Adaptive hardware for energy-efficient FPGA-based data centers

Modern applications require the elaboration of massive amounts of data. Due to the computational power needed, such applications may execute in data centers that consume immense energy. In 2024, data centers contributed to 2.18% of the carbon emissions, with an increasing trend. Major Data Center operators implement several techniques to improve the sustainability of their systems (e.g. solar panels, windmills, and/or nuclear reactors on premises). Nevertheless, it is still highly relevant to explore hardware and software solutions to optimize the energy efficiency. So, designers should guarantee a high quality of the result and efficiently manage the energy required by the computation to reduce costs and carbon production. Many data centers are moving towards heterogeneous architectures equipped with specialized hardware to achieve high performance and power savings. These architectures with the customization can significantly minimize energy consumption, while hardware parallelism can optimize the execution time. However, such components have limited flexibility. Once designed, they cannot execute the functionality differently. Also, the energy consumption is fixed and depends on the implementation of the architecture. This research proposes implementing an adaptive system based on FPGA to guarantee flexibility, develop different versions of a computation component, and select the version at run time. In this way, based on the stimuli coming from the environment, such as the intensity of the incoming traffic, or availability of renewable energy, it will be possible to use logic with different energy profiles. This approach allows me to design accelerators with a power efficiency of 25× respect to a CPU and a 40% final reduction in carbon emissions.

Le applicazioni moderne richiedono l'elaborazione di enormi quantità di dati. Spesso, a causa della potenza di calcolo richiesta, tali applicazioni possono essere eseguite in data center che consumano grandi quantità di energia. Nel 2024, i data center hanno contribuito al 2.18% delle emissioni di carbonio con la tendenza ad aumentare. I principali gestori di Data Center implementano diverse tecniche per migliorare la sostenibilità dei loro sistemi (ad esempio pannelli solari, pale eoliche e/o reattori nucleari in loco). Tuttavia, è ancora molto rilevante esplorare soluzioni hardware e software per ottimizzare l'efficienza energetica. Dunque, i progettisti dovrebbero garantire non solo un'elevata qualità del risultato, ma anche gestire in modo efficiente l'energia richiesta dal calcolo per ridurre i costi e la produzione di carbonio. Per ottenere elevate prestazioni e risparmi energetici, molti data center si stanno orientando verso architetture eterogenee dotate di hardware specializzato. Grazie alla personalizzazione, queste architetture possono ridurre significativamente il consumo di energia, mentre il parallelismo hardware può ottimizzare il tempo di esecuzione. Tuttavia, tali componenti hanno una flessibilità limitata. Una volta progettati, non possono eseguire la funzionalità in modo diverso. Inoltre, il consumo di energia è fisso e dipende dall'implementazione dell'architettura. Questa ricerca propone di implementare un sistema adattativo basato su FPGA per garantire flessibilità. L'idea è quella di sviluppare diverse versioni di un componente di calcolo e selezionare quale versione è meglio utilizzata in fase di esecuzione. In questo modo, in base agli stimoli provenienti dall'ambiente, come l'intensità del traffico in entrata, o la disponibilità di energia rinnovabile, sarà possibile utilizzare la logica con diversi profili energetici. Questo approccio mi consente di progettare acceleratori con un'efficienza energetica pari a 25 volte quella di una CPU e una riduzione finale delle emissioni di carbonio del 40%.