SustainDC

SustainDC是由惠普企业（惠普实验室）开发的一个用于可持续数据中心控制的多代理强化学习（MARL）环境集合。该数据集支持自定义数据中心配置和任务，如工作负载调度、冷却优化和辅助电池管理。数据集内容包括多样化的数据中心设计、位置、天气条件、电网碳强度和工作负载需求。创建过程中，SustainDC允许用户模拟大型数据中心的电气和热流体行为，并进行定制化设计。该数据集主要应用于优化数据中心操作，以减少碳足迹和提高能源效率，适用于AI研究和环境可持续性问题的解决。SustainDC is a collection of multi-agent reinforcement learning (MARL) environments for sustainable data center control, developed by Hewlett Packard Enterprise (HPE Labs). This dataset supports customizable data center configurations and tasks, such as workload scheduling, cooling optimization, and auxiliary battery management. The dataset includes diverse data center designs, locations, weather conditions, grid carbon intensity, and workload demands. In its development, SustainDC enables users to simulate the electrical and thermofluid behaviors of large-scale data centers and conduct customized designs. This dataset is primarily used to optimize data center operations to reduce carbon footprints and improve energy efficiency, and is applicable to AI research and addressing environmental sustainability challenges.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

SustainDC数据集的构建旨在为可持续数据中心控制提供一个多智能体强化学习（MARL）算法基准测试平台。该数据集支持自定义数据中心配置和任务，如工作负载调度、冷却优化和辅助电池管理。用户可以通过修改dc_config.json文件来自定义数据中心的各个方面，包括IT房间的尺寸、服务器机柜的排列、服务器的功率特性、冷却系统的参数等。此外，SustainDC还提供了多种工作负载、天气和碳强度数据，允许用户在不同条件下测试算法的性能。

特点

SustainDC数据集具有以下特点：1. 高度可定制：用户可以自定义数据中心的各个方面，包括工作负载、IT设备、冷却系统等，以模拟不同的数据中心配置和场景。2. 支持MARL：SustainDC支持同质和异质代理，以及非机器学习控制器，为多智能体控制算法的评估提供了灵活的平台。3. 奖励塑造：用户可以对奖励函数进行定制，以帮助进行消融研究，并优化数据中心不同部分的性能。4. 基于Python：SustainDC使用Python编写，易于定制和扩展，同时保持了高效的运行速度。

使用方法

使用SustainDC数据集的方法包括：1. 配置数据中心：用户需要根据dc_config.json文件中的参数配置数据中心的各个方面，包括IT房间的尺寸、服务器机柜的排列、服务器的功率特性、冷却系统的参数等。2. 定义代理：用户需要定义代理的行为，包括状态空间、动作空间和奖励函数。3. 训练代理：用户可以使用强化学习算法训练代理，以优化数据中心的操作。4. 评估代理：用户可以使用SustainDC提供的评估指标来评估代理的性能，包括二氧化碳足迹、HVAC能耗、IT能耗、用水量和任务队列。

背景与挑战

背景概述

随着机器学习驱动计算需求的指数级增长，大规模的数据中心消耗了大量的能源，并对气候变化产生了显著影响。这使得可持续数据中心控制成为当务之急。本文介绍了SustainDC，一套用于基准测试数据中心（DC）多智能体强化学习（MARL）算法的Python环境。SustainDC支持自定义DC配置和任务，如工作负载调度、冷却优化和辅助电池管理，多个代理管理这些操作，同时考虑彼此的影响。我们在SustainDC上评估了各种MARL算法，展示了它们在各种DC设计、位置、天气条件、电网碳强度和工作负载需求方面的性能。我们的结果表明，使用MARL算法显著提高了数据中心运营的改进机会。鉴于数据中心因人工智能而日益普及，SustainDC为开发和基准测试实现可持续计算和解决其他异构现实世界挑战所需的高级算法提供了一个至关重要的平台。

当前挑战

SustainDC面临的挑战包括：1）解决领域问题的挑战，如工作负载调度、冷却优化和电池管理；2）构建过程中遇到的挑战，如数据中心操作模型的物理实现、环境交互和奖励设计的复杂性。

常用场景

经典使用场景

SustainDC数据集被广泛应用于数据中心的可持续控制研究中。它通过模拟多智能体强化学习算法，支持自定义数据中心配置和任务，如工作负载调度、冷却优化和辅助电池管理。用户可以针对不同的数据中心设计、位置、天气条件、电网碳强度和工作负载要求进行评估，以优化数据中心的运营并减少碳足迹。

衍生相关工作

SustainDC数据集衍生了一系列相关的工作。它为多智能体强化学习算法在数据中心运营中的应用提供了新的研究方向，并推动了可持续计算领域的发展。此外，SustainDC还为研究人员提供了一个平台，以测试和比较不同的多智能体强化学习算法，并优化数据中心的能源消耗和碳足迹。

数据集最近研究

最新研究方向

SustainDC 数据集的引入标志着数据中心可持续控制领域的一个重要进展。该数据集为多智能体强化学习（MARL）算法在数据中心运营中的应用提供了一个基准测试环境。SustainDC 支持自定义数据中心配置和任务，如工作负载调度、冷却优化和辅助电池管理，并允许多个代理在管理这些操作时考虑彼此的影响。该数据集已被用于评估各种 MARL 算法在不同数据中心设计、位置、天气条件、电网碳强度和工作负载要求下的性能。研究结果表明，使用 MARL 算法显著提高了数据中心运营的效率。随着数据中心因人工智能而日益普及，SustainDC 为开发和使用先进的算法提供了一个关键平台，这些算法对于实现可持续计算和解决其他异构现实世界挑战至关重要。

相关研究论文

• SustainDC -- Benchmarking for Sustainable Data Center Control

  惠普企业（惠普实验室） · 2024年