可再生能源驱动的深度神经网络推理的机会
摘要：应对可再生能源在数据中心中的应用的挑战已经引起了学术界和工业界研究人员的关注。其中一个具有挑战性的特征是具备可再生能源的数据中心中固有的电力波动。可再生能源供应的波动不可避免地需要调整应用的功耗，这可能导致性能降低。本文通过实证分析和基于追踪的模拟研究了一种流行的云工作负载——深度神经网络推断，在电力波动的情况下管理功耗和性能的可能控制手段。通过观察，我们发现了推断控制手段在不同电力供应下对吞吐量的影响水平。基于我们的观察，我们提出了一系列未来研究方向，以利用控制手段实现高吞吐量。
作者：Seyed Morteza Nabavinejad and Tian Guo
论文ID：2306.12247
分类：Distributed, Parallel, and Cluster Computing
分类简称：cs.DC
提交时间：2023-06-22