Empreinte carbone des expérimentations de recherche en informatique

L’informatique n’est pas la discipline où les expérimentations de recherche ont le plus d’impacts négatifs directs sur l’environnement. Néanmoins nos expériences en apparence “virtuelles” demandent du matériel et de l’électricité en quantités encore insuffisamment évaluées. D’après le bilan carbone de l’IRIT, les équipements numériques du laboratoire (fabrication et transport) représentent environ 17% de l’empreinte 2019 et la consommation électrique totale du laboratoire environ 6%.

Pour minimiser l’impact environnemental de nos activités de recherche, il est important de prolonger au maximum la durée de vie de nos équipements informatiques et de choisir judicieusement nos infrastructures de calcul pour nos expériences.

Le comité Empreinte Carbone des Expérimentations de Recherche s’est formé en septembre 2021 et
a un objectif en trois axes :

  1. fournir un tutoriel simple et gros grain à destination des membres de l’IRIT pour estimer et
    reporter l’impact de leurs expériences de recherche ;
  2. faire une veille bibliographique sur les travaux d’estimation plus fine de l’impact des travaux
    de recherche et produire des ressources vulgarisées et centrées sur l’IRIT ;
  3. évaluer les infrastructures de recherche propres à l’IRIT (serveurs équipe, OSIRIM, Jean
    Zay, CALMIP…) et conclure quant leurs qualités environnementales

Vous trouverez ci-dessous nos documents rendus publics.

Les outils d’estimation de l’empreinte carbone de nos expérimentations se sont grandement développés ces dernières années. Nous vous présentons ici green-algorithms.org que nous avons choisi pour son sérieux et sa simplicité. Utilisez-le pour estimer l’empreinte carbone de vos expériences, reportez les résultats dans vos publications et faites-le nous savoir !

Comment faire ?

L’outil Green Algorithm est un outil web en licence CC-BY développé par des chercheurs (voir la publication associée) et ayant vocation à être général et simple d’utilisation. Il demande d’avoir une estimation du nombre d’heures d’exécution des expériences à évaluer ainsi que le matériel et la zone géographique utilisés.

Les paramètres d’entrée et de sortie sont très explicites et la page génère même un paragraphe à inclure dans sa publication, par exemple :

This algorithm runs in 12h on 12 CPUs Xeon E5-2683 v4, and draws 2.28 kWh. Based in Austria, this has a carbon footprint of 303.10 g CO2e, which is equivalent to 0.33 tree-months (calculated using green-algorithms.org v2.0 [1]).

Nous préconisons à tous les chercheurs de l’IRIT d’utiliser cet outil et de reporter une estimation de l’empreinte carbone de leurs expériences dans chacune de leurs publications. Pour exemple, voici une publication (non-IRIT) qui le fait.

Nous recenserons les publications qui utilisent cet outil. Si vous avez des questions ou si vous utilisez déjà un autre outil similaire, prévenez-nous (mail à transition-ecologique@irit.fr avec “Empreinte carbone des travaux de recherche” dans l’objet).

Pour aller plus loin : autres calculateurs

L’outil précédent ne donne qu’une estimation très approximée de l’empreinte carbone d’une campagne d’expérimentation. Il y a d’autres outils similaires ou permettant une analyse plus fine :

  • Choisir son matériel / sa plateforme en fonction de son efficacité énergétique (FLOPS / kWh) et PUE.
  • Choisir la localisation de son centre de calcul pour favoriser ceux qui se situent sur des réseaux électriques faiblement carbonés (kgCO2eq / kWh). Indépendamment de toute considération politique, le réseau français (nucléaire, donc) offre un taux relativement faible (de l’ordre de 10 à 100, suivant les études et la prise en compte de la construction, etc…).
  • Optimiser son code : il existe de nombreuses bonnes pratiques de développement (utiliser des langages compilés, tester son code, utiliser du précalcul, …). Une bonne ressource sur le sujet est disponible ici.
  • Considérer des méthodes stochastiques plutôt que des méthodes exhaustives (par exemple l’exploration de l’espace des hyperparamètres qui se substituerait à des explorations systématiques sur une grille ou un treillis quelconque).

Source : L’origine de la plupart de ces recommandations est le papier de Lacoste et al., Quantifying the Carbon Emissions of Machine Learning, mais elles sont plus développées dans celui d’Anthony et al., Carbon Tracker.

Les batteries utilisent des métaux rares. Optimiser l’usage et la durée de vie des batteries de nos ordinateurs portables permet de minimiser notre impact environnemental.

Paramétrages simples de l’utilisation de la batterie

De manière simple, un ensemble de paramétrages et de réflexes est possible pour minimiser notre usage de la batterie, donc sa durée de vie :

  • Travailler sur secteur tout le temps où cela est possible. Quand la batterie est chargée, cela alimente directement l’ordinateur et permet donc d’économiser des charges / décharges inutiles.
  • Si usage sur batterie :
    • Maîtriser les allumages wifi, bluetooth et les limiter au strict nécessaire
    • Paramétrer les modes de mise en veille lors de période d’inactivité
    • Fermer les applications lorsqu’elles ne sont plus utilisées
    • Diminuer la luminosité de l’écran
    • Explorer les paramètres avancés de gestion de la batterie de votre système d’exploitation (exemple sur Dell ou ce lien et ce lien pour MacOS)

Augmenter la durée de vie des batteries

La majorité des batteries utilisées est au Lithium-ion. Avec cette technologie, plusieurs actions permettent d’augmenter leur durée de vie :

  • Rester entre 20% et 80% de charge. En effet, les charges / décharges complètes dégradent la batterie. Il est préférable d’effectuer des charges partielles. Il est possible de paramétrer la profondeur de charge et décharge via des utilitaires ou dans le BIOS (voir ci-dessous).
  • Éviter les trop grands changements de température

Sous Linux, pour paramétrer les seuils de charge de la batterie : LinuxParametrage et la FAQ associée

Guide des étapes pour modifier dans le BIOS (exemple avec Dell):

  • Lors du démarrage de la machine, appuyer plusieurs fois sur F2
  • Le menu du BIOS s’ouvre
  • Aller dans Power Management
  • Choisir la modalité de charge “custom” et indiquer les seuils min et max souhaités. Pour un usage très nomade des PCs portables nous conseillons l’intervalle (50% – 80%) ; pour un usage où le portable sera branché plus régulièrement l’intervalle 20% – 80% sera adapté. Il est possible qu’en fonction du constructeur vous soyez limités dans le choix des bornes. Concrètement, pour un intervalle (min, max) choisi, cela signifie que la batterie ne commencera à se charger que lorsque son état de charge sera inférieur à min et arrêtera de se charger lorsque son état de charge sera supérieur à max.
  • Enregistrer les modifications et redémarrer la machine

Pour les ordinateurs HP, “HP Battery Health Manager” est un paramètre de niveau de BIOS disponible dans la plupart des ordinateurs portables professionnels HP. Différentes options sont alors possibles : “Laisser HP s’occuper du chargement de ma batterie” ou “Optimiser l’état de ma batterie”. La seconde option limite à 80 % l’état de charge maximale de la batterie de l’ordinateur portable. OptimisationBatterieHP

Sur macOS, dans Mac OS Catalina (v10.15.5) lancé en octobre 2019, Apple a introduit une fonctionnalité intéressante pour les MacBook : la gestion de la santé de la batterie. L’optimisation du chargement de la batterie est donc déjà géré. Page Apple MacOS, GestionSantéMacOS

En savoir plus (sources)