AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、社内でAIや計算負荷のエネルギー消費の話が出ておりますが、どこから押さえればよいか分からず困っております。CEEMSというものがあると聞きましたが、要するに何ができるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理できますよ。CEEMSはCompute Energy & Emissions Monitoring Stack（CEEMS）計算エネルギー・排出監視スタックで、要するに計算ジョブがどれだけ電力を使い、どれだけのCO2に相当する排出を生むかを可視化する仕組みです。ポイントは三つ、リアルタイムの計測、CPUとGPU両対応、クラウドからスーパーコンピュータまで使えることですよ。
なるほど。現場ではGPUという言葉は聞きますが、それがどうエネルギーに直結するのか具体感がありません。GPUって要するに何が違うのですか。
素晴らしい着眼点ですね！GPUはGraphics Processing Unit（GPU）グラフィックス処理装置で、画像処理や行列計算を同時に大量処理できるため、機械学習でよく使われます。比喩で言えば、CPUが事務員ならGPUは大量の伝票を一斉にさばく流れ作業ラインで、処理が速い分、電力の使い方も変わります。CEEMSはそのGPUとCPUそれぞれの消費を拾えるのが強みですよ。
そうか、速度と消費がトレードオフになるのですね。導入するとしたらコスト対効果が気になります。我が社はクラウドも使えばオンプレも混在していますが、CEEMSは全部まとめて見られるのでしょうか。
素晴らしい視点ですね！CEEMSは“プラットフォーム非依存”に設計されており、High Performance Computing（HPC）高性能計算、Kubernetes、OpenStack、ベアメタル環境など異なる環境で動くジョブのエネルギーを一元的に推定できます。要点は三点、既存の監視ツールとの統合が容易、ハードウェアベースの推定ルールをカスタマイズ可能、リアルタイムでユーザーと運用者双方に見える化できる点です。
既存の監視ツールというと、PrometheusやGrafanaというものがあると聞きますが、それらとどう関係するのですか。これって要するにCEEMSは既存ツールの上に乗せて使うということ？
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。Prometheus（Prometheus）とGrafana（Grafana）は観測（オブザーバビリティ）エコシステムの代表的ツールで、Prometheusは時系列のメトリクス収集、Grafanaは可視化を担います。CEEMSはこれらの上に構築され、データ収集や可視化のエコシステムを活用して、エネルギーと排出量を推定しダッシュボードで示す仕組みですよ。
運用面の不安もあります。現場の担当が値をどう解釈して行動につなげるのかが分からないとただの数字になります。実際にJean‑Zayというスーパーコンピュータで運用していると聞きましたが、現場でどのように役立っているのですか。
素晴らしい観点ですね！Jean‑Zayでの事例では、CEEMSがユーザーごとのジョブの平均CPU/GPU使用率、メモリ使用、総消費電力、換算した排出量をダッシュボードで示し、ユーザーは自分のジョブ単位で効率改善の余地を把握できます。運用者はクラスタ全体の非効率なプロジェクトを特定して、資源配分や節電方針を決める材料にできます。結果として、無駄な電力使用の削減と、説明責任の向上につながるのです。
なるほど。エネルギーを測るには何が必要なのですか。機器にセンサーを付けるのか、ソフトだけで推定するのか、その違いを教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！CEEMSはハードウェアから直接とるメトリクスと、ソフトウェア的に推定するアプローチの両方を組み合わせます。電力計がある箇所は直接計測し、なければハードウェア特性や稼働率からルールを作って推定します。要するに、可能なら計測、難しければ推定ルールで補うという実務的な設計です。
よく分かりました。これって要するに、我々がやるべきはまず見える化して無駄を見つけ、次に運用規則を変えて削減する、という流れで合っていますか。
素晴らしい要約ですね！まさにその通りです。順序は、見える化→問題の特定→改善策の実行、の三段階で、CEEMSは初期の見える化と継続的なモニタリングを支えるツールになります。私が支援するなら、導入時に重要な指標を3つに絞って現場で試行し、効果を見て展開するプランを提案できますよ。
分かりました。最後に私の理解を整理しますと、自社でやるべきは、CEEMSのような可視化基盤でジョブ毎のCPU/GPUエネルギーと換算排出を把握し、効率の悪いプロジェクトを特定して改善ルールを回すこと、という理解で合っています。これなら経営判断にも使えそうです。
素晴らしい総括ですね！その理解で大丈夫です。ご不安があれば、まずはパイロットで日常業務に負担をかけず可視化だけ始めて、効果が見えた段階で拡大するのが現実的です。一緒に進めれば必ずできますよ。
1.概要と位置づけ
