基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)中心動(dòng)態(tài)功耗預(yù)測(cè)與優(yōu)化

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摘要：本文探討了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在數(shù)據(jù)中心能耗管理中的應(yīng)用。通過(guò)分析多個(gè)規(guī)模數(shù)據(jù)中心的能耗特征，并融合LSTM和CNN的混合深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)了高精度的動(dòng)態(tài)功耗預(yù)測(cè)?；诖?，提出智能化能源管理策略，包括自適應(yīng)工作負(fù)載調(diào)度、智能制冷控制和服務(wù)器動(dòng)態(tài)管理。仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)際部署結(jié)果顯示，該策略能顯著降低數(shù)據(jù)中心PUE值，平均節(jié)能12.5%。（剩余4945字）