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申请/专利权人：大唐智创(山东)科技有限公司

摘要：本发明涉及AI算力服务器性能评估的技术领域，公开了面向AI算力服务器的多维度性能评估方法及服务器终端，包括采集AI算力服务器的风扇转速和服务器终端温度以及服务器内存利用率，对采集的数据进行数据预处理，将预处理后的数据输入到数据分析的输入层，通过对输入层处理后的数据进行分析，进而监测AI算力服务器的实时运行状态，并对AI算力服务器的运行情况进行分析，然后通过误差项反向传播AI算力服务器监测模型，对AI算力服务器运行进行调控，同时也对AI算力服务器终端运行进行调控，最终进行展示，实现了AI算力服务器的多维度性能评估调控。

主权项：1.面向AI算力服务器的多维度性能评估方法，其特征在于，包括：S1、采集AI算力服务器的初始数据，所述初始数据为风扇转速、服务器终端温度和服务器内存利用率；S2、对初始数据进行数据预处理，获取时间序列集合，所述时间序列集合包括时序数据，将时序数据输入到用于数据分析的输入层；所述对初始数据进行数据预处理为去除冗余和错误的数据；输入层作为数据分析的输入端口，用于接收预处理后的服务器内存利用率数据、风扇转速数据和服务器终端温度数据；所述输入层将输入的预处理后初始数据进行相关性处理，获取时间序列集合，将预处理后的初始数据转化为时序数据，所述时间序列集合的计算表达式如下所示： ；其中，X为时间序列集合，为输入的第n个时序数据，n取1,2,3，……；所述时序数据包括服务器内存利用率数据、风扇转速数据和服务器终端温度数据，计算表达式如下所示： ；其中，为第n组服务器内存利用率数据，为第n组风扇转速数据，为第n组服务器终端温度数据；S3、通过输入层对时序数据进行整合，得到AI算力服务器的服务器内存利用率数据、风扇转速数据和服务器终端温度数据的特征值，进而监测AI算力服务器的实时运行状态；S4、通过AI算力服务器监测模型监测风扇转速、服务器终端温度和服务器内存利用率，进而对AI算力服务器的实时运行状态进行分析，进而得出AI算力服务器的异构计算性能、能效性能和安全性能；对时间序列集合进行权重分析，并得出当前时刻输入向量权重和上一时刻输出向量的权重，通过建立AI算力服务器监测模型，对服务器内存利用率数据、风扇转速数据和服务器终端温度数据进行实时监测，AI算力服务器监测模型计算表达式如下所示： ；其中，为AI算力服务器监测模型的输出，为当前时刻输入的时间序列集合的权重，为当前时刻输入的时间序列集合，为上一刻输入的时间序列集合的权重，为上一时刻输入的时间序列集合；令为在t时刻的加权输入，则计算表达式如下所示： ；其中，为加权输入；S5、通过误差项反向传播AI算力服务器监测模型，进而对AI算力服务器运行进行调控，同时也对AI算力服务器终端运行进行调控；通过计算AI算力服务器监测模型在t时刻的误差项，进而得出所述AI算力服务器的异构计算性能、能效性能和安全性能，计算表达式如下所示： ；其中，为误差项，为函数求偏导符号；误差项根据AI算力服务器预设阈值和实际时序数据的误差值，反映出内存利用率数据映射出的异构计算性能、风扇转速数据映射出的能效性能和服务器终端温度数据映射出的安全性能；S6、若AI算力服务器及AI算力服务器终端自动控制异常和超出预设阈值，则对AI算力服务器及AI算力服务器终端进行预警，获取预警数据；S7、通过可视化屏幕对AI算力服务器监测模型监测和自动调控以及预警数据进行展示。

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