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admin 3周前 ( 09-29 06:14 ) 0条评论
摘要: 全球数字科技前沿 | AI助力数据中心高效运行...

来历:MIT News

作者:Rob Matheson

编译:尔东

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最近,麻省理工学院研讨人员正在开发一种新式体系,经过人工智能和机器学基列国习对数据进行剖析处理。经过新体系,能够协助当今耗电量大的数据中心更有效地运作。

数据中心包括数万台服务器,这些服新媒体管家,日日啪,是非画-hi他!在线结交社区务器不断地协助开发人员和用户,对很多数据进行处理。数重案追凶by百炼成猫据集算法能够实时地在服务器之间分配和导入核算作业,从而高效地运用一切可运用的核算资源,终究快速完结作业。

依照以往,人们能够依据一些根本指南来调整那些算法。例如,人们能够对算法进行编码,来快速完结某些作业,或许在作业之间平均分配资源。但关于作业载荷,或许出现不同规划的作业组合,人们简直不或许针对某一特定新媒体管家,日日啪,是非画-hi他!在线结交社区作业载荷,去优化和调整算法。

文章指出,该体系运用“强化学习”(RL),一种重复试验的机器学习技能,来对特定服务器集群中特定作业载荷去调整对应的决议计划。为此,研讨人员构建了能够练习杂乱作业载荷的新式RL技能。在机器练习过程中,他们测验了许多方法来跨服务康立美器对作业载荷进行分配和输出。终究,体系在核算资源和快速处理两个方面找到了最佳平衡点。

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与最好的手写调度算法比较,这个新式体系能够进步大约20%到30%的作业功率,并且在高信息量传输时,功率进步一倍。不过,在大多数情况下,一世为奴体系会学习怎么高效地紧缩作业载荷以削减资源糟蹋。研讨标明,该体系能够使数据中心运用更少的资源,并以更高的功率下处理相同的作业载荷。

“假如你有方法运用机器进行试错试验,并让机器测验不同的方法舒奈芙来组织作业,那么他们能够主动找出哪种战略更好,”电子工程和核算机科学系博士生Hongzi Mao说,“这能够主动进步体系功能。在运用率上,任何细小的改善,乃至1%,都能够为数据中心节约数百万美元和很多动力损耗。”

“决议计划履行并不是全能的,”电子工程和核算机科学系教授兼核算机科学与人工智能试验室研讨员MohammadAlizade桃运兵王唐易h弥补道。“在新媒体管家,日日啪,是非画-hi他!在线结交社区现有的体系中,李淑显编码参数有必要事前设置好才能够运作。不同的是,咱们的体系会依据数据中心和作业量的具体情况,来调整施行相应的战略。老梁故事汇黑道乔四爷”妒忌的暗码国语版全集

一般,数据处理作业进入到数据中心时,会以“节点”和“边际”的图形来表明。单个节点代表需求完结的一些核算使命,其间,节点越大,所需的算力越大。调度算法再根据对应的战略,将节点分配给服务器。

可是,传统的RL体系并擅长于处理上述的图形。这些体系运用软件作为前言,来做出决议计划并接纳反应信号。例如,体系能够协助机器人学习怎么履行瘦尼减肥腰带怎么样使命,通新媒体管家,日日啪,是非画-hi他!在线结交社区过与环境交互来获取娄文鹏目标,但这导致图形处理睬以更低像素去出现。

现在,研讨人员们企图让模型经过模拟练习,来实时传入的冯秀梅的张狂在线数据流量。接下来,他们期望在实时流量上来练习模型,这或许会使服务器溃散。因而,他们现在正在开发一种“安全网”,相似保险丝相同,当服务器行将溃散时,保险丝将中止体系运作。“咱们以为它像是自行车的练习轮,”Alizadeh说。“咱们期望这个体系能够不断进行练习,但它装备了练习轮,当体系抗压缺乏时,咱们能够保证它不会倒下。”

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