[发明专利]一种服务器硬件监控的方法、装置、设备及可读介质

说明书

本发明提供了一种服务器硬件监控的方法，该方法包括：采集服务器上的每个部件的信息，并将采集到的信息发送到AI智能芯片中；AI智能芯片基于接收到的信息对服务器上的每个部件构建分析模型，并基于分析模型计算每个部件的散热需求和故障风险；基于散热需求调整相应的风扇转速以调整部件的散热，并且基于故障风险将存在风险的部件进行预警。通过使用本发明的方案，能够实现服务器系统内散热的高效节能，能够提高服务器的可靠性与稳定性，提高产品竞争力。

技术领域

本领域涉及计算机领域，并且更具体地涉及一种服务器硬件监控的方法、装置、设备及可读介质。

背景技术

在服务器系统中，风扇等散热部件的供电与调控往往是分开处理的，服务器的主风扇部件的调控往往属于BMC(基板管理控制器)调控，但是服务器内部的其他部件的散热调控却不归属于服务器整体的调控策略中，这样往往会出现散热策略的相互干涉问题，并且各自为政的调控容易造成能耗的不节能问题。

风扇等散热的供电往往则是分别取自服务器主板端，供电策略未得到相应的统一调控，使得在BMC未激活的情况下，风扇等散热部件的调控不精准，例如上电瞬间BMC未激活，为了安全起见，对风扇等散热部件进行全速转动的策略，待BMC的调控策略在激活之后才能导入散热策略，造成了其他部件的干扰与能耗上的浪费问题。

现有风扇调控与供电系统往往会出现散热策略的相互干涉问题，并且各自为政的调控容易造成能耗的不节能问题。传统的BMC控制设计具有延时高，协调能力差，硬件协调效率底下等问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提出一种服务器硬件监控的方法、装置、设备及可读介质，通过使用本发明的技术方案，能够实现服务器系统内散热的高效节能，能够提高服务器的可靠性与稳定性，提高产品竞争力。

基于上述目的，本发明的实施例的一个方面提供了一种服务器硬件监控的方法，包括以下步骤：

采集服务器上的每个部件的信息，并将采集到的信息发送到AI智能芯片中；

AI智能芯片基于接收到的信息对服务器上的每个部件构建分析模型，并基于分析模型计算每个部件的散热需求和故障风险；

基于散热需求调整相应的风扇转速以调整部件的散热，并且基于故障风险将存在风险的部件进行预警。

根据本发明的一个实施例，采集服务器上的每个部件的信息，并将采集到的信息发送到AI智能芯片中包括：

通过设置在服务器的每个部件上的侵入式调控模块实时采集每个部件的信息；

将采集到的信息通过控制总线传输到监控模块中的AI智能芯片中并保存在AI智能芯片的存储单元中。

根据本发明的一个实施例，AI智能芯片基于接收到的信息对服务器上的每个部件构建分析模型包括：

将信息进行神经网络学习以构建分析模型。

根据本发明的一个实施例，将信息进行神经网络学习以构建分析模型包括：

将信息作为训练集数据进行训练以得到参数修正量；

基于参数修正量对神经网络模型的参数进行修正以构建分析模型。

根据本发明的一个实施例，基于散热需求调整相应的风扇转速以调整部件的散热包括：

响应于部件的散热需求低于部件当前的散热条件，降低部件对应的风扇转速；

响应于部件的散热需求高于部件当前的散热条件，提高部件对应的风扇转速。

根据本发明的一个实施例，每个部件的信息包括每个部件不同位置的温度信息、风扇转速信息、部件电流和电压信息和部件运行状态信息。