文献

J-GLOBAL ID：201902236309495886   整理番号：19A1786099

資源利用に基づくエネルギー消費のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modeling Energy Consumption Based on Resource Utilization

著者 (4件)： Povoa Lucas Venezian (Federal Institute of Sao Paulo (IFSP), Caraguatatuba, Brazil) ,  Povoa Lucas Venezian (Aeronautics Institute of Technology (ITA), Sao Jose dos Campos, Brazil) ,  Marcondes Cesar (Aeronautics Institute of Technology (ITA), Sao Jose dos Campos, Brazil) ,  Senger Hermes (Federal University of Sao Carlos (UFSCar), Sao Carlos, Brazil)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11619  ページ： 225-240  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電力管理は,データセンタ,大規模クラスタ,および計算グリッドのような大規模計算インフラストラクチャのための高価で重要な問題である。しかし,スケーラブルシステムのエネルギー消費を測定することは,多数の機械に電力計量装置を展開するためのコストと複雑さの両方により,実用的ではない可能性がある。本論文では,電力消費を推定するための代理として,資源利用(例えば,プロセッサ,メモリ,ディスク操作,およびネットワークトラフィック)に関する情報の利用を提案した。著者らは,機械学習技術を用いて,一般的なオペレーティングシステムによって提供されるそのような情報を用いて電力消費を推定した。種々のハードウェアからのデータに関する線形回帰,回帰ツリー,および多層パーセプトロンによる実験は,精度の99.94%と最良ケースにおける6.32ワットの誤差を有するモデルをもたらした。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *エネルギー消費 ,  ハードウェア ,  *モデリング ,  電力消費 ,  オペレーティングシステム ,  クラスタ ,  インフラストラクチャー ,  多層パーセプトロン ,  データセンタ ,  記憶装置 ,  円板 ,  電力 ,  演算プロセッサ
準シソーラス用語： 複雑性 ,  *資源利用 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： コンピュータアーキテクチャ ,  エネルギー消費モデリング

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  CAI  (JE09000G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 資源利用 ,  エネルギー消費 ,  モデリング