基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)的數(shù)據(jù)中心溫度預(yù)測算法
關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)中心 溫度預(yù)測 長短期記憶網(wǎng)絡(luò) 服務(wù)器入口溫度
摘要：大數(shù)據(jù)和云計(jì)算時(shí)代推動數(shù)據(jù)中心規(guī)模迅速擴(kuò)大,有調(diào)查研究顯示,國內(nèi)數(shù)據(jù)中心年耗電量超過全社會用電量的1.5%,且在數(shù)據(jù)中心運(yùn)行時(shí)高達(dá)10%的機(jī)柜運(yùn)行溫度高于設(shè)備可靠性的允許范圍。溫度監(jiān)測和預(yù)測對于防止服務(wù)器過熱而停機(jī)和提高數(shù)據(jù)中心的能源效率至關(guān)重要。文中提出了一種基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)的溫度預(yù)測算法,該算法使用數(shù)據(jù)中心溫度監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)和服務(wù)器實(shí)際運(yùn)行參數(shù)生成時(shí)間序列訓(xùn)練集來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并預(yù)測服務(wù)器入口溫度。為了降低預(yù)測模型的訓(xùn)練時(shí)間,基于熱局部性原理提出了一種聯(lián)合建?？蚣?顯著降低了在線溫度預(yù)測建模的復(fù)雜性。在一個(gè)有15臺服務(wù)器的測試臺上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)果表明該方法可以準(zhǔn)確地預(yù)測動態(tài)工作負(fù)載的服務(wù)器的入口溫度演變。
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