Phaidra

Phaidra ကို Google DeepMind ၏ data center အအေးပေးမှုပရောဂျက် အဖွဲ့ဝင်ဟောင်းများက တည်ထောင်ခဲ့ပြီး ထိုစဉ်က Google ၏ server ခန်းအတွက် လျှပ်စစ်ချွေတာပေးခဲ့သည့် reinforcement learning ထိန်းချုပ်မှုကို စီးပွားဖြစ်ထုတ်ကုန်အဖြစ် ပြောင်းလဲကာ ရေအေးစက်၊ အအေးပေးရေမျှော်စင်နှင့် လေအေးပေးစက်၏ setpoint များကို တိုက်ရိုက်လွှဲယူ၍ server ခန်းသည် အပူချိန်နှင့် စိုထိုင်းဆ အထက်အောက်ကန့်သတ်ချက်ကို မချိုးဖောက်ဘဲ လျှပ်စစ်အချွေတာဆုံး လည်ပတ်မှုပေါင်းစပ်ကို ကိုယ်တိုင်ရှာဖွေစေသည်။

လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် သင့်လျော်သည့် အခြေအနေများ

၎င်း၏ လုပ်ဆောင်ပုံသည် သာမန် စောင့်ကြည့်ဆော့ဖ်ဝဲနှင့် အလွန်ကွာသည်။ DCIM အများစုသည် “ကြည့်” ရုံသာ တာဝန်ယူပြီး အပူချိန်၊ လျှပ်စစ်ကို dashboard အဖြစ် ဆွဲပြသည်။ နောက်ပိုင်း ချိန်ညှိမည်မချိန်ညှိမည်ကို အင်ဂျင်နီယာ၏ အတွေ့အကြုံကသာ ဆုံးဖြတ်သည်။ Phaidra က “လုပ်” ဆောင်ခြင်းဖြစ်သည်။ AI agent သည် နေရာတွင်း sensor ဒေတာကို စဉ်ဆက်မပြတ် ဖတ်ရှုကာ setpoint ပေါင်းစပ်အမျိုးမျိုး၏ အကျိုးဆက်ကို reinforcement learning ဖြင့် ပုံစံစမ်းပြီး ညွှန်ကြားချက်ကို အဆောက်အအုံအလိုအလျောက်စနစ်သို့ ပြန်ရေးသည်။ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးကို စက္ကန့်အလိုက် လှည့်ပတ်လုပ်ဆောင်သည်။ တရားဝင်အနေဖြင့် ထုတ်ကုန်ကို နှစ်ပိုင်းခွဲထားသည်။ Phaidra Prism သည် လည်ပတ်ဝန်ထမ်းများ မေးခွန်းမေး၊ ပုံမမှန်မှုစစ်ရန် large language model အင်တာဖေ့စ်ဖြစ်ပြီး Phaidra Factory သည် အမှန်တကယ် ညွှန်ကြားချက်ချသည့် ကောင်းမွန်စေမှု agent ဖြစ်ကာ AI လေ့ကျင့်ခြင်း cluster ကဲ့သို့ ပါဝါသိပ်သည်းဆ အလွန်မြင့်သည့် server ခန်းအသစ်များကို ဝန်ဆောင်ရန် အဓိကထားသည်။

ကိုယ်ပိုင် server ခန်းရှိပြီး အအေးပေးစွမ်းအင်သုံးစွဲမှု အချိုးမြင့်ကာ sensor နှင့် အဆောက်အအုံထိန်းချုပ်စနစ် ပြည့်စုံပြီးသား လုပ်ငန်းများအတွက် သင့်လျော်သည်။ server ခန်း အရွယ်အစားသေး၊ သို့မဟုတ် ကိရိယာဟောင်းလွန်း၍ setpoint ကို အဝေးမှ ပြန်ရေးခြင်းပင် မလုပ်နိုင်ပါက တပ်ဆင်အတားအဆီးသည် ချွေတာရရှိမည့် လျှပ်စစ်ခထက် ပိုမြင့်နိုင်သည်။ ပြည်တွင်း semiconductor နှင့် ဆက်သွယ်ရေးလုပ်ငန်း၏ ကိုယ်ပိုင် server ခန်းများသည် အတော်အသင့် ရင့်ကျက်၍ အကဲဖြတ်ရန် အခွင့်ရှိသည့် အုပ်စုဖြစ်သည်။