责任编辑：Lee | 2014-06-02 09:45:33 本文摘自：CBSi中国·ZOL
在Data Centers Europe 2014上，Google数据中心副总裁Joe kava介绍了自己的公司是如何利用机器学习和人工智能来进一步改进数据中心能效的。Google的数据中心以高能效著称。但是他们还不满足。
业界一般用 PUE（电能使用效率）来衡量数据中心的能效，PUE=数据中心总设备能耗/IT设备能耗，其基准值为2，越接近1表明能效越高。Google之前的PUE已经达到了惊人的1.12，这说明其用于制冷与配电等的消耗已经很少。
但是Google决定利用神经网络让其数据中心能效更上一层楼。据Kava介绍，该项目属于Google的20%项目（参见Google创新九原则或Google管理黄金法则）。他们每30秒就计算一次PUE，还不断跟踪IT设备能耗、机外气温以及制冷和机械设备的设置情况等。
而Google数据中心团队成员Jim Gao对这些数据非常熟悉，他意识到这些数据还可以进一步利用。Gao通过机器学习对这些数据进行研究，并建立起模型来预测并进一步改进数据中心能效。
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责任编辑：Lee | 2014-06-02 09:45:33 本文摘自：CBSi中国·ZOL
在Data Centers Europe 2014上，Google数据中心副总裁Joe kava介绍了自己的公司是如何利用机器学习和人工智能来进一步改进数据中心能效的。Google的数据中心以高能效著称。但是他们还不满足。
业界一般用 PUE（电能使用效率）来衡量数据中心的能效，PUE=数据中心总设备能耗/IT设备能耗，其基准值为2，越接近1表明能效越高。Google之前的PUE已经达到了惊人的1.12，这说明其用于制冷与配电等的消耗已经很少。
但是Google决定利用神经网络让其数据中心能效更上一层楼。据Kava介绍，该项目属于Google的20%项目（参见Google创新九原则或Google管理黄金法则）。他们每30秒就计算一次PUE，还不断跟踪IT设备能耗、机外气温以及制冷和机械设备的设置情况等。
而Google数据中心团队成员Jim Gao对这些数据非常熟悉，他意识到这些数据还可以进一步利用。Gao通过机器学习对这些数据进行研究，并建立起模型来预测并进一步改进数据中心能效。
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