結論から述べると、本研究は計算ジョブのエネルギー消費とそれに伴う温室効果ガスの相当排出量を、さまざまな計算プラットフォーム横断でリアルタイムに可視化する実務的な基盤を示した点で意義深い。CEEMS（Compute Energy & Emissions Monitoring Stack）計算エネルギー・排出監視スタックは、既存の監視エコシステムを活用してユーザーと運用者双方に使えるデータを提供することで、運用改善と説明責任を同時に満たす。特にHPC（High Performance Computing）高性能計算やクラウド、ベアメタル環境をまたいで動作できる点が差別化要因である。
なぜ重要かを順序立てて説明すると、まずデジタル化の拡大によりICT領域の電力消費が増加している現状がある。企業が持続可能性（サステナビリティ）を追求する上で、単に設備を更新するだけでなく、ジョブ単位での消費を理解し効率化することが経営判断に直結する。次に、計測の実務化という観点で、CEEMSはPrometheus（Prometheus）やGrafana（Grafana）といった既存ツールの上に乗ることで導入障壁を下げた点が実務的価値を生む。
本研究が変えた最大の点は、従来バラバラだった「計測」「推定」「可視化」を一貫して運用可能な形でまとめたことにある。これにより、運用者はクラスタ全体の傾向分析や非効率プロジェクトの抽出を行い、経営層は投資対効果の観点から資源配分を検討できるようになる。つまり、技術的な可視化から経営判断までの橋渡しが可能になったのだ。
本節は概要と位置づけを述べたが、続く節では先行研究との差や技術の核心、検証方法と結果、議論と課題、今後の方向性を順に整理する。忙しい経営層向けに要点は常に「結論→根拠→応用」の順で示すことを心がける。読み終える頃には、この基盤がどのように自社の運用改善やCO2削減に寄与するかが明確になるはずだ。
短く付け加えると、本研究は単なる学術的実験ではなく、既存インフラに組み込みやすい実装を示した点で企業導入の現実性が高い。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究の多くは、個別ハードウェアレベルでの電力計測や理論的な推定モデルの提示にとどまることが多かった。CEEMSはこれらを横断的に統合し、ジョブ単位での消費・排出推定を実運用で扱える形にした点で差別化している。既存の監視ツール群を再利用する設計により、導入コストを抑えながら実用性を高めているのが重要な特徴である。
具体的には、Prometheusを中心としたメトリクス収集とGrafanaによるカスタムダッシュボードを前提に、ハードウェアの有無に応じて直接計測と推定ルールを組み合わせる。多くの先行研究が理想的環境での精度評価に注力するのに対し、本研究はJean‑Zayスーパーコンピュータでのデプロイを通じてスケールやジョブ churn（ジョブの入れ替わり）に耐える実装であることを示した点が違いである。
また、GPUベンダーごとのメトリクス対応、特にNVIDIAやAMDのアクセラレータに対するデータ取得や換算ルールを備えている点は、実務的な差別化要素である。企業における混在環境では、ベンダー差を吸収する柔軟性が採用の決め手になり得る。CEEMSの設計はこの現場要求を踏まえている。
さらに、運用者とユーザー双方の視点を想定したダッシュボード設計により、単なるデータの蓄積で終わらせず、行動変容につながる情報設計が行われている点も先行と異なる。これにより、データを見て何を改善すべきかの意思決定が実務的に行えるようになる。
結局のところ、差別化は「理論→実装→運用」までを一貫して示した実務志向のアプローチにある。
3.中核となる技術的要素
CEEMSの中核は三つの技術要素から成る。第一にメトリクス収集基盤で、Prometheusを用いて時系列データを収集する点である。Prometheusはスケールする監視基盤として広く採用されており、ジョブ毎のCPU使用率やGPU使用率、メモリ等のメトリクスを取り込むのに適している。第二に可視化基盤としてGrafanaを利用し、ユーザーと運用者に合わせたダッシュボードを用意する。
第三にエネルギー推定ルールの柔軟性である。ハードウェアが直接電力計を持つ場合は実測値を使い、計測が難しい部分はハードウェア特性や稼働率から推定するルールエンジンで補う。ここで重要なのは、推定ルールをData Center（DC）オペレーターが容易に定義・変更できる点であり、運用現場の多様な機器構成に対応できる。
専門的用語を整理すると、extended Berkeley Packet Filter（eBPF）拡張バークレー・パケット・フィルタのようなカーネルレベルの計測手法でネットワークやI/Oの統計を取る拡張が検討されており、将来的にはより細粒度の性能指標やFLOPS（Floating Point Operations Per Second）浮動小数点演算/秒のような演算量指標も取り込み可能である。これらが揃えば、単なる電力の見える化を越えて、計算効率と消費の因果関係を詳述できる。
短い追記として、本システムはGPUベンダーごとのメトリクスに対応するため、NVIDIAやAMDといった実機差を吸収する設計を優先している点を述べておく。
