| Название НИОКТР |
Оперативный контроль температуры и моделирование энергоэффективности для системы воздушного охлаждения в центре обработки данных
|
| Аннотация |
Требования или задачи сотрудничества
В облачном дата центре расположено большое количество NPU-серверов, их нагрузка меняется случайным образом в зависимости от запущенных задач, что приводит к динамичным изменениям потребности в охлаждении. В существующей системе с воздушным и жидкостным охлаждением на жидкостное охлаждение приходится около 65% всей нагрузки. Существующая стратегия регулирования кондиционирования воздуха использует метод порогового контроля, при котором температура кондиционирования воздуха немедленно понижается, а объем воздуха увеличивается, когда температура в холодном коридоре превышает установленную экспертом температуру, до следующего предупреждения. Хотя этот метод контроля надежен, он затрачивает большое количество электроэнергии.
Конечной целью данного проекта является разработка метода управления системой кондиционирования воздуха для снижения энергопотребления, основанного на прогнозировании температуры, при которой необходимо изменять режим охлаждения. Однако из-за узкого диапазона значений существующих данных (ограниченных консервативными стратегиями контроля) существует риск получения неадекватного результата предсказания. Планируется получить необходимые данные в широком диапазоне изменения значений параметров с помощью численного моделирования процесса охлаждения (CFD) и объединить их с реальными данными для обучения модели предсказания температуры.
В настоящее время основная проблема заключается в том, что CFD симуляция рассчитывает температуру для установившегося режима, что затрудняет точное выражение переходных характеристик. Сама модель серверной комнаты имеет большое количество параметров: 12 шкафов AHU (вентиляционных систем) с 24 параметрами и 1000 шкафов с переменным значением потребляемой мощности, что делает невозможным рассмотрение всех условий.
Таким образом, основное внимание в рамках данного технического сотрудничества уделяется разработке эффективных методов прогнозирования нагрузки и CFD моделирования.
|
| Доступ к ОКОГУ исполнителя |
True
|
| Количество связанных РИД |
0
|
| Количество завершенных ИКРБС |
0
|
| Сумма бюджета |
12783.216
|
| Дата начала |
2025-09-01
|
| Дата окончания |
2026-12-01
|
| Номер контракта |
ТС20250126011-2025-01
|
| Дата контракта |
2025-09-09
|
| Количество отчетов |
1
|
| УДК |
658.512
|
| Количество просмотров |
9
|
| Руководитель работы |
Богданов Александр Владимирович
|
| Руководитель организации |
Лебедева Елена Витальевна
|
| Исполнитель |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
|
| Заказчик |
Общество с ограниченной ответственностью "Техкомпания Хуавэй"
|
| Федеральная программа |
Отсутствует
|
| Госпрограмма |
—
|
| Основание НИОКТР |
Договор со сторонней организацией
|
| Последний статус |
2025-12-09 14:16:10 UTC, 2025-12-09 14:16:10 UTC
|
| ОКПД |
Услуги консультативные по компьютерному оборудованию
|
| Отраслевой сегмент |
—
|
| Минздрав |
—
|
| Межгосударственная целевая программа |
—
|
| Ключевые слова |
моделирование; энергоэффективность; дата центр; контроль температуры
|
| Соисполнители |
—
|
| Типы НИОКТР |
Разработка новых материалов, научно-методических материалов, продуктов, процессов, программ, устройств, типов, элементов, услуг, систем, методов, методик, рекомендаций, предложений, прогнозов
|
| Приоритетные направления |
—
|
| Критические технологии |
—
|
| Рубрикатор |
28.23.33 - Аппаратная реализация интеллектуальных систем; 50.47.29 - Автоматизированные системы управления непрерывными технологическими процессами
|
| OECD |
—
|
| OESR |
Компьютерные, информационные науки и биоинформатика (разработка аппаратного обеспечения относится к разделу 2.2, социальный аспект относится к разделу 5.8); Термодинамика
|
| Приоритеты научно-технического развития |
а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;
|
| Регистрационные номера |
—
|
