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基于热成像的机房热点成因自动诊断方法

作者:dqwlunwen 分类:电子论文 时间:2021-02-25

关键词:职称论文发表,著作出版,参编教材,电子论文发表
 
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摘要:服务器设备的异常高温在机房内部会形成热点,不仅会影响服务器的稳定和寿命,还会导致机房制冷效率的降低,从而增加机房的制冷能耗,增加运营费用;导致产生热点的原因有很多,例如空气流通不畅、风扇失灵、长时间满负荷运行等等;通过自动诊断热点的成因,可以有针对性的消除热点,为机房环境控制提供数据支持,有助于降低机房制冷能耗;根据热像仪拍摄的服务器出风口一侧的红外图像,利用人工智能技术,提出了自动诊断热点成因的方法;针对实际工程应用中热点样本数量不足的问题,提出了基于深度卷积对抗生成网络(DCGAN)合成热点样本的解决方案;通过多组实验验证了方法的有效性,热点成因的诊断准确率约为95%。
 
  关键词:信息处理技术;自动诊断;热成像;对抗生成网络;卷积神经网络
 
0引言
 
  随着云计算,大数据及其应用的兴起,计算机机房乃至大型数据中心得到了迅速发展,不仅规模不断增加,内部服务器的密度和集成化也不断提高。目前,服务器内部高度集成的单颗芯片可以产生大约200W/cm2的热流密度,并且会随着技术发展继续增加[1]。在这种情况下,如果出现风扇失灵、通风不畅、长时间满负荷运行等情况,服务器内部以及周围会产生较高温度,导致机房内部温度分布不均衡,形成局部热点区域。
 
  计算机论文投稿刊物:计算机学报(月刊)创刊于1978年,由中国计算机学会与中国科学院计算技术研究所主办、科学出版社出版,以中文编辑形式与读者见面,同时以英文摘要形式向国际各大检索系统提供基本内容介绍。
 
  机房空调为了维持服务器设备正常运行的温度,必然要增加制冷功率,这会消耗更多能耗用于制冷。若热点不能及时被消除,高温还会引起服务器宕机,甚至造成芯片的物理损坏。因此获取机房内部温度分布,监测、识别热点区域有助于降低机房的能耗。红外热像仪可获取物体表面二维温度分布,能够间接反映服务器的运行状态,具备直观、快速、非接触、精度高等优点。Mohd等人列举了热成像技术在诊断电气设备上的各种应用[2],其中包括了各类热异常及相应的测量方案。Amin等人将机器学习技术应用在引擎散热器的红外诊断上[3]。
 
  本文提出的基于热成像的热点成因诊断方法通过采集服务器出风口的红外图像,从中发现热点后,提取热点温度分布特征,最后利用机器学习识别热点的成因。所用的机器学习方法主要包括支持向量机(SVM)和卷积神经网络(CNN)[4]。SVM是一种有监督机器学习算法,在小样本、非线性分类问题上极具优势[5],但是需要人工提取数据特征向量。特征向量的选取将直接影响分类的准确率,因此需要寻找并筛选出对服务器运行状态敏感的温度分布特征。CNN是一类由卷积运算代替传统矩阵乘法运算的前馈神经网络,是深度学习的代表算法之一[6]。
 
  在层数足够多后,可以获取足够丰富的特征。CNN常用于图像的数据处理,并衍生出多种模型。例如,2012年Hiton等人提出的AlexNet[7],2013年由Girshick等人提出的RegionCNN[8]和2015年He等人提出的ResNet[9],在目标检测领域取得了显著进步。一般情况下,如果有足够多的训练样本,随着CNN模型层数的增加,模型的学习能力会得到提升。
 
  然而,在机房的实际运行中,被监测热点主要由偶发事件产生,在有限时间内很难收集足够多的热点图像。因此,训练集的各类别样本数量较少,且不均衡。然而,分类器在面对不同类别训练样本数不均衡的情况下,分类性能会显著下降[10]。虽然数据增强技术(例如平移、剪切、旋转等)能够在一定程度上提升这种情况下的准确率,但是这些数据增强方法产生的数据相关性较大,不能从根本上解决问题[11]。
 
  对抗生成网络(GAN)是一种无监督类型的生成模型,在2014年由Goodfellow提出[12]。GAN模型由生成网络和判别网络组成,生成网络尽可能合成趋近真实样本数据分布的伪样本,判别网络尽力去分辨真实样本和伪样本,通过零和博弈(Zero-sumGame)的对抗过程,最终达到纳什均衡(NashEquilibrium),在对抗过程中使得生成网络获得趋近真实数据分布的能力。零和博弈的公式如下:minGmaxDV(D,G)=Ex~Pdata[logD(x)]+Ez~pz(z)[log(1-D(G(z)))]
 
  其中:D代表判别映射函数,G代表生成映射函数,Pdata代表真实样本数据的分布,Z代表噪声(即输入数据),PZ代表噪声分布。通过不断迭代学习,生成网络可根据真实数据样本分布特征合成与其相近的伪样本。因此,GAN模型可以生成非相关的样本数据,且具有更强的解释性。原始的GAN存在着训练困难、生成器和判别器的loss无法指示训练进程、生成样本缺乏多样性等问题。很多学者都在尝试解决这些问题。



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