ALTM: Adaptive learning-based thermal model for temperature predictions in data centers
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
To design effective control schemes for energy efficiency in data centers, it is crucial to have a thermal model of the system. Constructing thermal models of data centers for temperature prediction is extremely challenging, due to inherent complexity. Computational fluid dynamics (CFD) simulations or physical heat transfer equations are conventionally used to construct such thermal models. More recent approaches combine physical heat transfer rules and data-driven methods in an effort to obtain more accurate models. Our proposed adaptive learning-based thermal model (ALTM) is fast, adapts to thermal changes in the data center environment, and does not require prior knowledge of heat transfer rules between data center entities. Unlike other methods, ALTM is a holistic thermal model that predicts temperature of critical zones using data center operational variables as inputs. The operational variables are the controllable parameters and easily obtained measurements from IT and cooling units. A key use case for ALTM is that it can be effectively used for thermal-aware workload schedulers or cooling system controllers. Our results confirm the accuracy and adaptability of the model.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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