LLM-Powered Predictive Decision-Making for Sustainable Data Center Operations
作者: Hanzhao Wang, Jingxuan Wu, Yumeng Li, Yu Pan, Guanting Chen
分类: cs.LG
发布日期: 2026-08-19
💡 一句话要点
提出基于LLM的预测调度系统以提升数据中心可持续性
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 数据中心 预测调度 可持续性 资源优化 能耗降低 实时调度
📋 核心要点
- 核心问题：现有数据中心在处理AI工作负载时，面临着高能耗和资源浪费的挑战。
- 方法要点：提出基于LLM的预测调度系统，通过预测执行时间和能耗来优化资源分配。
- 实验或效果：与数据中心合作，成功实现32%的能耗减少和30%的等待时间降低。
📝 摘要（中文）
随着对AI驱动工作负载的需求不断增长，尤其是大型语言模型（LLMs），数据中心的能源和资源消耗问题日益严重。本文提出了一种新颖的基于LLM的预测调度系统，旨在提高操作效率并减少数据中心的环境影响。该系统利用LLM预测源代码的执行时间和能耗等关键指标，并有潜力扩展到其他可持续性指标，如冷却水使用和碳排放。预测模型后接实时调度算法，分配GPU资源，优化能源消耗和排队延迟。通过与数据中心的合作，我们实现了32%的能耗减少和30%的等待时间降低。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决数据中心在处理AI工作负载时的高能耗和资源浪费问题。现有方法往往缺乏有效的预测机制，导致资源分配不合理。
核心思路：论文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的预测调度系统，通过分析源代码来预测执行时间和能耗，从而实现更高效的资源调度。这样的设计能够利用LLM的强大推理能力，提升预测的准确性。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先是预测模型，利用LLM分析源代码并预测关键性能指标；其次是实时调度算法，根据预测结果动态分配GPU资源，优化能耗和排队延迟。
关键创新：最重要的技术创新在于将LLM应用于数据中心的调度问题，提供了一种新的思路来实现可持续性目标。这与传统的基于规则或历史数据的调度方法有本质区别。
关键设计：在模型训练中，采用了少量数据进行快速推理，确保了系统的高效性。同时，设计了适应不同任务类型的调度策略，以满足多样化的工作负载需求。通过这些设计，系统能够在保持高准确率的同时，降低对数据的依赖。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，基于LLM的预测调度系统在实际应用中实现了32%的能耗减少和30%的等待时间降低，显著优于传统调度方法。这一成果表明该系统在提升数据中心可持续性方面具有强大的潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括云计算、边缘计算和高性能计算等数据中心环境。通过优化资源调度，该系统不仅能降低能耗，还能提升服务质量，具有显著的实际价值和长远影响，助力实现绿色计算目标。
📄 摘要（原文）
The growing demand for AI-driven workloads, particularly from Large Language Models (LLMs), has raised concerns about the significant energy and resource consumption in data centers. This work introduces a novel LLM-based predictive scheduling system designed to enhance operational efficiency while reducing the environmental impact of data centers. Our system utilizes an LLM to predict key metrics such as execution time and energy consumption from source code, and it has the potential to extend to other sustainability-focused metrics like water usage for cooling and carbon emissions, provided the data center can track such data. The predictive model is followed by a real-time scheduling algorithm that allocates GPU resources, aiming to improve sustainability by optimizing both energy consumption and queuing delays. With fast inference times, the ability to generalize across diverse task types, and minimal data requirements for training, our approach offers a practical solution for data center scheduling. This framework demonstrates strong potential for advancing sustainability objectives in AI-driven infrastructure. Through our collaboration with a data center, we achieved a 32% reduction in energy consumption and a 30% decrease in waiting time.