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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利服务器功耗的监控方法、计算机程序产品和数据中心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：CN120196197B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510681186.X，技术领域涉及：G06F1/28；该发明授权服务器功耗的监控方法、计算机程序产品和数据中心是由许春伟;李道童;芦飞;李盛新;于佳明;孙秀强设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本服务器功耗的监控方法、计算机程序产品和数据中心在说明书摘要公布了：本申请公开了一种服务器功耗的监控方法、计算机程序产品和数据中心，涉及功耗预测技术领域，该方法通过构建包括硬件基础功耗模型、状态切换损耗模型和热迟滞补偿功耗模型的服务器功耗模型，即可预测稳态工况下中央处理器的功率、状态切换工况下相比稳态工况变化的功率以及热累积导致功耗增加的功耗，三者相加即为服务器的总功耗，相比于现有技术考虑了状态切换工况负载突变导致功率响应滞后和热迟滞导致漏电流功耗计算误差，大大提高了服务器功率实时预测的准确性，解决了服务器功率模型实时功率预测不准确的问题。

本发明授权服务器功耗的监控方法、计算机程序产品和数据中心在权利要求书中公布了：1.一种服务器功耗的监控方法，其特征在于，服务器包括中央处理器和其他组件，所述方法包括： 在所述中央处理器空载的情况下，对所述中央处理器进行周期性测试，得到所述中央处理器空载的第一历史工况数据，在所述中央处理器满载的情况下，对所述中央处理器进行周期性测试，得到所述中央处理器满载的所述第一历史工况数据，根据所述中央处理器空载的所述第一历史工况数据构建中央处理器静态功耗模型，根据所述中央处理器满载的所述第一历史工况数据构建中央处理器动态功耗模型，将多个所述其他组件的额定功率之和确定为所述其他组件的功耗，得到其他组件功耗模型，根据所述中央处理器静态功耗模型、所述中央处理器动态功耗模型和所述其他组件功耗模型确定硬件基础功耗模型； 提取第二历史工况数据中的第三历史中央处理器电压、对应的第三历史中央处理器温度、对应的第二历史中央处理器频率、对应的历史中央处理器电流、对应的历史中央处理器稳态电流、对应的所述第三历史中央处理器电压的变化速率、对应的所述第三历史中央处理器温度的变化速率、对应的瞬态过冲能量和所述中央处理器的逻辑门对应的晶体管的导通电阻，得到训练数据，所述历史中央处理器稳态电流为所述中央处理器进入状态切换工况时的电流，所述瞬态过冲能量为当前时刻所述历史中央处理器电流相比所述历史中央处理器稳态电流增加的能耗；将行动者网络和动作价值评估网络组成强化学习网络，所述行动者网络用于根据所述中央处理器的工况数据生成中央处理器的电压和频率的调整策略，所述动作价值评估网络用于对所述调整策略的价值和损耗系数进行评估，所述损耗系数为执行所述调整策略的所述瞬态过冲能量，根据所述训练数据、对应的历史调整策略和对应的奖励函数值对所述强化学习网络进行调参训练，使得所述行动者网络输出所述训练数据的目标调整策略并使得所述动作价值评估网络输出的所述目标调整策略的价值最大化，得到目标强化学习网络，所述奖励函数值为计算所述历史调整策略的价值的奖励函数的函数值，根据所述目标强化学习网络构建状态切换损耗模型，所述状态切换损耗模型为计算单位时间内多次执行所述调整策略的所述瞬态过冲能量之和的模型； 根据稳态工况的历史稳态中央处理器功率和历史实际中央处理器功率确定热耦合系数和衰减因子，所述热耦合系数用于表征中央处理器温度随所述中央处理器功率变化的速率，所述衰减因子用于表征中央处理器温度随时间变化的速率，根据所述热耦合系数和所述衰减因子构建热迟滞补偿功耗模型，所述历史稳态中央处理器功率为热累计导致所述中央处理器的温度变化前所述中央处理器的功率，所述历史实际中央处理器功率为热累计导致所述中央处理器的温度变化时所述中央处理器的功率，所述热迟滞补偿功耗模型为计算热累积导致功耗增加的功耗的模型； 构建包括所述硬件基础功耗模型、所述状态切换损耗模型和所述热迟滞补偿功耗模型的服务器功耗模型，并应用所述服务器功耗模型对所述服务器的总功耗进行监控。

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