Carbon-aware Computing ist ein Architektur- und Betriebsansatz, bei dem Workloads zeitlich und räumlich so verschoben werden, dass sie möglichst dann und dort laufen, wo die Stromversorgung CO₂-arm ist. Statt nur "weniger" Strom zu verbrauchen, geht es darum, "sauberer" zu rechnen.
In der Praxis bedeutet das beispielsweise, Batch-Workloads in Stunden mit hohem Anteil erneuerbarer Energie auszuführen (Time Shifting), Workloads in Regionen mit niedrigerer Carbon-Intensität zu verlegen (Location Shifting) oder Lasten dynamisch auszubalancieren. Tools wie der Carbon Aware SDK der Green Software Foundation oder Anwendungen wie Electricity Maps liefern die nötigen Echtzeitdaten.
Einsatzzweck ist die Reduktion der CO₂-Emissionen bei gleicher Funktionalität. Damit ergänzt Carbon-aware Computing klassische Effizienzmaßnahmen: Selbst wenn der Energieverbrauch konstant bleibt, lassen sich Emissionen senken, indem schmutziger Strom durch sauberen ersetzt wird.
Der Begriff wurde durch die Green Software Foundation (2021) und Whitepapers von Microsoft, Google und Akademia bekannt gemacht. Microsofts Studie "Carbon-aware Microsoft 365" und Googles "24/7 Carbon-Free Energy"-Initiative liefern viel zitierte Beispiele.
Konkrete Implementierungen zeigt etwa Google: Trainingsläufe für ML-Modelle werden in Datenzentren verschoben, in denen aktuell viel Wind- und Solarstrom verfügbar ist. Auch die deutsche Carbon-Aware-Computing-Bewegung gewinnt an Sichtbarkeit – ein Bereich, in dem bluehands beratend und mit Open-Source-Beiträgen aktiv ist.