dias): Em um regime de baixa utilização (onde o cluster fica ocioso 90% do tempo), o desligamento dinâmico de máquinas (Measure B) foi a medida mais eficaz, reduzindo o consumo de energia e CO2e em aproximadamente 90%. O agendamento baseado em renováveis mostrou-se eficaz para reduzir emissões, mas pode causar tempos de espera excessivos se não for limitado por um tempo máximo de espera (maxwait).

Significância
O trabalho demonstra que, para clusters de departamentos ou institutos onde melhorias de hardware de infraestrutura são inviáveis, a sustentabilidade pode ser alcançada através da mudança cultural e da transparência de dados. Ao transformar o consumo de energia em uma métrica visível e acionável para o cientista, o projeto promove uma prática de computação mais responsável, equilibrando o ganho científico com a preservação ambiental. O modelo serve como um template para outros ambientes acadêmicos que buscam reduzir seu impacto climático sem depender de grandes investimentos em infraestrutura de data center de última geração.