基于深度学习的数据中心动态功耗预测与优化  

作　　者：卢攀 

机构地区：[1]中国移动广东公司

出　　处：《互联网周刊》2024年第19期39-41,共3页China Internet Week

摘　　要：本文探讨了深度学习技术在数据中心能耗管理中的应用。通过分析多个规模数据中心的能耗特征,并融合LSTM和CNN的混合深度学习模型,实现了高精度的动态功耗预测。基于此,提出智能化能源管理策略,包括自适应工作负载调度、智能制冷控制和服务器动态管理。仿真实验和实际部署结果显示,该策略能显著降低数据中心PUE值,平均节能12.5%。研究成果为构建绿色、高效的数据中心提供了新的技术路径和实施方案。

关 键 词：数据中心管理 能耗优化 深度学习 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]