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公开(公告)号：CN117667639B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410128131.1
申请日：2024-01-30
IPC: G06F11/34 , H04L43/08 , G06F18/23213 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了基于任务调度的数据中心用能调节能力评估方法及系统，涉及业务负载调度域领域。主要公开了基于任务调度的数据中心用能调节能力评估方法，包括：云计算用户将业务负载的计算请求提交给数据中心，数据中心将业务负载划分为多个任务，并将多个任务分配到至少一个设备；根据各任务在每个时间步下的资源占用、计算量完成度、电功率和能耗之间的约束关系，得到各任务的能耗可调度域模型；利用能耗可调度域模型得到各任务的能耗可调度域；计算同一任务类型的多个任务的能耗可调度域。本发明更能够体现不同计算任务的能耗异质性，满足数据中心的用能灵活性调度能力的准确评估。
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公开(公告)号：CN117667639A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410128131.1
申请日：2024-01-30
IPC: G06F11/34 , H04L43/08 , G06F18/23213 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了基于任务调度的数据中心用能调节能力评估方法及系统，涉及业务负载调度域领域。主要公开了基于任务调度的数据中心用能调节能力评估方法，包括：云计算用户将业务负载的计算请求提交给数据中心，数据中心将业务负载划分为多个任务，并将多个任务分配到至少一个设备；根据各任务在每个时间步下的资源占用、计算量完成度、电功率和能耗之间的约束关系，得到各任务的能耗可调度域模型；利用能耗可调度域模型得到各任务的能耗可调度域；计算同一任务类型的多个任务的能耗可调度域。本发明更能够体现不同计算任务的能耗异质性，满足数据中心的用能灵活性调度能力的准确评估。
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公开(公告)号：CN116974772A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311224175.6
申请日：2023-09-21
Applicant: 阿里云计算有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本申请实施例提供一种针对大语言模型的资源优化和碳减排方法及设备。针对大语言模型的预训练过程，基于所选定的时间区间内动态变化的碳排放强度，为大语言模型确定在该时间区间内的预训练起止时间节点以及预训练期间的GPU资源量调控参数值，以使大语言模型在该时间区间内对应的预训练碳排放预估总量达到指定要求。这样，可在选定的时间区间内，基于动态变化的碳排放强度合理地调控预训练起止时间节点以及预训练期间的各个时间节点下的GPU资源量调控参数值，从而动态调控用于大语言模型预训练的GPU资源量，进而将预训练任务合理切分至所选定时间区间内的相关时间节点，这可有效降低大语言模型预训练所产生的碳排放量。
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公开(公告)号：CN117236569B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311502654.X
申请日：2023-11-09
Applicant: 阿里云计算有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26
Abstract: 本申请实施例提供一种基于云计算的IDC碳排放数据处理方法、设备及介质。在本申请实施例中，将IDC全生命周期划分为IDC构建阶段、IDC使用阶段以及IDC报废阶段三个阶段，根据IDC构建阶段的碳排放量、IDC使用阶段的碳排放量以及IDC报废阶段的碳排放量，得到IDC全生命周期的碳排放量，可以解决无法准确量化IDC的碳排放的技术问题，可以为绿色低碳的IDC运营策略的提出奠定基础。另外，还可以将IDC全生命周期的碳排放量与传统数据中心全生命周期的碳排放量进行比较，得到从传统数据中心切换为使用IDC可能带来的碳减排潜力，量化IDC的减碳收益，提升IDC市场竞争力，增强云计算场景的竞争力。
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公开(公告)号：CN117196256A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311352875.3
申请日：2023-10-18
Applicant: 阿里云计算有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本申请实施例提供一种电力市场环境下数据中心工作负载的调度方法与设备。在本申请实施例中，提供数据中心参与多级电力市场的多阶段随机优化方案，考虑工作负载的类型和数据依赖关系，构建工作负载在时间维度上的负载调度模型；根据数据中心的电力来源信息，构建多个阶段的电力成本优化模型，实现对电价、碳排的外生不确定性和工作负载内生不确定性的综合考量；根据多个阶段的电力成本优化模型对负载调度模型进行多个阶段的优化求解，得到负载调度方案和电力采购策略，对数据中心的电力灵活性作出更准确和可靠的估计，能够降低数据中心的电力成本，助力减少碳排放，鼓励对可再生能源的消纳，进而在多级电力市场环境下实现数据中心用能灵活性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117236569A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311502654.X
