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HPCのジョブレベル炭素・水フットプリント推定：ランタイムから全ライフサイクルへのバイアス評価

Job-level Carbon and Water Footprint Estimation for HPC: Bias Assessment from Runtime to Full Life Cycle (原題)

Xi Chen, P. Chris Broekema, Rob; id_orcid 0000-0002-2947-9444 van Nieuwpoort

arXiv (Cornell University)プレプリント2026-07-21#炭素会計経営インパクト: コスト削減対象セクター: computing
DOI: 10.48550/arxiv.2607.19150
原典: https://doi.org/10.48550/arxiv.2607.19150

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、HPCジョブの実行時からライフサイクル全体にわたる炭素・水フットプリントを統合的に評価するフレームワークを提案。スレッド数増加に伴い総フットプリントは低減するが、高スレッドでは効果が減少。水は主に設備製造起因、炭素は運用起因であることを示した。

English

This paper proposes a unified job-level water and carbon accounting framework for HPC that includes both operational and embodied impacts. Higher thread counts generally reduce total footprint but with diminishing returns. Water footprint is dominated by embodied impact, while carbon footprint is dominated by operational impact.

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

日本でもHPCの省エネは重要だが、水・炭素の統合評価はSSBJ開示やデータセンターの環境報告に資する可能性がある。ただし政策連動は弱い。

In the global GX context

As data centers face growing scrutiny under TCFD/ISSB, this framework offers a granular method for carbon and water footprint accounting at the job level, relevant for IT sustainability reporting globally.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a methodology for integrated carbon and water footprint estimation in HPC, useful for advancing sustainable computing research.

🏢実務担当者:HPC operators can use this to optimize job configurations for lower environmental impact, aiding sustainability reporting.

📄 抄録（日本語訳）

高性能計算の評価は伝統的に性能とエネルギーに焦点を当ててきたが、これらの指標だけでは実行時構成の持続可能性コストを捉えることはできない。我々は、運用時と内包時の影響の両方を考慮した、統一されたジョブレベルの水と炭素の会計フレームワークを提案する。結果は、スレッド数が多いほど総フットプリントが一般的に減少するが、その利点はスレッド数が多い場合には減少することを示している。水は主に内包時の影響によって支配され、一方、炭素は主に運用時の影響によって支配される。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

High performance computing evaluation has traditionally focused on performance and energy, but these metrics alone cannot capture the sustainability cost of runtime configurations. We proposes a unified job-level water and carbon accounting framework with both operational and embodied impacts. Results show that higher thread counts generally reduce total footprint, but the benefit diminishes at higher thread counts. Water is mainly dominated by embodied impact, whereas carbon is mainly dominated by operational impact.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。