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基于人工智能算法的数据中心机房气流组织温度预测研究
被引量:
2
1
作者
许俊
程序
+3 位作者
胡孝俊
姚贵策
祝华
贺晓
《邮电设计技术》
2022年第12期52-56,共5页
在数据中心的总能耗中,制冷装置的能耗占50%。在中国提出“双碳”目标的背景下,设计建造智能数据中心,采取局部制冷的方式对降低制冷所需能耗,进而降低数据中心总能耗以及碳排放具有十分重要的意义。为达成这一目标,需要一种能够快速预...
在数据中心的总能耗中,制冷装置的能耗占50%。在中国提出“双碳”目标的背景下,设计建造智能数据中心,采取局部制冷的方式对降低制冷所需能耗,进而降低数据中心总能耗以及碳排放具有十分重要的意义。为达成这一目标,需要一种能够快速预测局部热点的方法。传统计算流体力学方法虽然也能实现预测,但对算力和运算时间都要求较高。因此,提出一种使数据中心走向智能化的关键技术,即在已知空调温度、机柜功率等参数下,对数据中心的温度场进行快速而准确的预测,它是智慧数据中心的重要组成部分。
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关键词
数据中心冷却
气流组织温度分布
卷积神经网络
机器学习
智能计算流体力学
下载PDF
职称材料
题名
基于人工智能算法的数据中心机房气流组织温度预测研究
被引量:
2
1
作者
许俊
程序
胡孝俊
姚贵策
祝华
贺晓
机构
中讯邮电咨询设计院有限公司郑州分公司
北京航空航天大学
中国联通上海分公司
出处
《邮电设计技术》
2022年第12期52-56,共5页
文摘
在数据中心的总能耗中,制冷装置的能耗占50%。在中国提出“双碳”目标的背景下,设计建造智能数据中心,采取局部制冷的方式对降低制冷所需能耗,进而降低数据中心总能耗以及碳排放具有十分重要的意义。为达成这一目标,需要一种能够快速预测局部热点的方法。传统计算流体力学方法虽然也能实现预测,但对算力和运算时间都要求较高。因此,提出一种使数据中心走向智能化的关键技术,即在已知空调温度、机柜功率等参数下,对数据中心的温度场进行快速而准确的预测,它是智慧数据中心的重要组成部分。
关键词
数据中心冷却
气流组织温度分布
卷积神经网络
机器学习
智能计算流体力学
Keywords
IDC cooling down
Air and temperature distribution
Convolution neural networks
Machine learning
ai-cfd
分类号
TU834.3 [建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工智能算法的数据中心机房气流组织温度预测研究
许俊
程序
胡孝俊
姚贵策
祝华
贺晓
《邮电设计技术》
2022
2
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