AI 秒级完成数据中心热感知容量规划
原文标题：AI-driven Thermal-aware Data Center Capacity Planning
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针对 LLM 训练与推理带来的 GPU 局部热点与热负载尖峰，论文提出 AI 驱动的热感知容量规划框架。内嵌模型学习机架功率、服务器布局、HVAC 设置等关键参数，可在毫秒级完成温度预测，相比高保真 CFD 仿真实现 10000 倍加速且保持高精度。该框架可帮助数据中心设计者与运营者即时优化工作负载分布与制冷效率。
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AI 热感知容量规划毫秒级预测温度，较 CFD 仿真加速 10000 倍。
- •针对 LLM 训练与推理造成的 GPU 局部热点与热负载尖峰
- •内嵌模型学习机架功率、服务器功率、服务器布局、HVAC 设置等参数
- •毫秒级完成温度预测，对未见数据中心设计较高保真 CFD 加速 10000 倍且保持高精度
- •框架支持即时优化工作负载分布与 HVAC 制冷效率
- •作者指出既有工作要么预测误差大，要么对数据中心运行假设过度简化
为什么重要：LLM 负载让数据中心热点与热尖峰更难预测，秒级容量规划可让设计与运营方在部署前快速权衡布局与制冷策略。
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