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碳感知的模型训练调度算法

课题分析与写作指导

本课题聚焦于绿色计算领域的核心挑战，旨在设计并实现一种碳感知的模型训练调度算法。随着人工智能技术的迅猛发展，大规模深度学习模型的训练过程消耗了海量计算资源，导致数据中心的能源需求急剧攀升，进而引发显著的碳排放问题。根据国际能源署的统计数据显示，全球数据中心能耗已占社会总用电量的2%以上，且年均增长率超过15%，其中模型训练环节的碳足迹尤为突出。在此背景下，本研究提出通过建立电力碳排放实时数据库，结合动态算力分配策略，实现模型训练过程的碳排放最小化。课题的核心在于将电网碳排放强度数据与计算任务调度机制深度融合，突破传