Análise da emissão de carbono em função da frequência de operação dos subsistemas core e uncore

Abstract

É consenso que a ebulição global é causada principalmente pela ação humana e que seus efeitos são sentidos em várias regiões do mundo. Além disso, há um aumento acentu ado da quantidade de sistemas de computação de larga escala, que consumem grandes quantidades de energia (muitas vezes proveniente da queima de combustíveis fósseis) para operar. Portanto, reduzir a pegada de carbono de sistemas de computação é uma necessidade urgente. Esta monografia procura divulgar essa urgência, revisar trabalhos publicados para expor alternativas para conquistar essa redução e, por fim, analisar qual é impacto da variação da frequência dos subsistemas core e uncore na emissão de carbono do sistema de computação. Os resultados dessa análise fornecem informações relevantes sobre quais configurações de frequência escolher dependendo do comportamento da apli cação quando o intuito é minimizar a pegada de carbono, conquistando reduções entre 12,5 e 38 por cento ao comparar a configuração ótima encontrada com a configuração padrão que visa maximizar o desempenho, totalizando uma redução de 22,55% ao somar as reduções de todas as comparações.

It is widely agreed that global boiling is primarily caused by human actions and that its effects are felt in various regions around the world. Moreover, there has been a sharp increase in the number of large-scale computing systems, which consume vast amounts of energyoften derived from the burning of fossil fuelsto operate. Therefore, reducing the carbon footprint of computing systems is an urgent necessity. This dissertation aims to highlight this urgency, review published studies to present alternatives for achieving this reduction, and ultimately analyze the impact that varying the frequency of the core and uncore subsystems has on the carbon emissions of computing systems. The results of this analysis provide relevant insights into which frequency configurations to choose de pending on the application’s behavior when the goal is to minimize the carbon footprint, achieving reductions between 12.5 and 38 percent when comparing the optimal configu ration found to the standard configuration aimed at maximizing performance, resulting in a total reduction of 22.55% by summing up the reductions from all comparisons.