EcoAccel-ITAD：セカンドライフ異種AIアクセラレータ向けのテレメトリ駆動型診断・embodied carbon会計フレームワーク

EcoAccel-ITAD: A Telemetry-Driven Diagnostic and Embodied Carbon Accounting Framework for Second-Life Heterogeneous AI Accelerators (原題)

Islam MS

Research Squareプレプリント2026-09-18#AI×ESG経営インパクト: コスト削減対象セクター: manufacturing

DOI: 10.21203/rs.3.rs-11065788/v1

原典: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-11065788/v1

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、廃棄されるAIアクセラレータ（GPU/NPU/TPU）の再利用を支援するテレメトリ駆動型の非破壊診断・炭素配分フレームワークEcoAccel-ITADを提案する。ベンダーAPIからECCエラーやメモリ劣化指標を取得し、複合ヘルス指数Saccelとアレニウス型残存寿命モデルで回避embodied carbon（Csaved）を定量化する。50回の実機テストで2.189秒・18.4MBの低オーバーヘッドで診断・証明書生成を完了した。

English

EcoAccel-ITAD is a telemetry-driven, non-destructive diagnostic and carbon allocation framework for second-life heterogeneous AI accelerators at decommissioning. It pulls low-level degradation metrics via vendor APIs (NVML, ROCm SMI, OneAPI) to compute a composite Accelerator Health Index (Saccel) mapped to an Arrhenius-weighted remaining-life model, quantifying avoided embodied carbon (Csaved). Across 50 testbed runs it completed diagnostics, sanitization verification, and certificate generation in 2.189 s with 18.4 MB peak memory overhead.

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

AIインフラの更新サイクル短縮に伴い、日本企業のScope 3カテゴリ1・5（購入した製品・廃棄物）の算定精度が問われる。SSBJ・有報でのScope 3開示やデータセンターの脱炭素調達において、ハードウェア単位のembodied carbon定量化は実務的な裏付けを提供する。

In the global GX context

As AI infrastructure replacement cycles shorten, embodied carbon from IT hardware becomes a material Scope 3 line item under GHG Protocol and CSRD/ISSB disclosure. This work offers a verifiable, telemetry-based method for allocating avoided embodied carbon in second-life hardware, supporting circular-economy claims and e-waste reduction in corporate climate reporting.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AIハードウェアのライフサイクル炭素会計とテレメトリ活用の新しい定量手法として参照価値が高い。

🏢実務担当者:データセンター・IT資産管理チームが廃棄GPUの再利用判断とScope 3算定根拠に活用できる。

🏛政策担当者:電子廃棄物規制やembodied carbon算定ガイドライン策定の技術的根拠として参考になる。

📄 Abstract（原文）

<title>Abstract</title> <p>The explosive expansion of enterprise AI infrastructure has shortened replacement cycles for high-density AI accelerators (GPUs, NPUs, and TPUs), creating crit ical e-waste challenges and poorly quantified Scope 3 carbon emissions. Unlike general-purpose CPUs, AI accelerators experience severe thermal cycling, high bandwidth memory (HBM/GDDR) degradation, and power-delivery degradation under continuous matrix multiplication loads. This paper presents EcoAccel ITAD, a telemetry-driven, non-destructive diagnostic and carbon allocation framework tailored for second-life heterogeneous AI hardware at the point of decommis sion. EcoAccel-ITAD interfaces directly with vendor management APIs (Nvidia NVML, AMD ROCm SMI, Intel OneAPI Level Zero) to extract low-level degrada tion metrics, including uncorrectable ECC error counts, memory controller clock throttling, and silicon aging proxies. These parameters formulate a composite Ac celerator Health Index (Saccel), which maps directly to an Arrhenius-weighted remaining-service-life model for quantifying avoided embodied carbon (Csaved). Evalu ated across 50 executions on an enterprise tensor pro cessing testbed, the system completed full diagnostic assessment, sanitization verification, and cryptographic certificate generation in 2.189 s (σ = 0.015 s) with peak memory overhead of 18.4 MB and zero persistent writes to host storage.</p>

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

Research Square https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-11065788/v1first seen 2026-09-19 04:41:53 · last seen 2026-09-21 04:22:06

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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。