服务器设备的异常高温在机房内部会形成热点,不仅会影响服务器的稳定和寿命,还会导致机房制冷效率的降低,从而增加机房的制冷能耗,增加运营费用;导致产生热点的原因有很多,例如空气流通不畅、风扇失灵、长时间满负荷运行等等;通过自动诊断热点的成因,可以有针对性的消除热点,为机房环境控制提供数据支持,有助于降低机房制冷能耗;根据热像仪拍摄的服务器出风口一侧的红外图像,利用人工智能技术,提出了自动诊断热点成因的方法;针对实际工程应用中热点样本数量不足的问题,提出了基于深度卷积对抗生成网络(DCGAN)合成热点样本的解决方案;通过多组实验验证了方法的有效性,热点成因的诊断准确率约为95％.
信息处理技术 自动诊断 热成像 对抗生成网络 卷积神经网络