面向数据中心的服务器能耗模型综述

• 作者: 王东清 李道童 彭继阳 叶丰华 张炳会 浪潮电子信息产业股份有限公司
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 云计算 数据中心 能耗模型 监督学习 非监督学习 强化学习
• 年，卷（期）: 2024,（11）
• 所属期刊栏目: 综述与评论
• 页码范围: 7-15
• 页数: 9页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2023.11.002

摘要

伴随着云计算技术的快速发展，数据中心的服务器能耗日益激增，带来了严重的经济和环境问题，降低数据中心能耗，对缩减数据中心运营成本、实现全球“双碳”战略目标具有重要意义；因此，不同层面的服务器能耗模型构建和预估成为了近年来研究的热点；据此，从硬件、软件层面系统地总结了服务器能耗模型的相关工作；在硬件层面，对服务器的整体能耗按加法模型、基于系统利用率模型和其他模型分类；同时，还总结了服务器部件粒度的能耗模型，涵盖CPU、内存、磁盘和网络接口；在软件层面，按机器学习的类别将服务器能耗模型归纳为监督学习、非监督学习、强化学习；此外，还比较了不同能耗模型的优缺点、适用场景，展望了能耗模型的未来研究方向。