MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409426101 · doi:10.1109/tgcn.2025.3559505

Joint Energy and Computation Workload Management for Geo-Distributed Data Centers

2025· article· en· W4409426101 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Green Communications and Networking · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed and Parallel Computing Systems
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésWorkloadJoint (building)ComputationComputer scienceData managementDistributed computingOperating systemDatabaseEngineeringCivil engineeringAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing demands of data computation and storage for cloud-based services motivate the development and deployment of large-scale data centers (DCs). The energy demand of these devices is rising rapidly and becoming a noticeable challenge for current power networks. The smart grid (SG) is deemed as the future power system paradigm enabling more affordable and sustainable energy supply, which can effectively relieve the load pressure from DCs. Moreover, with growing concerns regarding harmful emissions due to combustion of fossil fuels, the exploitation of renewable energy sources (RES) has attracted extensive attention, which can benefit SGs and DCs, as well as society at large. However, the geo-distributed property of DCs and SGs and the uncertain nature of RES production pose severe challenges to the optimal management of computation and energy resources in such a tripartite coupling system. Focusing on these issues, a joint energy and computation workload management framework is proposed for enabling a sustainable DC paradigm with distributed RES. Specifically, a three-layer game is formulated to model the iterations among entities including the energy market, data center operators (DCOs), and SGs. The market includes a certain amount of RES that must be dispatched. The SG offers the DCO an electricity selling price while simultaneously importing RES from the market at a buying price in order to maximize the benefit. The DCO allocates the workload to different DCs, aiming to minimize the costs of energy consumption and carbon emissions. The interactive processes between different entities are further decomposed into two coupling Stackelberg games. We obtain the equilibrium state of the game and prove its uniqueness and optimality. Simulation experiments are conducted to evaluate the performance of the joint energy and computation workload management scheme and show its superiority over counterparts in utilizing renewable energy and reducing emissions. Furthermore, the impacts of various parameters on the utility of the system are investigated carefully. The proposed approach and obtained results provide useful insights for helping the DCO developing rational management strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,644

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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