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申请/专利权人:华南理工大学
摘要:本发明公开了一种知识迁移驱动的数据中心算力能效建模方法及装置,方法包括:获取源算力设备和目标算力设备有标记的能效数据;分别对源算力设备和目标算力设备的能效数据进行预处理,得到各自的关键能效特征空间;基于不平衡最优传输构建跨算力设备的能效模型;对所述能效模型进行训练,实现异构算力设备之间的能效特征空间差异学习;将训练好的的能效模型用于待评估目标算力设备的能效建模,评估能效性能。本发明改善了数据获取受限场景下由于异构算力设备能效特征空间存在领域漂移而导致的算力设备能效数据重用难、建模成本高以及少样本建模精度差的问题。
主权项:1.知识迁移驱动的数据中心算力能效建模方法,其特征在于,包括下述步骤:获取源算力设备和目标算力设备的能效数据;所述源算力设备包括大量有标记的能效数据,所述目标算力设备包括少量有标记的能效数据;分别对源算力设备和目标算力设备的能效数据进行预处理,得到各自的关键能效特征空间;所述关键能效特征空间是指与算力设备能效最相关的特征;基于不平衡最优传输构建跨算力设备的能效模型,所述能效模型的目标函数是得到最优的不平衡最优传输计划以及能效建模函数,通过优化所述目标函数来同时学习源算力设备和目标算力设备的关键能效特征空间边缘分布和条件分布差异,进而利用源算力设备的能效数据中所包含的有价值能效知识来提升仅有少量有标记的能效数据的目标算力设备能效建模精度;对所述能效模型进行训练,学习异构算力设备之间的关键能效特征空间差异,进而实现有效的异构算力设备的能效知识迁移;将训练好的的能效模型用于待评估目标算力设备的能效建模,评估能效性能。
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权利要求:
百度查询: 华南理工大学 知识迁移驱动的数据中心算力能效建模方法及装置
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