Google Research與加州大學(xué)圣地亞哥分校（UC San Diego）的研究人員正在進(jìn)行一項實驗，將退役的Pixel手機(jī)轉(zhuǎn)化為低碳計算集群。他們的目標(biāo)是在這些設(shè)備進(jìn)入物理回收鏈路之前，榨取其剩余的算力，挑戰(zhàn)硬件生命周期的傳統(tǒng)定義，并探索一種更具碳經(jīng)濟(jì)效益的算力供給模式。
為什么要在舊手機(jī)上費(fèi)心？要理解這一決策的物理基礎(chǔ)，必須拆解計算設(shè)備的碳足跡。設(shè)備的碳排放由兩部分構(gòu)成：使用時耗電產(chǎn)生的“運(yùn)行碳”，以及制造時產(chǎn)生的“隱含碳”。
對于智能手機(jī)，制造環(huán)節(jié)占據(jù)了全生命周期80%以上的碳排放，單部手機(jī)制造排放約40至80千克二氧化碳當(dāng)量。這類似于建造一座重工業(yè)工廠：澆筑地基和安裝重型機(jī)械（制造芯片）耗費(fèi)巨大的固定成本，而每天運(yùn)轉(zhuǎn)機(jī)器（運(yùn)行芯片）則是可變成本。當(dāng)一部手機(jī)在物理老化前就被丟棄，這就相當(dāng)于因為每天的運(yùn)營電費(fèi)而廢棄一座功能完備的工廠。Google的內(nèi)部碳足跡評估顯示，手機(jī)主板承載了整機(jī)約50%的隱含碳。提取主板并讓它繼續(xù)運(yùn)行，能在更長周期內(nèi)攤銷巨大的固定碳成本。
從硬件底座來看，廢棄手機(jī)仍具備可觀的計算冗余。現(xiàn)代社會人們平均每四年更換一次手機(jī)，不過消費(fèi)者通常是為了新功能而升級換代手機(jī)，而非舊芯片在物理上已無法計算。研究團(tuán)隊在2023款Pixel Fold與ASUS RS720A-E11服務(wù)器之間進(jìn)行了基準(zhǔn)測試。運(yùn)行SPEC基準(zhǔn)測試套件的結(jié)果揭示了一個反直覺的數(shù)據(jù)點：在多數(shù)子項中，Pixel Fold性能核的單線程得分達(dá)到甚至超過了服務(wù)器單核水平。
測試結(jié)果
兩者的核心差異在于規(guī)模而非單核算力。服務(wù)器依賴于數(shù)十個多線程核心與海量內(nèi)存來處理并發(fā)，而手機(jī)僅配備了少量的異構(gòu)核心與8至12GB內(nèi)存。測試數(shù)據(jù)表明，如果將25到50部手機(jī)進(jìn)行系統(tǒng)性的算力橫向擴(kuò)展，其聚合性能即可等效于一臺現(xiàn)代服務(wù)器。
然而，將消費(fèi)級手機(jī)直接插到機(jī)架上肯定不行，物理與系統(tǒng)層面均存在沖突。在物理層面，手機(jī)的計算核心被顯示屏、電池、外殼等非必要外設(shè)包裹，浪費(fèi)了數(shù)據(jù)中心寶貴的機(jī)架空間。更為致命的是，消費(fèi)級鋰離子電池的電芯材料并未通過數(shù)據(jù)中心環(huán)境的消防安全認(rèn)證，在持續(xù)浮充或高負(fù)載熱應(yīng)力下存在熱失控風(fēng)險。
在系統(tǒng)層面，Android雖基于Linux內(nèi)核，但其用戶空間與移動優(yōu)先的邏輯深度綁定。例如，系統(tǒng)會運(yùn)行“低內(nèi)存殺手”守護(hù)進(jìn)程，主動殺死內(nèi)存占用較高的后臺任務(wù)，以維持前臺交互的流暢度。在數(shù)據(jù)中心高并發(fā)、高吞吐量的場景下，這種為消費(fèi)設(shè)備設(shè)計的保護(hù)機(jī)制反而變成了嚴(yán)重的性能瓶頸。
為了彌合消費(fèi)電子與數(shù)據(jù)中心硬件之間的鴻溝，研究團(tuán)隊設(shè)計了一套精確的三階段改造工作流：
第一階段是物理提取，工程師移除顯示屏、電池與外設(shè)硬件，僅保留承載處理器、加速器、內(nèi)存和存儲的主板。
第二階段是操作系統(tǒng)重構(gòu)，團(tuán)隊用通用的Linux發(fā)行版替換了Android用戶空間。雖然Linux內(nèi)核被保留，但低內(nèi)存殺手等移動端專屬守護(hù)進(jìn)程被徹底禁用，將系統(tǒng)的調(diào)度邏輯從“移動優(yōu)先”重定向到“通用計算優(yōu)先”。
第三階段是集群編排，裸板被分組為25到50個節(jié)點的自管理單元，使用Kubernetes進(jìn)行容器化應(yīng)用調(diào)度。Kubernetes負(fù)責(zé)作業(yè)分發(fā)、故障轉(zhuǎn)移和資源隔離，將大量異構(gòu)的裸板在邏輯上抽象為統(tǒng)一的計算資源池。
這臺由手機(jī)組成的服務(wù)器實際表現(xiàn)也非常亮眼，學(xué)生提交的CPU密集型的矩陣乘法作業(yè)，單設(shè)備執(zhí)行耗時僅約50秒，一個僅由20部手機(jī)組成的集群，就可以處理一個75人以上班級的峰值提交負(fù)載。并且值得注意的是，其批處理延遲低于運(yùn)行在AWS t3.micro實例（配置2個vCPU和1GB內(nèi)存）上的后端默認(rèn)表現(xiàn)。
測試結(jié)果
而基于這些實測指標(biāo)，該大學(xué)計劃部署一個由2000部Pixel智能手機(jī)組成的數(shù)據(jù)中心，為數(shù)百名研究人員和學(xué)生提供低成本、低碳的云計算服務(wù)，從而減少對新制造硬件的需求及其相關(guān)的碳排放。
