Via l’un de ses chercheurs, le CEA tente de répondre à une question : « Quel avenir pour le cloud face aux enjeux de frugalité ? ». La réponse n’est en fait pas un cloud unique, mais « des clouds plus petits et plus proches des applications ». D’autres pistes pour améliorer l’efficacité énergétique sont détaillées.
La question de l’empreinte écologique du numérique est sur toutes les lèvres depuis plusieurs mois. Les rapports s’enchainent dans les différentes institutions. L’un des derniers en date est celui de l’Arcep et de l’ADEME, avec quinze propositions et autant d’actions à la clé.
En France, une loi pour réduire l’empreinte environnementale du numérique a pour rappel été publiée au Journal officiel mi-novembre. Un an auparavant, la Commission européenne publiait son rapport final sur les « technologies et politiques efficaces sur le plan énergétique d’informatique en nuage ».
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Dans le rapport européen, on apprenait que la consommation énergétique des datacenters de l’UE28 était passée de 53,9 à 76,8 TWh/an entre 2010 et 2018, soit une hausse de 42 % en huit ans. Les chiffres ne sont pas disponibles pour ces dernières années, mais la consommation est très certainement en hausse.
Le CEA ajoute que, au niveau mondial, « les datacenters utilisent aujourd’hui 3 % de l’électricité produite et sa part devrait augmenter considérablement dans les années à venir ». En 2020, elle était estimée à 650 TWh, « soit une consommation supérieure à celle de la France ». Ce chiffre montre aussi le gouffre qui sépare l’Union européenne du reste du monde.
Afin de donner des pistes sur les réflexions actuelles, le Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives propose une interview maison de Florent Kirchner, responsable du département d’ingénierie des logiciels et des systèmes. Il est aussi co-porteur du Programme et Equipements Prioritaires de Recherche(PEPR) « Développement de technologies avancées de cloud ». Il revient sur l’évolution du cloud et les importants changements qui sont en train de se mettre en place.
Cloud vs électricité à l’époque de Tesla… même combat ?
Le chercheur plante le décor :
« Aujourd’hui, le développement du cloud a atteint un stade que l’on pourrait comparer à celui de l’électricité à l’époque de Nikola Tesla (entre la fin du 19e siècle et le début du 20e siècle), c’est-à-dire qu’on en a identifié les grands principes et qu’on commence à créer les premières infrastructures (pour poursuivre l’analogie avec l’électricité, c’est l’équivalent des premières lignes et des premiers foyers électrifiés)
Le cloud arrive aussi dans les maisons via par exemple le partage de photos, ou des clouds publics tels que ceux proposés par les géants du web comme Google, Apple, Facebook (Meta), Amazon et Microsoft ou encore le chinois Baïdu. Aujourd’hui, plus d’un siècle plus tard, l’électricité est déployée à grande échelle et disponible partout, tout le temps, à la demande. Pour le cloud, cela va être la même chose : il est en train de devenir un outil de calcul et de stockage à la demande – une « commodité » pour utiliser le néologisme anglo-saxon ».
Face à l'explosion en cours sous nos yeux (mais aussi en sous-marin), Florent Kirchner détaille plusieurs volets majeurs pour rendre le cloud plus frugal, c’est-à-dire économe, peu consommateur de ressources.
Le premier concerne « l’implémentation des composants matériels et des logiciels », avec des processeurs « à la fois frugaux et très performants ». Le chef de département du CEA met en avant « le processeur ARM, doté d’une architecture plus simple et donc moins énergivore que les familles de processeurs conventionnels ».
ARM peut se targuer d’être au cœur du supercalculateur Fugaku, numéro 1 du Top 500 depuis mi-2020. Le rapport performance/consommation de ce supercalculateur est par contre loin d’être le meilleur : il ne se classe que 26e de la liste Green 500. Sur l’efficacité, Fugaku fait jeu quasi égal avec Summit – second au classement général, avec des processeurs IBM POWER9 22C : ces performances sont trois fois plus importantes, pour une consommation… multipliée par trois.
