[发明专利]一种集群集中式散热调控系统及方法

说明书

本发明提供一种集群集中式散热调控系统及方法，包括：调控节点，所述调控节点连接集群的基板管理控制器；所述调控节点与集群内各服务节点的风扇控制器；所述调控节点包括：时间同步模块，用于对集群进行时间同步；数据采集模块，用于定期从基板管理控制器采集因素数据和风扇实际转速，所述因素数据包括温度数据或功耗数据；数据处理模块，用于调用深度学习模型对因素数据进行处理得到目标转速，根据目标转速和风扇实际转速生成风扇调控信号；信号发送模块，用于将风扇调制信号发送至相应的风扇控制器。本发明通过在集群设置调控节点，使用集中式管理系统可以很好的控制每一个节点，风扇转速调控更加精确，大大提升了集群的稳定性。

技术领域

本发明涉及数据中心散热技术领域，具体涉及一种集群集中式散热调控系统及方法。

背景技术

数据中心是全球协作的特定设备网络，用来在internet网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息。在今后的发展中，数据中心也将会成为企业竞争的资产，商业模式也会因此发生改变。随着数据中心应用的广泛化，人工智能、网络安全等也相继出现，更多的用户都被带到了网络和手机的应用中。随着计算机和数据量的增多，人们也可以通过不断学习积累提升自身的能力，是迈向信息化时代的重要标志。随着信息化的进行，服务集群的应用越来越多。服务集群包括多个服务器，而每个服务器包括多个风扇。这种复杂的风扇速度调控给散热带来了挑战。如果令所有风扇全速转动势必造成极大的功耗和资源浪费，而如果给风扇设置一个定值，很可能导致散热效果不理想进而导致集群的整体服务质量下降。

现有的散热调控系统根据人们的经验总结成以下两种调控方法：

线性调控：给某个温度范围一个固定的风扇转速。

PID调控：PWM_2＝PWM_1+kp*(SensorTemp_2–SensorTemp_1)+ki*(SensorTemp_2-setpoint)+kd*(SensorTemp_2–2*SensorTemp_1+SensorTemp_0)

(其中kp,ki,kd,setpoint值是专家根据经验等算出来的，SensorTemp_0/1/2分别过去两刻、过去一刻，现在的部件温度)，现有的调控思想是通过BMC这种带外管理工具结合上述两种方式计算出所有部件的PWM并取最大值输出给控制芯片。

现有的风扇调控方法严重依赖人工经验，一旦系数确定不准确则会造成风扇转速的极大误差。且调控工作由BMC负担也会导致BMC业务量过大，一旦BMC崩溃则会导致集群的重要数据丢失。

发明内容

针对现有技术的上述不足，本发明提供一种集群集中式散热调控系统及方法，以解决上述技术问题。

第一方面，本发明提供一种集群集中式散热调控系统，包括：

调控节点，所述调控节点连接集群的基板管理控制器；所述调控节点与集群内各服务节点的风扇控制器；

所述调控节点包括：

时间同步模块，用于对集群进行时间同步；

数据采集模块，用于定期从基板管理控制器采集因素数据和风扇实际转速，所述因素数据包括温度数据或功耗数据；

数据处理模块，用于调用深度学习模型对因素数据进行处理得到目标转速，根据目标转速和风扇实际转速生成风扇调控信号；

信号发送模块，用于将风扇调制信号发送至相应的风扇控制器。

进一步的，所述调控节点通过CAN总线连接基板管理控制器。

进一步的，所述调控节点通过通用串行总线连接各服务节点的风扇控制器。

进一步的，所述数据处理模块包括：