毎年、世界中で数十億台の携帯電話が廃棄されていますが、その多くはプロセッサーがまだ無傷で使用可能です。同時に、テクノロジー業界は新世代の AI コンピューティング ハードウェアに数千億ドルを投資することを計画しており、これらのハードウェアの製造には巨額の環境コストがかかります。コンピューティング能力のニーズと電子廃棄物の現実の間に橋を架けるために、Google とカリフォルニア大学サンディエゴ校は、廃棄された携帯電話プロセッサを使用してサーバーを構築し、低炭素コンピューティング プラットフォームを提供しながら廃棄物問題を解決するソリューションを開発しました。
この考え方は「携帯電話クラスターコンピューティング」と呼ばれています。研究チームは古いスマートフォンを廃家電として扱うのではなく、コンピューティングコア、つまりプロセッサ、メモリ、ストレージを統合するマザーボードに至るまで解体している。画面、バッテリー、本体、カメラなど携帯電話の形態に関わる部品をすべて取り除き、マザーボードをクラスター形態で再パッケージし、一般的なコンピューティングプラットフォームとして展開する。 Google とカリフォルニア大学サンディエゴ校は現在、2,000 個の Pixel スマートフォンのマザーボードで構成されるデータセンターを建設中で、2026 年の秋にはオンラインになる予定です。
AI の波に後押しされて、コンピューティング パワーに対する世界的な需要が前例のない指数関数的に増加しており、処理チップとストレージ チップはこのコンピューティング パワーをサポートする中核的なハードウェア基盤です。一部の業界団体は、AI 業界のインフラ投資は今年だけで 1 兆米ドルを超えると予測しています。対照的に、半導体製造は非常に複雑で非常にエネルギーを消費する産業プロセスであり、その温室効果ガス排出量は2030年には二酸化炭素換算で2億7,700万トンに達すると予想されています。
一方で、プロセッサーがそのままの状態で大量の携帯電話が埋め立て地に捨てられています。 WEEE フォーラムによると、2022 年だけで 50 億台以上の携帯電話が廃棄される予定です。研究チームは、2022年頃に発売された主力携帯電話をサンプルとして取り上げ、各携帯電話システムレベルのチップの連続演算消費電力が約3.2ワットであると仮定し、この値を上記の廃棄された携帯電話50億台に当てはめたところ、理論上約16ギガワットの稼働中の演算能力がゴミの山に放置されていると結論付けた。これらのプロセッサのうちまだ半分しか利用できないことを考慮しても、それでも約 8 ギガワットの潜在的なコンピューティング能力を提供します。比較のために、世界中で計画されている大規模データセンター プロジェクトの 1 つであるメタの Hyperion マルチキャンパス プランも、総コンピューティング能力の目標を約 5 GW としています。
このコントラストは矛盾を浮き彫りにしています。テクノロジー業界は、新しいコンピューティング チップのために莫大な費用を支払い、膨大な二酸化炭素排出に耐える計画を立てていますが、同時に既存のコンピューティング リソースを廃棄することを計画しています。もちろん、上記の放棄された計算能力データはまだ理論上の推定値であり、実際の状況はさらに複雑で多様です。それでも、これらのコンピューティング リソースのごく一部を効果的にリサイクルして利用できれば、コンピューティング業界全体の二酸化炭素排出量は大幅に削減される可能性があります。
Google とカリフォルニア大学サンディエゴ校との共同取り組みは、少なくとも小規模なサンプルから開始して、この問題への対応策です。このプロジェクトは、いわゆる「身体化炭素排出」に焦点を当てています。これは、ハードウェア製造プロセス全体に組み込まれ、機器の電源がオンになる前に発生する排出負債です。プロジェクトでは、製造済みで暗黙の二酸化炭素排出コストが「解決」されたプロセッサを再配備することで、一連のサーバーの製造排出量を増加させることなく、サーバー 1 台と同等のコンピューティング能力を獲得したいと考えています。
技術的な観点から見ると、古い携帯電話をラックに直接挿入してサーバーとして機能させることはできません。まず、携帯電話を分解して、コアのコンピューティング機能を搭載したマザーボードだけを残す必要があります。調査によると、マザーボード自体が携帯電話の全体的な炭素排出量の約 40% を占めています。スクリーンやバッテリーなどのコンポーネントを取り外すことは、体内に排出される炭素の一部がまだ無駄になっていることを意味しますが、リサイクルの観点から見ると、マザーボードのリサイクルが成功することは依然として大きな環境上の利点です。
