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AI 秒级完成数据中心热感知容量规划
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…
arXiv cs.LG28 天前
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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…
研究探讨物理信息神经网络(PINN)估计射流冲击冷却中空间变化对流换热系数的广义边界表示与迁移学习。分段线性与神经网络边界估计器在多个雷诺数下评估,迁移学习可将目标训练时间减少 50.59%-84.94%。
论文提出全景性能预测框架,先预测Navier-Stokes方程基本参数(温度、压力、密度),再据此预测涡轮级子午面关键性能参数,功能类似CFD模拟器。框架引入Transformer增强神经算子(TNO),以Rotor 37叶片为参考训练。TNO预测误差小于FNO与DeepONet等先进算子,并可将…