Temperature management in data centers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The energy consumed by data centers is starting to make up a significant fraction of the world's energy consumption and carbon emissions. A large fraction of the consumed energy is spent on data center cooling, which has motivated a large body of work on temperature management in data centers. Interestingly, a key aspect of temperature management has not been well understood: controlling the setpoint temperature at which to run a data center's cooling system. Most data centers set their thermostat based on (conservative) suggestions by manufacturers, as there is limited understanding of how higher temperatures will affect the system. At the same time, studies suggest that increasing the temperature setpoint by just one degree could save 2-5% of the energy consumption. This paper provides a multi-faceted study of temperature management in data centers. We use a large collection of field data from different production environments to study the impact of temperature on hardware reliability, including the reliability of the storage subsystem, the memory subsystem and server reliability as a whole. We also use an experimental testbed based on a thermal chamber and a large array of benchmarks to study two other potential issues with higher data center temperatures: the effect on server performance and power. Based on our findings, we make recommendations for temperature management in data centers, that create the potential for saving energy, while limiting negative effects on system reliability and performance.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle