热应力风险回归预测训练数据

本数据集包含数千条TPU运行监控数据，经清洗及特征工程，以热应力指数作为连续回归预测目标。该指数综合了芯片温度与功耗的耦合效应，能够更全面地反映硬件热负荷风险。数据按8:1:1划分为训练集、验证集和测试集，可直接用于回归模型训练。对外部企业而言，本数据可用于训练TPU热应力预测模型，帮助云服务商、AI算力中心根据当前负载特征（利用率、延迟、吞吐、排队等）预估芯片承受的热应力水平，从而提前采取降频、负载迁移或增强散热措施，避免长期高热应力导致芯片老化加速或突发故障。此外，本数据集可作为硬件寿命预测、预防性维护等系统的训练基础。本数据集具有独立性：通过自主构造热应力指数作为预测目标，该指数并非任何单一原始字段的直接复制或简单阈值判断，而是基于温度和功率的耦合计算得出，具有明确的物理意义和独创性。必要性：原始数据仅提供独立的温度和功率值，缺乏综合性的热应力指标；企业自行构造该指标需要额外的领域知识和计算验证，本数据集直接提供标准化、经过验证的热应力指数训练数据，是TPU热管理预测任务的基础。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

本数据集包含数千条TPU运行监控数据，经清洗与特征工程后，以综合芯片温度与功耗耦合效应的热应力指数为连续回归预测目标，数据按8:1:1划分为训练集、验证集和测试集。该数据集可用于训练热应力预测模型，帮助云服务商和AI算力中心根据负载特征预估芯片热应力水平，从而提前采取降频、负载迁移或散热措施，避免长期高热应力导致的老化加速或突发故障。