論文の概要: Fast 3D Surrogate Modeling for Data Center Thermal Management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11722v1
- Date: Thu, 13 Nov 2025 02:12:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-18 14:36:23.176925
- Title: Fast 3D Surrogate Modeling for Data Center Thermal Management
- Title（参考訳）: データセンター熱管理のための高速3次元サーロゲートモデリング
- Authors: Soumyendu Sarkar, Antonio Guillen-Perez, Zachariah J Carmichael, Avisek Naug, Refik Mert Cam, Vineet Gundecha, Ashwin Ramesh Babu, Sahand Ghorbanpour, Ricardo Luna Gutierrez,
- Abstract要約: 従来の熱CFDソルバは計算コストが高く、熟練したメッシュと境界条件を必要とする。
我々は,データセンタの3次元ボキセル化表現を直接操作する視覚ベースの代理モデリングフレームワークを開発した。
以上の結果から,サロゲートモデルはデータセンター構成全体にわたって一般化し,最大2万倍の高速化を実現していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.644716872105002
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reducing energy consumption and carbon emissions in data centers by enabling real-time temperature prediction is critical for sustainability and operational efficiency. Achieving this requires accurate modeling of the 3D temperature field to capture airflow dynamics and thermal interactions under varying operating conditions. Traditional thermal CFD solvers, while accurate, are computationally expensive and require expert-crafted meshes and boundary conditions, making them impractical for real-time use. To address these limitations, we develop a vision-based surrogate modeling framework that operates directly on a 3D voxelized representation of the data center, incorporating server workloads, fan speeds, and HVAC temperature set points. We evaluate multiple architectures, including 3D CNN U-Net variants, a 3D Fourier Neural Operator, and 3D vision transformers, to map these thermal inputs to high-fidelity heat maps. Our results show that the surrogate models generalize across data center configurations and achieve up to 20,000x speedup (hundreds of milliseconds vs. hours). This fast and accurate estimation of hot spots and temperature distribution enables real-time cooling control and workload redistribution, leading to substantial energy savings (7\%) and reduced carbon footprint.
- Abstract（参考訳）: リアルタイムの温度予測を可能にすることで、データセンターのエネルギー消費と二酸化炭素排出量を減らすことは、持続可能性と運用効率にとって重要である。
これを達成するためには、様々な操作条件下での空気の流れと熱相互作用を捉えるために、3次元温度場の正確なモデリングが必要である。
従来の熱CFDソルバは正確ではあるが計算コストが高く、専門家によるメッシュと境界条件を必要とするため、リアルタイム使用には実用的ではない。
これらの制約に対処するため、我々は、サーバワークロード、ファンスピード、HVAC温度設定ポイントを組み込んだ、データセンターの3Dボクセル化表現を直接操作する視覚ベースのサロゲートモデリングフレームワークを開発した。
我々は,これらの熱入力を高忠実度熱マップにマッピングするために,3次元CNN U-Net,3次元フーリエニューラル演算子,および3次元視覚変換器を含む複数のアーキテクチャを評価した。
以上の結果から,サロゲートモデルはデータセンター構成全体にわたって一般化し,最大2万倍の高速化を実現している(数百ミリ秒/時間)。
この高速かつ正確なホットスポットと温度分布の推定により、リアルタイムの冷却制御とワークロードの再分配が可能となり、かなりのエネルギー節約(7 %)と炭素フットプリントの削減につながった。
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