Traitement des données : sur place ou à emporter ?
Florent Kirchner affirme qu’ARM est quoi qu’il en soit « de plus en plus intégré dans les supports de calcul et de stockage du cloud, associé à des accélérateurs matériels qui optimisent certaines parties de calcul très consommatrices (comme les circuits de la société Kalray, une spin-off du CEA) ». Vous pouvez d’ailleurs retrouver un portrait de cette entreprise française dans notre magazine #3, disponible dans notre boutique.
Cette dernière a pour rappel récemment levé 5,2 millions d’euros pour « préparer sa prochaine génération de microprocesseurs ». Son créneau : des puces « capables d’analyser à la volée une quantité extrêmement importante de données, proche de là où ces données sont générées, et d'interagir en temps réel avec le monde extérieur ».
Le CEA veut aller plus loin avec de « nouvelles architectures et accélérateurs visant à réduire drastiquement l’énergie nécessaire pour du calcul sur des données massives, notamment par des solutions de calcul en mémoire qui réduit le transfert de données et donc son coût énergétique ». Samsung propose déjà des solutions du genre avec son SmartSSD et sa HBM-PIM.
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Le premier peut directement effectuer des calculs sur les données dont il dispose, sans avoir besoin de passer par le CPU de la machine ; cela permet « d’importants gains de performances […] tout en libérant le processeur qui peut gérer plus efficacement d'autres tâches ». Dans le second cas, la mémoire HBM-PIM (High Bandwidth Memory-Processing-In-Memory) intègre « de la puissance de calcul pour l'intelligence artificielle ».
Dans sa feuille de route pour limiter l’empreinte carbone de l’industrie électronique, le CEA mettait justement en avant la relocalisation des « opérations de calcul et de traitement des données au plus proche voire au sein même des composants ». Le but est de limiter la consommation d'énergie liée au transport des données, permettant aussi de diminuer les latences « tout en garantissant au citoyen la confidentialité de ses données ».
Rappelons que stocker ses données en Europe ne garantit par leur confidentialité ; le Cloud Act américain en est la preuve. La question de la souveraineté est pour rappel le fil rouge de notre magazine #3.
Mémoires non volatiles et puces neuromorphiques
Le CEA met aussi en avant le développement « des mémoires non volatiles pour remplacer les mémoires traditionnelles SRAM ou Flash ». Elles seraient donc capables de garder leurs données quand elles ne sont pas alimentées, tout en ayant de bonnes performances ; dans la lignée de la 3D Xpoint d’Intel par exemple.
Pour le CEA, ces mémoires non volatiles seraient « pour certaines, 20 000 fois moins gourmandes en énergie que les mémoires traditionnelles ». Cerise sur le gâteau, elles faciliteraient « la mise en œuvre de puces neuromorphiques qui, à l’instar du cerveau, sont capables d’analyser de nombreuses données sensorielles (images, sons, odeurs) et de les traiter avec une excellente efficacité énergétique ».
Plusieurs travaux sont en cours, notamment par Julie Grollier du CNRS qui veut mettre au point des processeurs neuromorphiques pour ordinateurs : « Ils pourraient se révéler plus rapides, plus robustes aux erreurs et consommer jusqu’à 10 000 fois moins d’énergie que les processeurs actuels ». Intel aussi est sur les rangs du calcul neuromorphique et dispose déjà de plusieurs générations de produits.
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Autre pilier, selon Florent Kirchner, « optimiser l’applicatif, c’est-à-dire les logiciels ». Cette approche multi-facettes se retrouve aussi dans les évolutions de l’infrastructure informatique du CERN.
Les chercheurs se mobilisent ainsi « pour adapter ces outils aux contraintes de calcul et de stockage dans le cloud, et permettre par exemple d’exploiter au mieux les complémentarités entre les algorithmes, et les composants électroniques sur lesquels ils opèrent ». Sur des systèmes de traitement des masses considérables de données, la moindre petite optimisation peut avoir des conséquences importantes.
