基于模型預測控制的數(shù)據(jù)中心節(jié)能調(diào)度算法
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如今日益增長的數(shù)據(jù)中心能耗，特別是冷卻系統(tǒng)能耗已日益受到重視，降低系統(tǒng)能耗能夠減少數(shù)據(jù)中心碳排放．提出了一種基于模型預測控制（model prediction control，簡稱MPC）的節(jié)能調(diào)度策略，該策略可以有效地減小數(shù)據(jù)中心冷卻能耗．該方法采用動態(tài)電壓頻率調(diào)節(jié)技術(shù)來調(diào)整計算節(jié)點頻率，從而減少節(jié)點間的熱循環(huán)；所有節(jié)點的峰值溫度可被保持在溫度閾值下，在任務的執(zhí)行中穩(wěn)態(tài)誤差較小，該方法可以通過動態(tài)頻率調(diào)節(jié)來抑制由于負載類型變化造成的模型不確定性帶來的內(nèi)部擾動，分析結(jié)果表明，基于模型預測的溫控算法系統(tǒng)開銷較小，具有良好的可擴展性，基于該算法設計的控制器能夠有效地降低輸入溫度，提高數(shù)據(jù)中心能耗效率．通過在實際數(shù)據(jù)中心內(nèi)運行的模擬網(wǎng)上書店，該方法與安全最小熱傳遞算法和傳統(tǒng)反饋溫控算法這兩種經(jīng)典方法相比，無論是在正常條件下還是在擾動存在的情況下都能取得較好的溫度抑制效果，系統(tǒng)性能如吞吐率也達到最大．在相同的負載條件下，該方法能夠獲得最小的輸入峰值溫度和最小的冷卻能耗。
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