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数据中心为互联网供电，使数字通信和连接成为可能。在2022年，全球总能源消耗的1-1.3％用于数据中心。他们在冷却系统中还消耗了很多水。优化其能源和用水的使用是行业的优先事项。本文通过利用基于模拟器的强化学习方法来优化数据中心冷却的能源和用水的方法之一。首先，我们开发了一个基于物理的模拟模型，该模型可以预测MAE 1°F（平均绝对误差）的热行为。然后，将RL模型离线训练，从而制定了控制供应气流设定点的更好政策。我们一个数据中心区域之一的生产模型已显示，在各种天气条件下，供应风扇能源消耗量降低了20％，用水量平均减少了4％。
基于模拟器的数据中心冷却优化的强化学习
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