4.有効性の検証方法と成果
検証はJean‑Zayスーパーコンピュータ上で行われ、約1400ノード、日次で約2万ジョブの入れ替わりがある運用環境でのスケーラビリティと実用性が評価された。評価ポイントは、リアルタイムで各ジョブのCPU/GPU消費を可視化できること、運用者がクラスタ全体の非効率を特定できること、ユーザーが自分のジョブ単位で改善の余地を認識できることの三つである。これらが現実の運用で確認された点に価値がある。
成果として、ダッシュボードによりユーザーが過剰なリソース割当を自ら発見する事例や、運用者がプロジェクト単位での効率が悪い利用を把握し、割当を見直す判断ができた事例が報告されている。これにより、単純な理論精度だけでなく、実務における意思決定支援という観点での有効性が示された。
評価手法は実測と推定の比較、運用ログとの突合、そしてダッシュボード使用による行動変容の観察を組み合わせた実務的なものであった。特に注目すべきは、実測値が得られない環境でも推定ルールにより十分に有用な示唆が得られる点であり、これは導入阻害要因を低減する。
このように、CEEMSは大規模運用での有効性を示すことで、企業や研究機関にとって現実的な導入候補になり得ることを実証している。運用負荷を最小限にしつつ可視化効果を最大化する設計思想が実際に機能している。
5.研究を巡る議論と課題
議論点の一つは推定精度とその信頼性である。直接測定が可能な箇所では高精度だが、すべてをセンサーで覆うのは現実的ではないため、推定に頼る部分の不確かさが残る。ここはモデル化の精度向上と運用上の安全マージンの設定で対応する必要がある。経営層は推定値の不確実性を理解した上で、改善判断に用いるリスク管理が求められる。
次にプライバシーや利用者の受容性の課題がある。ジョブ単位の可視化は便利だが、プロジェクトや研究者が自分の利用状況を公開されたくない場合もある。運用ポリシーとして、どの粒度で誰が見られるかのアクセス制御を整備する必要がある。透明性と守秘性のバランスは制度設計の要となる。
さらに技術的課題として、ネットワークやI/Oの影響を正確に取り込むこと、そしてFLOPSなどの性能指標をエネルギー効率と結びつけることが残る。これらはeBPFのような新しい計測技術や性能計測の拡張を通じて解決されうるが、追加の実装コストと運用コストをどう回収するかが実務的検討点である。
最後に、企業導入の視点では投資対効果（ROI）の明示が必要だ。初期は可視化のための投資が必要だが、無駄な電力削減や運用最適化により長期的にコスト削減が見込める。投資判断を行うためにはパイロットでの定量的効果測定が欠かせない。
短い補足として、技術的な精度向上と組織的な運用ルールの整備が並行して進められることが導入成功の鍵である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の研究課題は三点に集約される。第一に推定ルールの高度化と自動化であり、機械学習等を用いてジョブ特性からエネルギー消費をより高精度に推定する方向性が考えられる。第二にネットワークやI/O、キャッシュ効率などの追加メトリクスを取り込み、消費の原因分析を深めること。第三に可視化を経営指標に直結させるためのKPI（Key Performance Indicator）統合である。
実務への提言としては、まずパイロット導入で重要な指標を3つに絞り短期間で効果検証を行うことが現実的である。次に得られたデータを根拠にして料金やアカウント割当のポリシーを見直し、インセンティブ設計でユーザーの協力を得ることが効果的である。最後に、継続的な改善サイクルを回すための運用体制を整備することが必要だ。
検索に使える英語キーワードとしては、Compute Energy & Emissions Monitoring、CEEMS、energy monitoring HPC、GPU energy measurement、Prometheus Grafana energy、が挙げられる。これらのキーワードで文献や事例を追うと導入の参考になる。
総じて、CEEMSが示したのは、技術的には既存ツールの組み合わせで十分に実用的なエネルギー監視が可能であり、組織的には可視化に基づく運用改善が投資対効果を生むという見通しである。企業は小さく始めて学習を重ねる姿勢が求められる。
会議で使えるフレーズ集
・「まずはパイロットで可視化を始め、効果が出れば段階的に拡大しましょう。」という言い回しは導入の現実性を示す。・「ジョブ単位でのエネルギー消費を見える化することで、非効率なプロジェクトを特定し、具体的な削減策を経営判断に繋げられます。」は経営層向けの説明に使いやすい。・「推定値の誤差と信頼区間を明示した上で、改善効果の定量化を行いましょう。」はリスク管理の視点を示すフレーズである。
参考文献：CEEMS: A Resource Manager Agnostic Energy and Emissions Monitoring Stack, M. Paipuri, “CEEMS: A Resource Manager Agnostic Energy and Emissions Monitoring Stack,” arXiv preprint arXiv:2412.07290v1, 2024.
