Краткое содержание

arXiv:2511.11722v1 Тип: новая статья Аннотация: Снижение энергопотребления и выбросов углерода в центрах обработки данных за счет обеспечения прогнозирования температуры в реальном времени является критически важным для устойчивого развития и операционной эффективности. Для достижения этой цели требуется точное моделирование трехмерного температурного поля, чтобы учитывать динамику воздушных потоков и тепловое взаимодействие в различных рабочих условиях. Традиционные CFD-решатели для теплового моделирования, хотя и точны, требуют значительных вычислительных ресурсов, а также создания экспертами расчетных сеток и граничных условий, что делает их непригодными для использования в реальном времени. Чтобы преодолеть эти ограничения, мы разрабатываем суррогатную модель на основе компьютерного зрения, которая работает непосредственно с воксельным 3D-представлением центра обработки данных, учитывая нагрузки на серверы, скорости вращения вентиляторов и уставки температуры СКВ. Мы оцениваем несколько архитектур, включая варианты 3D U-Net сверточной нейронной сети, 3D нейронный оператор на основе преобразования Фурье и 3D трансформеры для компьютерного зрения, чтобы отобразить эти тепловые входные данные в высокоточные тепловые карты. Наши результаты показывают, что