并非所有水耗都相等：面向可持续计算的水资源压力加权指标
分布式、并行与集群计算
2025-07-02 v2 硬件体系结构
计算机与社会
机器学习
摘要
水耗正成为计算可持续性的关键维度，尤其是随着 AI 工作负载的快速扩张。然而，当前的水影响评估往往忽视水压力在空间和时间上的变动情况。为填补这一空白，我们提出了 SCARF——首个综合评估计算水影响的框架，通过纳入水压力在空间和时间上的变动，来衡量水资源的实际使用情况。SCARF 计算调整后水影响（Adjusted Water Impact, AWI）指标，考虑水耗量和当地水压力随时间的变化。通过对 LLM 推理、数据中心和半导体制造厂的三个案例研究，我们展示了通过优化位置和时间选择，有助于减少水资源消耗，为实现水资源可持续计算铺平了道路。该代码已公开于 https://github.com/jojacola/SCARF。
引用
@article{arxiv.2506.22773,
title = {Not All Water Consumption Is Equal: A Water Stress Weighted Metric for Sustainable Computing},
author = {Yanran Wu and Inez Hua and Yi Ding},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.22773},
year = {2025}
}
备注
7 pages, 9 figures, The 4th Workshop on Sustainable Computer Systems (HotCarbon'25), Cambridge, MA, July 10-11th, 2025