Meta 利用强化学习优化数据中心的可持续性

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作者 | Claudio Masolo 译者 | 王强 策划 | Tina 在最近的一篇 博客文章 中，Meta 描述了其工程师如何使用强化学习（RL）来优化 Meta 数据中心的环境控制策略，从而减少能源消耗和用水量，同时应对气候变化等更广泛的挑战。强化学习是机器学习和最优控制领域的一个分支，专注研究智能代理如何在不断变化的环境中做出决策以获得最大的奖励信号。 Meta 基于强化学习的方法已被证明可有效优化数据中心的冷却系统，该系统消耗大量能源和水。尤其是在适应不断变化的天气条件时这种方法非常突出。 自 2021 年以来，Meta 的工程师已应用 RL 来改善各种天气条件下的冷却气流供应。冷却系统是 Meta 数据中心的第二大资源消耗者，仅次于 IT 负载。优化这些系统不仅可以减少能源使用，而且对减少水消耗和温室气体（GHG）排放都有深远的影响。一个试点 ………………………………