이 논문은 데이터 센터의 탄소 발자국, 에너지 소비, 에너지 비용을 동시에 최적화하는 DC-CFR이라는 새로운 다중 에이전트 강화 학습 프레임워크를 제안한다.
DC-CFR은 다음과 같은 핵심 구성요소로 이루어져 있다:
이 세 에이전트는 서로 협력하며 실시간으로 작동하여 데이터 센터의 복잡한 상호의존성을 효과적으로 관리한다.
실험 결과, DC-CFR은 기존 ASHRAE 제어기 대비 탄소 배출량을 14.5%, 에너지 사용량을 14.4%, 에너지 비용을 13.7% 감축하는 것으로 나타났다. 이는 DC-CFR이 데이터 센터 운영의 지속 가능성 향상에 매우 효과적임을 보여준다.
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by Soumyendu Sa... at arxiv.org 03-22-2024
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