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龙图腾网恭喜蓝芯存储技术(赣州)有限公司申请的专利服务器的能耗优化方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119473765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411478384.8，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权服务器的能耗优化方法、装置、设备及存储介质是由庄晓鹏;黄辉;郑传锋;江雄设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本服务器的能耗优化方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种服务器的能耗优化方法、装置、设备及存储介质，旨在降低服务器运行中的能耗并提高能效管理水平。该方法通过超分辨率数据采集技术监测服务器在不同负载状态下的能耗，并结合对比学习网络生成负载特征嵌入表示。基于这些嵌入表示，利用生成对抗网络进行能耗预测，并通过马尔可夫决策过程与粒子群优化算法生成硬件运行参数调节方案。最终，通过分布式强化学习对调度策略进行迭代优化，实现自适应调控，生成目标能耗优化方案，显著提升服务器能耗管理的精确性和动态响应能力。

本发明授权服务器的能耗优化方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种服务器的能耗优化方法，其特征在于，包括以下步骤：通过超分辨率数据采集技术对服务器的不同负载状态进行能耗监测，得到初始能耗数据集和负载行为数据集；对所述初始能耗数据集和所述负载行为数据集的关联结果进行预处理，分别对每个负载状态下的能耗数据和行为数据进行标准化，生成标准化能耗数据和标准化负载行为数据；将所述标准化能耗数据和标准化负载行为数据输入到对比学习网络，通过对比学习网络构建相似性度量模型，对不同负载状态下的标准化能耗数据和标准化负载行为数据进行特征提取，得到初始能耗特征向量和初始负载行为特征向量；对所述初始能耗特征向量和初始负载行为特征向量进行嵌入映射处理，将其映射到同一高维向量空间中，得到特征嵌入向量；以及，对所述特征嵌入向量进行聚类分析，基于聚类算法对相似负载的能耗特征进行聚类，得到多个负载类别的嵌入表示，每个嵌入表示对应于一个特定的负载类别；基于所述多个负载类别的嵌入表示，建立生成对抗网络模型，所述生成对抗网络包括生成器和判别器，生成器用于根据输入的负载类别嵌入表示生成能耗预测数据，判别器用于判断生成的数据与真实能耗数据之间的差异；将所述负载类别的嵌入表示输入生成器，生成器通过多层全连接神经网络对输入数据进行特征转换，得到能耗预测数据，生成器在训练过程中不断优化其参数，以使得生成的能耗数据更接近真实数据分布；将所述能耗预测数据和真实能耗数据集同时输入判别器，判别器通过多层卷积神经网络对输入数据进行特征提取和分类，判断其是否为真实数据，对生成器的生成能力进行评估，其中，所述真实能耗数据为所述初始能耗数据集；在生成对抗网络的训练过程中，通过生成器和判别器之间的对抗过程，生成器逐步提高生成数据的真实性，判别器则逐步增强区分生成数据与真实数据的能力，直至生成器生成的能耗预测数据与真实能耗数据之间的相似度满足预设条件，得到训练完成的生成对抗网络模型；以及基于训练完成的生成对抗网络模型，输入多个负载类别的嵌入表示，生成相应的能耗预测数据；基于所述能耗预测数据，采用马尔可夫决策过程建立动态调度优化策略，并结合粒子群优化算法对硬件运行参数进行调整，得到硬件运行参数调节方案；将所述硬件运行参数调节方案应用于服务器的各硬件组件，生成实时反馈数据，并基于所述实时反馈数据，通过分布式强化学习算法对所述调度优化策略进行迭代优化，得到优化后的调度策略；基于所述优化后的调度策略对服务器运行状态进行自适应调控，生成目标能耗优化方案，并通过多维度性能指标进行验证，得到服务器的目标能耗优化配置方案。

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