title: Squirrel
title: Squirrel
title: A Carbon-Aware HPC Scheduler utilizing Spatiotemporal Workload Shifting
titleType: Subtitle
title: Ein emissionsreduzierender HPC-Scheduler mit räumlich-zeitlicher Verschiebung der Arbeitslast
titleType: Subtitle
Creators: name: Springer, Luca
Publisher: name: Universität Potsdam
Year: 2025
Subjects: subject: 600 Technik, Technologie

description: Despite significant advances in hardware efficiency, data centers continue increasing
their electricity consumption due to rising application demand. Consequently, data
center carbon emissions grow. In addition to energy-saving mechanisms, increasing
progress in carbon-aware software is necessary to reduce carbon emissions and
mitigate climate change. Enhancing workload managers used in data centers with
carbon-aware mechanisms counteracts their emissions. State-of-the-art solutions
do not cover carbon-aware scheduling for the widely used workload manager Slurm.
This thesis develops and evaluates three carbon-aware scheduling algorithms for
high-performance computing clusters using the Slurm scheduler.

To this end, we elaborate on whether we can reduce operational emissions using
spatiotemporal workload shifting within a Slurm cluster in Germany and how the
effects differ across energy zones with different characteristics of their electricity
grid. We develop and evaluate Squirrel, a carbon-aware batch job scheduler pro-
totype that considers the grid carbon intensity and servers’ thermal design power
values. We also propose a forecasting algorithm for grid carbon intensity that can
be used when there is no access to forecasting data. We measure the energy profiles
of different TPCx-AI jobs and use their hourly energy consumptions to simulate
workload scheduling for three different cluster configurations. Our simulations
compare Squirrel with carbon-agnostic first-in-first-out scheduling in five different
energy zones. The comparison is based on the hourly computation of schedules
using data throughout 2023. Squirrel achieves average emission savings between
0.3% and 32% in our simulations, demonstrating the practical implications of our
research.
description: Trotz erheblicher Fortschritte bei der Hardware-Effizienz steigt der Stromver-
brauch von Rechenzentren aufgrund der zunehmenden Anwendungsnachfrage wei-
ter an. Folglich nehmen auch die Treibhausgasemissionen von Rechenzentren zu.
Zusätzlich zu Energiesparmaßnahmen sind zunehmende Fortschritte bei der Ent-
wicklung emissionsbewusster Software notwendig, um die Treibhausgasemissionen
zu reduzieren und den Klimawandel abzuschwächen. Die Erweiterung der in Re-
chenzentren eingesetzten Workload-Manager um emissionsbewusste Mechanismen
wirkt deren Emissionen entgegen. Der Stand der Technik deckt kein emissionsbe-
wusstes Scheduling für den weit verbreiteten Workload-Manager Slurm ab. Diese
Arbeit entwickelt und evaluiert drei Algorithmen für klimaschonendes Schedu-
ling von High-Performance-Computing-Clustern, welche durch Slurm verwaltet
werden.

Zu diesem Zweck untersuchen wir, ob wir die betrieblichen Emissionen durch eine
räumlich-zeitliche Verschiebung der Arbeitslast innerhalb eines Slurm-Clusters in
Deutschland reduzieren können und wie sich die Auswirkungen in verschiedenen
Energiezonen mit unterschiedlichen Eigenschaften des Stromnetzes unterscheiden.
Wir entwickeln und evaluieren Squirrel, einen Prototyp eines emissionsbewussten
Batch-Job-Schedulers, der die Emissionsintensität des Netzes und die thermische
Verlustleistung der Server berücksichtigt. Wir schlagen auch einen Prognosealgo-
rithmus für die Emissionsintensität des Netzes vor, der verwendet werden kann,
wenn kein Zugang zu Prognosedaten besteht. Wir messen die Energieprofile ver-
schiedener TPCx-AI-Jobs und verwenden ihren stündlichen Energieverbrauch, um
die Arbeitslastplanung für drei verschiedene Clusterkonfigurationen zu simulieren.
Unsere Simulationen vergleichen Squirrel mit Slurms First-in-First-out-Scheduling
in fünf verschiedenen Energiezonen. Der Vergleich basiert auf der Berechnung von
stündlichen Arbeitslastplanungen mit Daten aus dem Jahr 2023. Squirrel erzielt
in unseren Simulationen durchschnittliche Emissionseinsparungen von 0,3% bis zu
32%, was die praktische Anwendbarkeit unserer Forschung zeigt.