人工智能可以帮助数据中心更有效地运行

由麻省理工学院研究职员开拓的一种新型体系自动“进修”如安在数千台处事器上布置数据处理赏罚操纵 - 这项使命传统上用于不准确的，工钱计划的算法。这样做可以辅佐当今耗电量大的数据中心更有用地运行。

数据中心可以包括数万台处事器，这些处事器不绝地从开拓职员和用户运行数据处理赏罚使命。聚集调治算法及时地在处事器之间分派传入使命，以有用地操作全部可用的计较资源并快速完成事变。

然而，传统上，人类按照一些根基指南(“政策”)和各类衡量来微调那些调治算法。譬喻，他们可以对算法举办编码以快速完成某些事变，可能在事变之间均匀分派资源。但事变负载 - 意味着组合使命的组合 - 具有各类局限。因此，人们险些不行能针对特定事变负载优化其调治算法，因此，他们每每无法实现真正的服从潜力。

麻省理工学院的研究职员将全部手动编码卸载到呆板上。在SIGCOMM上颁发的一篇论文中，他们描写了一个体系，该体系操作“强化进修”(RL)，一种重复试验的呆板进修技能，来定制特定处事器集群中特定事变负载的调治决定。

为此，他们构建了可以实习伟大事变负载的新型RL技能。在培训中，体系实行了很多也许的方法来跨处事器分派传入事变负载，最终在操作计较资源和快速处理赏罚速率方面找到最佳衡量。除了简朴的指令，譬喻“最小化事变完成时刻”之外，不必要工钱过问。

与最好的手写调治算法对比，研究职员的体系可以在高流量时刻内快速完成约20%到30%的事变，而且速率进步一倍。然而，大大都环境下，体系会进修怎样有用地压缩事变负载以镌汰挥霍。功效表白，该体系可以使数据中心行使更少的资源以更高的速率处理赏罚沟通的事变负载。

“假如你有步伐行使呆板举办试验和错误，他们可以实行差异的方法来布置事变并自动找出哪种计策比其他人更好，”电子工程与计较机科学系博士生Hongzi Mao说。 (EECS)。“这可以自动进步体系机能。操作率的任何细小改造，乃至1%，都可觉得数据中心节减数百万美元和大量能源。“

“拟定调治决定并不是全能的，”EECS传授兼计较机科学与人工智能尝试室研究员(CSAIL)的合着者Mohammad Alizadeh增补说。“在现有体系中，这些是您必需事先抉择的硬编码参数。我们的体系学会按照数据中心和事变量来调解其打算计策特性。“

（编辑：河北网）

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