21、DEEP-SaM模型的背景

DEEP-SaM模型的背景

1. 数据中心的能源成本问题

数据中心的运营成本中，能源成本占据重要位置，这不仅影响了企业的经济效益，还对环境产生了显著影响。根据相关研究，数据中心的电力消耗中约有50%是由于不节能硬件导致的，而全球碳排放量中约有2%到2.5%归因于ICT（信息和通信技术）行业。每次谷歌搜索都会排放大约7克二氧化碳，这表明数据中心的能源消耗问题亟待解决。

为了解决这一问题，许多研究致力于开发更高效的计算资源分配策略，以减少能源浪费并提高资源利用率。例如，一些研究提出通过轮询等基本分配机制来降低能源消耗，但这些方法往往导致高成本操作，而使用更节能的配置策略本可以避免这种情况。为了应对这一挑战，DEEP-SaM模型应运而生。

数据中心能源消耗的固定成本

数据中心的能源消耗不仅包括动态成本（如运行中的电力消耗），还包括固定成本（如启动成本、冷却系统等）。固定成本的存在使得优化问题更加复杂。许多研究指出，这些固定成本显著超过总能量消耗的50%，因此在优化过程中必须加以考虑。

2. 市场机制与客户满意度

在配置计算任务市场中，如何通过市场机制实现社会福利最大化是一个关键问题。DEEP-SaM模型通过考虑能源成本和客户满意度来优化计算任务的配置。客户满意度在任务调度中至关重要，因为它直接关系到客户的利益。为此，DEEP-SaM引入了相对净满意度（RNS）作为衡量客户满意度的指标。

相对净满意度（RNS）

RNS的计算公式如下：

[ \text{RNS} = \frac{\sum_{j \in J} \sum_{t \in T} x_{jnt} c_j