谷歌为追逐清洁能源而跨时间和地点转移灵活计算

每千瓦时排放的碳量因一天中的时段和地区不同而差异很大，因此，一批数据中心在固定时间运行相同工作负载会产生本可避免的碳足迹。

谷歌的碳智能计算将此视为一个优化问题：它预测每小时的碳强度，预测需求，并使用风险感知优化来生成容量曲线，在高碳时段限制灵活工作负载，并将其迁移到更清洁的时段和更清洁的地区。

这种方法让谷歌能够在无碳能源丰富的地区和时段运行更多计算，同时不牺牲必须立即运行的任务。该项目被认定为INFORMS Franz Edelman奖的入围项目，谷歌已公开了其底层方法及实测行为。

迁移工作负载，而非电网，以使用更绿色的电力

碳强度因时段和地点而异，因此何时计算与计算什么同样重要。

有些工作负载是灵活的，因此它们可以等待或迁移，而不会损害用户或服务水平目标。

风险感知优化会将工作保持在一天之内，因此延迟不会变成错过。

同一系统通过在非高峰和日照更充足的时段使用更便宜、更清洁的电力来节省成本。

当其他地方或稍后时间的能源更绿色时，更便宜的做法往往是迁移工作，而不是为固定时间表购买更清洁的电力。

谷歌将跨时间转移扩展到跨地点转移，并公开了各地区的每小时无碳能源数据，以便客户选择更绿色的地区。这项工作属于谷歌到2030年在各地实现全天候无碳能源运行目标的一部分，并入围了Franz Edelman奖。