摘要: 为了解决服务器实时能耗估量问题,提出了一种基于时序卷积网络的数据中心服务器能耗预测模型。首先, 根据服务器所处理负载的不同将其分成 4 类,分别为中央处理器密集型负载、内存密集型负载、输入/ 输出密集型 负载和混合型负载;然后,针对每种类型负载,通过随机森林算法分别计算其特征参数的重要性并筛选出大于阈值 的代表性参数作为模型输入;最后,利用时序卷积网络构建数据中心服务器的能耗预测模型。实验结果表明,与其 他模型相比,所提模型的平均相对误差降低了 2.18% ~ 5.29% ,在能耗预测精度方面具有一定的优势。
中图分类号:
周舟 朱单 李闯 南苏琴 文艳华. 基于时序卷积网络的数据中心服务器能耗模型[J]. 北京邮电大学学报, 2024, 47(4): 111-116.
ZHOU Zhou, ZHU Dan, LI Chuang, NAN Suqin, WEN Yanhua. The Power Model of
Data Center Server Based on Temporal Convolutional Network[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2024, 47(4): 111-116.