論文の概要: Runtime data center temperature prediction using Grammatical Evolution techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06329v1
• Date: Fri, 11 Nov 2022 16:30:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 17:00:00.098775
• Title: Runtime data center temperature prediction using Grammatical Evolution techniques
• Title（参考訳）: 文法進化法による実行時データセンター温度予測
• Authors: Marina Zapater, Jos\'e L. Risco-Mart\'in, Patricia Arroba, Jos\'e L. Ayala, Jos\'e M. Moya and Rom\'an Hermida
• Abstract要約: 本稿では,データセンターの温度モデルの生成手法と,可変冷却環境下でのCPUおよび入出力温度の実行時予測について述べる。 時間を要する計算流体力学技術とは対照的に、我々のモデルは問題に関する具体的な知識を必要としない。 以上の結果から,データルーム内のサーバの温度を,CPUの2C以下,サーバの入出力温度0.5C以下で予測できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8909283916360866
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Data Centers are huge power consumers, both because of the energy required for computation and the cooling needed to keep servers below thermal redlining. The most common technique to minimize cooling costs is increasing data room temperature. However, to avoid reliability issues, and to enhance energy efficiency, there is a need to predict the temperature attained by servers under variable cooling setups. Due to the complex thermal dynamics of data rooms, accurate runtime data center temperature prediction has remained as an important challenge. By using Gramatical Evolution techniques, this paper presents a methodology for the generation of temperature models for data centers and the runtime prediction of CPU and inlet temperature under variable cooling setups. As opposed to time costly Computational Fluid Dynamics techniques, our models do not need specific knowledge about the problem, can be used in arbitrary data centers, re-trained if conditions change and have negligible overhead during runtime prediction. Our models have been trained and tested by using traces from real Data Center scenarios. Our results show how we can fully predict the temperature of the servers in a data rooms, with prediction errors below 2 C and 0.5 C in CPU and server inlet temperature respectively.
• Abstract（参考訳）: データセンターは巨大な電力消費者であり、計算に必要なエネルギーとサーバーを熱的赤線以下に保つのに必要な冷却の両方がある。 冷却コストを最小化する最も一般的な手法は、データ室温度の上昇である。 しかし、信頼性の問題を避け、エネルギー効率を高めるためには、可変冷却装置でサーバが達成した温度を予測する必要がある。 データルームの複雑な熱力学のため、正確な実行時データセンタ温度予測が重要な課題として残されている。 本稿では, 解析的進化法を用いて, データセンターの温度モデル生成手法と, 可変冷却装置によるCPUおよび入口温度のランタイム予測手法を提案する。 時間を要する計算流体力学の手法とは対照的に、我々のモデルは問題に関する具体的な知識を必要とせず、任意のデータセンターで使用でき、条件が変化しても再学習でき、実行時予測時に無視できるオーバーヘッドを持つ。 私たちのモデルは、実際のデータセンターシナリオのトレースを使用してトレーニングされ、テストされています。 その結果,データルーム内のサーバの温度を,cpuとサーバのインレット温度において,予測誤差が2c以下と0.5c以下で完全に予測できることを示した。

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