申请日：2023-11-09
Applicant: 阿里云计算有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26
Abstract: 本申请实施例提供一种基于云计算的IDC碳排放数据处理方法、设备及介质。在本申请实施例中，将IDC全生命周期划分为IDC构建阶段、IDC使用阶段以及IDC报废阶段三个阶段，根据IDC构建阶段的碳排放量、IDC使用阶段的碳排放量以及IDC报废阶段的碳排放量，得到IDC全生命周期的碳排放量，可以解决无法准确量化IDC的碳排放的技术问题，可以为绿色低碳的IDC运营策略的提出奠定基础。另外，还可以将IDC全生命周期的碳排放量与传统数据中心全生命周期的碳排放量进行比较，得到从传统数据中心切换为使用IDC可能带来的碳减排潜力，量化IDC的减碳收益，提升IDC市场竞争力，增强云计算场景的竞争力。
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公开(公告)号：CN117196256B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202311352875.3
申请日：2023-10-18
Applicant: 阿里云计算有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本申请实施例提供一种电力市场环境下数据中心工作负载的调度方法与设备。在本申请实施例中，提供数据中心参与多级电力市场的多阶段随机优化方案，考虑工作负载的类型和数据依赖关系，构建工作负载在时间维度上的负载调度模型；根据数据中心的电力来源信息，构建多个阶段的电力成本优化模型，实现对电价、碳排的外生不确定性和工作负载内生不确定性的综合考量；根据多个阶段的电力成本优化模型对负载调度模型进行多个阶段的优化求解，得到负载调度方案和电力采购策略，对数据中心的电力灵活性作出更准确和可靠的估计，能够降低数据中心的电力成本，助力减少碳排放，鼓励对可再生能源的消纳，进而在多级电力市场环境下实现数据中心用能灵活性。
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公开(公告)号：CN116974772B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311224175.6
申请日：2023-09-21
Applicant: 阿里云计算有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本申请实施例提供一种针对大语言模型的资源优化和碳减排方法及设备。针对大语言模型的预训练过程，基于所选定的时间区间内动态变化的碳排放强度，为大语言模型确定在该时间区间内的预训练起止时间节点以及预训练期间的GPU资源量调控参数值，以使大语言模型在该时间区间内对应的预训练碳排放预估总量达到指定要求。这样，可在选定的时间区间内，基于动态变化的碳排放强度合理地调控预训练起止时间节点以及预训练期间的各个时间节点下的GPU资源量调控参数值，从而动态调控用于大语言模型预训练的GPU资源量，进而将预训练任务合理切
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公开(公告)号：CN114116183B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210103845.8
申请日：2022-01-28
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的数据中心业务负载调度方法及系统，该方法包括：步骤S1：对异质业务负载的特征信息进行读取；步骤S2：对服务器可用计算资源进行实时监测；步骤S3：根据负载的特征信息、服务器可用资源以及实时电价，作出调度决策；步骤S4：采用马尔可夫决策过程对调度过程进行建模，以数据中心用电成本最小化为目标，使用蒙特卡洛策略梯度算法对调度器进行训练。本发明所提供的基于深度强化学习的数据中心业务负载调度方法及系统能够在保证任务执行逻辑和服务质量的前提下，实现数据中心的电费成本优化，降低云服务提供商的运营成本，有助于互联网行业的绿色低碳可持续发展。
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公开(公告)号：CN114116183A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202210103845.8
申请日：2022-01-28
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的数据中心业务负载调度方法及系统，该方法包括：步骤S1：对异质业务负载的特征信息进行读取；步骤S2：对服务器可用计算资源进行实时监测；步骤S3：根据负载的特征信息、服务器可用资源以及实时电价，作出调度决策；步骤S4：采用马尔可夫决策过程对调度过程进行建模，以数据中心用电成本最小化为目标，使用蒙特卡洛策略梯度算法对调度器进行训练。本发明所提供的基于深度强化学习的数据中心业务负载调度方法及系统能够在保证任务执行逻辑和服务质量的前提下，实现数据中心的电费成本优化，降低云服务提供商的运营成本，有助于互联网行业的绿色低碳可持续发展。
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