Alors que revoilà le « cloud at the edge »
Le CEA met également en avant une autre piste, plus large : « agir sur le système dans son ensemble ». Il rappelle, s’il en est besoin, qu’un « cloud est un ensemble de machines branchées en réseau dans un datacenter, le Cloud dans son intégralité est en fait un ensemble de datacenters qui se "parlent" ».
Problème selon le chercheur : les clouds sont « souvent situés à une grande distance des applications qu’ils traitent – par exemple, pour deux personnes faisant une visioconférence à quelques kilomètres d’écart, les données vont parfois transiter par des datacenters implantés à plusieurs centaines de kilomètres ». Une solution à ce problème existe depuis longtemps, elle est baptisée : « cloud at the edge » ou cloud de terrain.
Il s’agit, comme leur nom l’indique, de « clouds plus petits et plus proches des applications ». Plutôt que faire transiter des données sur des centaines de kilomètres, on place les serveurs à proximité de l’endroit où les données sont produites. « C’est une révolution en marche en ce moment. Si on prend du recul, c’est une sorte de galaxie de clouds qui est en train d’émerger », ajoute le chercheur.
On pourrait comparer cela aux CDN qui placent les données au plus proche des internautes, évitant ainsi de surcharger les tuyaux d’Internet.
« Un vrai enjeu de frugalité »
En plus de l’économie sur les allers-retours des données, les clouds locaux « peuvent se spécialiser grâce à la connaissance du type de données à traiter, et ainsi augmenter leur efficacité ». Florent Kirchner reconnait néanmoins que « l’impact de cette économie doit être analysé scientifiquement, selon les cas d’usage ».
Dans tous les cas, les clouds locaux ne peuvent pas grand-chose si les données doivent être partagées entre des utilisateurs éparpillés (avec une visioconférence internationale par exemple) ou si « la quantité de données nécessite des puissances de calcul très importantes, comme dans la simulation numérique d’un avion ».
La répartition des calculs entre le cloud général et le coud at the edge « est un vrai enjeu de frugalité : si l’on se trompe, on va soit surconsommer sur les clouds at the edge parce qu’on va les sur-solliciter avec des calculs pour lesquels ils ne sont pas dimensionnés ou, à l’inverse, on va construire des datacenters qui vont tourner à vide car on ne leur aura pas alloué les tâches appropriées ».
« Les algorithmes d’orchestration sont donc des enjeux clés des clouds décentralisés », explique le chercheur. Selon la Commission européenne, la consommation de l’Edge computing devrait atteindre les 12 % de l’ensemble des datacenters européens d’ici à 2025.
Sensibiliser l’humain… à condition de bien le faire
Dernier point et pas des moindres : « la sensibilisation de l’humain ». Florent Kirchner a une idée derrière la tête : « Cela pourrait passer par la visualisation de nos usages sur le cloud, qui permettrait de voir où sont les points chauds ou froids de notre territoire numérique. À partir de là, un bilan énergétique serait présenté. On pourrait ainsi proposer à l’utilisateur des solutions pour diminuer sa consommation, et ainsi son empreinte carbone – à l’instar de ce qui existe déjà pour l’électricité ».
Il souhaite également que soient mis en place des outils « pour superviser et adapter cette consommation "à la volée" afin de gagner en efficacité énergétique ». Il s’agirait de « jumeaux numériques » des infrastructures physiques, dont la mise en place nécessitera des « recherches poussées en modélisation, simulation, et optimisation »… mais aussi en bonne volonté de la part des géants du Net pour détailler leur infrastructure.
Si on pouvait déjà avoir une fiche d’information standardisée du cloud se serait un bon début… mais ce n’est pas gagné, loin de là. Depuis le 1er janvier, les opérateurs doivent pour rappel indiquer à leurs clients la quantité de data consommée et son équivalent en émission de gaz à effet de serre. Le succès n‘est guère au rendez-vous, d’autant que certaines dénoncent une « méthodologie démontrée comme foireuse ».
