Розробка гібридної IoT-системи моніторингу та адаптивного керування охолодженням GPU-кластеру

Abstract

UK: Робота присвячена розробці гібридної IoT-системи для моніторингу мікроклімату та адаптивного керування охолодженням графічних процесорів у локальних обчислювальних кластерах. Спроєктовано та реалізовано трирівневу апаратно-програмну архітектуру, яка об'єднує сенсорні пристрої збору телеметрії апаратного рівня, сервер туманних обчислень та прийняття рішень і хмарний веб-інтерфейс віддаленого керування та моніторингу. Система забезпечує віддалене керування сервером та безперервний контроль параметрів навколишнього середовища. В основі роботи системи лежать математичні моделі та інтелектуальні алгоритми прогнозування зносу, які обчислюють поточні індекси корозії елементів і механічної амортизації вентиляторів. Керування охолодженням реалізовано через адаптивне регулювання швидкості повітряного потоку на основі теплової інерції та концентрації пилу. Розробка забезпечує перенесення експлуатаційного зносу з обчислювальних компонентів на зовнішні вентилятори, що знижує швидкість деградації дороговартісних обчислювальних компонентів. Система є стійкою до різних типів та параметрів мікроклімату, підтримує модернізацію за рахунок модульної структури кожного з рівнів і дозволяє економити кошти на розширенні апаратного рівня завдяки просунутому тестовому стенду EN: This work presents the development of a hybrid IoT system for microclimate monitoring and adaptive cooling control of graphic processing units in local computing clusters. A three-tier hardware and software architecture has been designed and implemented, integrating hardware-level telemetry sensors, a server of fog computing and decision-making, and a cloud web-interface of remote management and monitoring. The system provides remote server control and continuous monitoring of environmental parameters. The operation of the system is based on mathematical models and intelligent wear forecasting algorithms that calculate current element corrosion and mechanical fan wear indices. Cooling control is performed via adaptive regulation of air flow speed based on thermal inertia and dust concentration. The development provides the delegation of operational wear from computing components to external fans, reducing the degradation rate of expensive computing components. The system is resilient to various microclimate types and parameters, supports modernization due to the modular structure of each level, and allows saving money on hardware expansion thanks to an advanced test bench.