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English(EN) LLM-Powered Predictive Decision-Making for Sustainable Data Center Operations

LLM系统将数据中心能耗降低32%

研究人员开发了一个使用大型语言模型(LLM)来提高数据中心可持续性的新系统。这个基于LLM的预测调度系统分析源代码以估算执行时间和能耗,并可能应用于用水量和碳排放。该系统的调度算法随后优化GPU资源分配,以减少能耗和等待时间。通过与数据中心合作,这种方法将能耗降低了32%,等待时间减少了30%。 AI

影响 优化AI工作负载调度,以减少数据中心的能耗和资源使用。

排序理由 详细介绍AI基础设施优化新系统的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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LLM系统将数据中心能耗降低32%

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Hanzhao Wang, Jingxuan Wu, Yumeng Li, Yu Pan, Guanting Chen ·

    LLM驱动的可持续数据中心运营预测性决策制定

    arXiv:2608.18503v1 Announce Type: new Abstract: The growing demand for AI-driven workloads, particularly from Large Language Models (LLMs), has raised concerns about the significant energy and resource consumption in data centers. This work introduces a novel LLM-based predictive…