ハードウェアの分解後、ソフトウェア レベルの変換は重要なステップです。 Android 自体は Linux 上に構築されていますが、そのモバイル指向のユーザー空間はコンシューマ デバイス向けに設計されており、クラウドの負荷には適していません。したがって、研究者らは、元の Android ユーザー空間を汎用 Linux ディストリビューションに置き換えることで、よりプログラム可能な環境を獲得し、マザーボード クラスター全体が従来のコンピューティング インフラストラクチャに近い動作をできるようにしました。オペレーティング システムのアップデートにより、個人の携帯電話には必要でもクラウド環境では必要のないセキュリティ保護の一部も削除されます。変換が完了すると、マザーボードは論理的に小型で効率的な Linux サーバーになります。
では、パフォーマンスの観点から見ると、携帯電話のプロセッサはクラウド サーバーのコンピューティング能力と同じ次元で議論できるのでしょうか? Google が提示した技術的な議論は、多くの人々が予想していたよりも楽観的です。同社は、最新のスマートフォンのラージコアのシングルスレッドパフォーマンスは、現在のマルチコアデータセンターサーバーのシングルコアパフォーマンスに達するか、それを超える可能性があると述べています。内部比較テストで、Google は 2023 Pixel Fold 携帯電話と ASUS RS720A‑E11 データセンター サーバーで SPEC ベンチマーク テストを実施しました。結果は、複数のテスト シナリオにおいて、Pixel の大型コアがサーバーのベースライン データセンター コアのパフォーマンスを上回っていることを示しました。
もちろん、これは「携帯電話＝サーバー」という意味ではありません。通常、通常のサーバーは、携帯電話よりもはるかに多くのコア、より大きなメモリ空間、より高い帯域幅、より豊富な I/O チャネル、そしてデータセンターの 24 時間稼働のために設計されたエンタープライズ レベルの管理機能とハードウェア冗長性機能を備えています。比較すると、スマートフォンには、数個の異種 CPU コアと約 8 ～ 12 GB のメモリしか搭載されていないことがよくあります。したがって、効果的に利用するための鍵は、これらのリソース制約内で実行できるワークロードのタイプ、または多数の小さなノードにきれいに分割できるワークロードのタイプを見つけることです。
カリフォルニア大学サンディエゴ校の現在の優先応用分野は、コンピューティングの教育と研究です。 Google の評価によると、20 台の携帯電話で構成される中規模のクラスタは、75 人を超える学生のコースのピーク時の課題提出要件をサポートでき、修正遅延の点でデフォルトの AWS バックエンドよりも優れています。 Googleが2026年秋に導入を計画している携帯電話2,000台まで規模が拡大すれば、同校は同様のコースを同時に約100件サポートできると見込んでいる。 Google は、この導入により、従来の数分の 1 のコストで約 50 台のサーバーに相当するコンピューティング能力が提供されると説明しています。
現在、このプロジェクトはまだ初期段階にあり、解決する必要がある既知および未知の技術的および工学的問題が数多くあります。信頼性は大きな未知数の 1 つです。消費者向け携帯電話は、データセンター環境で何年も「フル負荷で 24 時間 365 日」動作するように設計されていません。このプロジェクトは、持続的な高負荷下での消費者向けハードウェアのパフォーマンスを観察するための「スマートフォンベースの大規模コンピューティングテストベッド」として明確に位置づけられています。携帯電話のマザーボードで作られた計算ノードでいっぱいのラックが長期間継続的に稼働した場合の故障率がどのくらいになるかは誰にも正確にはわかりませんが、それを明らかにすることは実験の一部でした。
チップ自体に加えて、「シリコンを超えて」を取り巻く現実的な問題も数多くあり、検証する必要があります。たとえば、大規模な条件下で携帯電話を安全に解体し、データセンター環境に適さないバッテリーやその他のコンポーネントを取り外す方法、人件費とプロセスの複雑さを制御する方法、研究プロトタイプの段階にとどまるのではなく、リサイクルパイプライン全体を経済的に拡張できるようにする方法などです。これらの一見「地味な」摩擦要因が、このアイデアが実際のインフラストラクチャーになる可能性があるかどうかを最終的に決定します。この秋にデータセンターが正式にオンライン化されるため、業界は、この低炭素コンピューティング能力の試みが現実世界で実装できるかどうかについて、より多くの回答を得ることが期待されています。