CarboLite: Harnessing Performance-Carbon Trade-Off for Scientific Workflows in Serverless Platforms
CarboLite: サーバーレスプラットフォームにおける科学ワークフローのためのパフォーマンスとカーボンのトレードオフの活用 (AI 翻訳)
Amit Samanta
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文では、サーバーレスプラットフォーム上で科学ワークフローを実行する際の性能と二酸化炭素排出量のトレードオフを最適化する手法「CarboLite」を提案する。これにより、計算資源の効率的利用とカーボンフットプリント削減を両立する。
English
This paper introduces CarboLite, a method to optimize the performance-carbon trade-off for scientific workflows on serverless platforms. It enables efficient use of computing resources while reducing carbon footprint.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本ではデータセンターのエネルギー消費が増加しており、カーボンアウェアな計算手法はGXに貢献する。ただし、本論文はサーバーレスに特化しており、日本の政策との直接的な関連は薄い。
In the global GX context
Globally, carbon-aware computing is gaining attention as a way to reduce IT sector emissions. CarboLite contributes to sustainable cloud computing, aligning with broader decarbonization efforts.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Researchers in green computing can explore CarboLite's optimization techniques for carbon-aware scheduling.
🏢実務担当者:Cloud architects and platform developers can apply CarboLite to reduce carbon footprint of scientific workflows.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.5281/zenodo.19635229first seen 2026-05-15 18:18:54 · last seen 2026-05-17 05:11:53
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。