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Published:2024
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杨海, 孟德香, 顾明, et al. 数据中心算能协同节能技术研究[J]. 2024, 37(S2): 74-79.
DOI:
杨海, 孟德香, 顾明, et al. 数据中心算能协同节能技术研究[J]. 2024, 37(S2): 74-79. DOI: 10.13992/j.cnki.tetas.2024.s2.001.
本文聚焦于数字化时代数据中心的能源消耗问题
并提出一种创新的算能协同节能策略
以响应全球对可持续性和环境保护的日益重视。数据中心作为高能耗设施
其节能技术研究具有重要的现实和经济意义。文章首先分析了当前数据中心的能耗现状
并重点介绍了PUE作为衡量数据中心能源效率的关键指标
指出数据中心资源利用率普遍较低的问题
提出了一种跨域算能协同节能方案
基于数据采集和处理技术实现跨域的数据互通、共享和联合分析。该方案结合神经网络模型和模拟退火算法
自动生成空调群控调优策略和算力资源配置策略
以提升数据中心整体能效。通过该方案
数据中心能够有效优化能源使用和算力资源分配
实现跨域协作下的能效提升。数据中心节能技术的应用与发展是一个复杂且持续的过程
需要不断创新与优化技术手段
提升智能化管理水平
并推动绿色能源的广泛应用。
陈晓朋,许可欣,梁宇栋.人工智能促进数据中心绿色节能研究[J].信息通信技术与政策,2024(02).
钱敏.云计算背景下数据中心资源调度方法研究[J].信息技术,2022(05).
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