Интеллектуальное IoT-прогнозирование и обнаружение утечек для энергоэффективного жидкостного охлаждения ИИ-ЦОД
Исследование представляет proof-of-concept системы мониторинга утечек теплоносителя в жидкостном direct-to-chip охлаждении GPU-ориентированных ЦОД. Архитектура объединяет LSTM для вероятностного прогноза времени до утечки и Random Forest для оперативного выявления уже произошедшей утечки; поток данных организован через MQTT, InfluxDB и Streamlit. Оценка выполнена только на синтетических данных, согласованных с ASHRAE 2021, поэтому заявленные показатели и энергетический эффект требуют проверки на реальных площадках.
ЦОДИИ-инфраструктураЖидкостное охлаждениеDirect-to-chip cooling
Подробнее →