[發(fā)明專利]一種基于功耗預(yù)測(cè)模型的服務(wù)器功率封頂方法、系統(tǒng)在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202010572777.0 | 申請(qǐng)日: | 2020-06-22 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN111914000A | 公開(kāi)(公告)日: | 2020-11-10 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 林偉偉;吳光欣 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 華南理工大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G06F16/2458 | 分類號(hào): | G06F16/2458;G06F1/3206 |
| 代理公司: | 廣州市華學(xué)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245 | 代理人: | 陳宏升 |
| 地址: | 510640 廣*** | 國(guó)省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書(shū): | 查看更多 | 說(shuō)明書(shū): | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 功耗 預(yù)測(cè) 模型 服務(wù)器 功率 封頂 方法 系統(tǒng) | ||
1.一種基于功耗預(yù)測(cè)模型的服務(wù)器功率封頂方法,其特征在于,包括以下步驟:
第一步驟:實(shí)時(shí)采集服務(wù)器的功耗數(shù)據(jù),再將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中;
第二步驟:使用CPU密集型的基準(zhǔn)程序,獲取不同CPU負(fù)載對(duì)應(yīng)的服務(wù)器整機(jī)功耗;
第三步驟:計(jì)算不同CPU負(fù)載下服務(wù)器對(duì)應(yīng)的能效比,得到最佳能效比的功耗區(qū)間;
第四步驟:構(gòu)建預(yù)測(cè)模型,處理服務(wù)器的歷史功耗數(shù)據(jù),構(gòu)建三類輸入特征:統(tǒng)計(jì)特征、歷史功耗值和時(shí)間戳特征,訓(xùn)練初始的服務(wù)器功耗預(yù)測(cè)模型;
第五步驟:構(gòu)造輸入特征,預(yù)測(cè)服務(wù)器未來(lái)一段時(shí)間的功耗序列;
第六步驟:檢測(cè)模型的累計(jì)預(yù)測(cè)誤差,判斷是否需要重新訓(xùn)練模型;
第七步驟:計(jì)算預(yù)測(cè)序列的功耗均值,與最佳能效的功耗區(qū)間進(jìn)行比較,選擇對(duì)應(yīng)的功率封頂設(shè)置值或功耗控制策略。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于功耗預(yù)測(cè)模型的服務(wù)器功率封頂方法,其特征在于,所述第一步驟,具體為:設(shè)定采集的時(shí)間間隔,定時(shí)采集從服務(wù)器內(nèi)置功耗傳感器或者外置電表采集服務(wù)器的整機(jī)功耗,并隨后存入數(shù)據(jù)庫(kù)中,每條記錄存儲(chǔ)的對(duì)象為時(shí)間戳和整機(jī)功耗值。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于功耗預(yù)測(cè)模型的服務(wù)器功率封頂方法,其特征在于,所述第二步驟,具體為:通過(guò)調(diào)節(jié)基準(zhǔn)程序的參數(shù),設(shè)定遞增的步長(zhǎng)值,使得服務(wù)器的CPU利用率從10%到100%按照設(shè)定的步長(zhǎng)遞增,采集每個(gè)CPU負(fù)載點(diǎn)對(duì)應(yīng)的服務(wù)器整機(jī)功耗。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于功耗預(yù)測(cè)模型的服務(wù)器功率封頂方法,其特征在于,在第三步驟中,所述不同CPU負(fù)載下服務(wù)器對(duì)應(yīng)的能效比和最佳能效比的功耗區(qū)間,具體計(jì)算方法如下:
計(jì)算完不同的CPU負(fù)載下服務(wù)器對(duì)應(yīng)的能效值,將不同的能耗值和對(duì)應(yīng)的能效值組合成一個(gè)元組(PCPULoadx,EE(CPULoadx)),根據(jù)CPULoad的值升序排列元組集合,找到能效值最大的點(diǎn)EEmax,然后找到與EEmax鄰近的最大能效值點(diǎn)EEmax2,所有最佳能效區(qū)間為(EEmax2,EEmax),其對(duì)應(yīng)的服務(wù)器功耗區(qū)間為[PCPULoad1,PCPULoad2],其中PCPULoad1<PCPULoad2。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于功耗預(yù)測(cè)模型的服務(wù)器功率封頂方法,其特征在于,在第四步驟中,所述構(gòu)建預(yù)測(cè)模型具體指的是建立一個(gè)多值預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)算法采用xgboost算法;假設(shè)當(dāng)前時(shí)刻為k,分別一次性構(gòu)建前10個(gè)時(shí)刻的特征作為輸入,其中第k-i時(shí)刻的特征對(duì)應(yīng)用于預(yù)測(cè)得到k+i+1(i=0,1,...,9)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于功耗預(yù)測(cè)模型的服務(wù)器功率封頂方法,其特征在于,在第四步驟中,所述處理服務(wù)器的歷史功耗數(shù)據(jù),構(gòu)建三類輸入特征,是指:從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取指定長(zhǎng)度的最近時(shí)間的原始功耗時(shí)序序列;基于原始的功耗時(shí)序序列,分別構(gòu)建統(tǒng)計(jì)特征、功耗特征和時(shí)間戳特征;具體地,當(dāng)要構(gòu)造第k時(shí)刻的特征用于預(yù)測(cè)第k+10時(shí)刻的功耗值時(shí),需要獲取第k時(shí)刻前10分鐘的原始功耗序列和第k+10時(shí)刻的時(shí)間戳,具體的特征如下:
(1)統(tǒng)計(jì)特征:分別計(jì)算獲取當(dāng)前時(shí)刻的前10分鐘和前5分鐘功耗的均值、中位數(shù)和眾數(shù);
(2)功耗特征:包括最近的一個(gè)已知功耗值和第k個(gè)時(shí)刻的功耗值;
(3)時(shí)間戳特征:當(dāng)獲取到具體需要預(yù)測(cè)的時(shí)刻的時(shí)間戳,分別從該時(shí)間戳中提取對(duì)應(yīng)的周天、小時(shí)和分鐘三種數(shù)值信息。
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