大咖说·计算讲谈社|数据中心那些事儿

大咖说
阿里云旗下大咖说官方账号
2022-11-18 16:58:55

阿里云【大咖说】子系列【计算讲谈社】第十二讲播出!

在碳中和背景下,IDC作为高耗能产业,面临何种挑战?该如何进行降能减排?【计算讲谈社】第十二讲,阿里云IDC研发总经理高山渊(康伯)、阿里巴巴研究员吴翰清(道哥)携学员围绕《数据中心那些事儿》展开分享讨论。

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讲师介绍

吴翰清(道哥):阿里巴巴研究员,阿里巴巴、淘宝、支付宝安全体系创建者,《白帽子讲Web安全》作者,MIT TR35 中国互联网安全领域入选第一人,阿里云城市大脑早期建设者之一,目前工作于大规模计算和人工智能领域。

高山渊(康伯):阿里云IDC研发总经理,2007年加入阿里巴巴集团,一直从事基础设施方面的工作,对CDN、OS、大数据、云计算、服务器、数据中心等方面都有大量的运维和研发实践,合著《企业数字化基石:阿里巴巴云计算基础设施实践》。目前担任开放数据中心委员会(ODCC)执行主席。

学员介绍

王刚(玄瞳):阿里云AI产品专家,北京大学计算机硕士,深度强化学习和动作识别方向。

陈新(骏维):阿里云高级产品专家,深耕CDN领域。

于开丞(杰柯):达摩院算法专家,瑞士联邦理工博士,深耕视觉模型和AutoML,阿里星。

谭冠群(君扬):阿里云高级产品专家,深耕安全领域。

肖子彤(栖风):阿里云技术专家,机密计算方向,DEFCON CTF全球总决赛冠军,阿里星。

江波(云联):阿里云高级产品专家,深耕云计算金融领域。

范佳莹(嘉壹):阿里云高级产品专家,深耕产业智能-数字医疗方向。

袁华良:国内视频AI产品早期建设者,深耕视频云和人工智能结合领域。


在碳中和背景下,IDC作为高耗能产业,面临何种挑战?该如何进行降能减排?【计算讲谈社】第十二讲上线,阿里云IDC研发总经理高山渊(康伯)、阿里巴巴研究员吴翰清(道哥)携学员围绕《数据中心那些事儿》展开分享讨论。快来看看吧!


【大咖说】是什么?

简介:【大咖说】是阿里云推出的内容版块,由“大咖”主讲,提供理念、思想、方法论、趋势等内容,形式有嘉宾演讲、对话访谈等,意在通过传递“信息和观点”,表达对未来的洞察。(阿里云【大咖说】官网地址:https://talk.aliyun.com/

【计算讲谈社】是什么?

简介:【计算讲谈社】是由阿里云【大咖说】推出的子系列,由吴翰清(道哥)主讲、联合八名学员和各领域专家,以“讲”和“谈”的形式,共同探讨“计算未来”;主张从根源上思考问题,勇于对固化“常识”或“经验”提出质疑,意在培养人才和沉淀有价值的内容。

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CSDN-Ada助手 2023-01-13
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内容概要:本文围绕“基于启发式算法的深度神经网络卸载策略研究”,系统探讨了多种改进粒子群优化(PSO)算法在边缘计算环境下的应用与性能对比。研究聚焦于深度神经网络(DNN)任务在资源受限边缘设备中的计算卸载问题,采用Matlab实现了自适应权重PSO、混合遗传PSO、模拟退火PSO以及多目标PSO等多种优化算法,并从收敛速度、全局搜索能力、稳定性及复杂场景适应性等多个维度进行综合评估。文章深入剖析了传统PSO算法在任务卸载中存在的早熟收敛与局部最优陷阱等问题,提出了面向不同网络负载、设备异构性和服务质量(QoS)需求的算法选型策略,旨在实现任务延迟最小化、能耗降低与系统资源利用率最大化。此外,研究还提供了完整的仿真框架与实验数据分析,为后续算法优化与工程部署奠定基础。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识,从事边缘计算、深度学习模型部署、智能优化算法研究或物联网系统设计等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者。; 使用场景及目标:①为边缘计算环境中DNN任务的高效卸载提供算法性能基准与选型依据;②对比分析不同启发式优化策略在复杂多目标调度问题中的表现差异,辅助科研与工程实践中算法的设计与改进;③借助Matlab代码实现,支持算法复现、参数调优及在新型边缘场景下的扩展应用。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码,深入理解各改进PSO算法的核心机制与实现细节,重点关注不同改进策略对算法收敛行为和优化效果的影响,并尝试在多样化的仿真条件下(如动态网络状态、异构计算节点)验证其鲁棒性与适应性。
内容概要:本文围绕“基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度”展开研究,提出了一种改进的秃鹰搜索算法(BES),用于解决微电网群在运行中的多目标经济优化调度问题。研究首先分析了微电网群的基本结构与运行特性,构建了一个涵盖运行成本最小化、能源利用效率最大化以及碳排放最小化的多目标优化调度模型。针对传统算法易陷入局部最优、收敛速度慢的问题,通过对秃鹰算法的位置更新机制、搜索策略和种群多样性进行改进,提升了算法的全局寻优能力与求解精度。通过在典型场景下与其他主流智能优化算法(如PSO、GA、GWO等)进行对比仿真,验证了改进BES在降低系统综合运行成本、提高可再生能源消纳水平、优化储能充放电行为以及平衡供需关系方面的优越性能。研究还提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验并开展进一步研究。; 适合人群:具备一定电力系统运行、优化理论及智能算法基础,从事新能源、微电网调度、综合能源系统优化等相关领域研究的研究生、高校科研人员及电力行业工程技术开发者。; 使用场景及目标:①应用于微电网群能量管理系统(MG-EMS)中的经济调度与运行优化;②为智能优化算法在多能源耦合系统中的改进与应用提供技术参考;③支持科研复现、算法性能对比、仿真平台搭建及工程化原型开发;④服务于学术论文写作、课题申报与实际项目的技术验证。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行动手实践,重点理解改进BES算法的设计逻辑与微电网调度模型的数学建模过程,通过调整参数、更换场景和对比不同算法,深入掌握其优化机制与适用边界,并可进一步拓展至含电动汽车、需求响应或多区域互联的复杂微电网系统中进行研究。

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