申请/专利权人：惠州市鑫晖源科技有限公司

申请日：2023-11-06

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN117193502B

主分类号：G06F1/28

分类号：G06F1/28;G06N20/00;G06F11/30;G01R31/40;G01K13/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.26#授权;2023.12.26#实质审查的生效;2023.12.08#公开

摘要：本发明属于数据采集、实时监测技术领域，提出了基于机器学习的电竞主机电源状态分析方法，具体为：首先在电源中布置子析点位监测系统，其中子析点位监测系统中包含温度测量仪器，然后利用温度测量仪器进行数据采集，获得监测值，再通过监测值构建事件集解析模型并形成析态序列，最后根据析态序列进行电源状态分析。不仅使得电竞主机的电源稳定性更具有保障，实现对电竞主机这类高性能计算机的电源系统实时进行监测；而且通过量化主机电源各个关键位点的温度向特征值以及对数据库中拥有标注的诊断结果进行电源状态分析，能提高主机电源问题的分析效率以及精确性，为主机电源的应用状态以及故障状态提供更加精确化的监测手段。

主权项：1.基于机器学习的电竞主机电源状态分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100，在电源中布置子析点位监测系统，其中子析点位监测系统中包含温度测量仪器；S200，利用温度测量仪器进行数据采集，获得监测值；S300，通过监测值构建事件集解析模型并形成析态序列；S400，根据析态序列进行电源状态分析；其中在步骤S200中，所述利用温度测量仪器进行数据采集，获得监测值的方法是：温度测量仪器实时对各个子析点位进行温度测量，并且获得温度值hpt；设定一个时间段作为基础溯源度BsTrc,BsTrc∈[0.5,2]分钟；如果一个时刻电源的峰值功率被触发，并且该触发不为开机或者关机导致，则定义该时刻发生功率触峰事件；当功率触峰事件触发，则获取当前时刻的前BsTrc时间段内各个时刻的CPU占用率中的最小值作为算核阈值，获取当前时刻的前BsTrc时间段内各个时刻的GPU占用率中的最小值作为显核阈值；从当前时刻开始往前搜索首个出现CPU占用率小于算核阈值的时刻以及首个出现GPU占用率小于显核阈值的时刻，将这两个时刻的时间刻度中距离当前时刻最远的对应刻度作为触峰溯源刻度，将当前时刻到触峰溯源刻度之间的时间段记为实测溯源度RTrc；获取一个子析点位当前RTrc时间段内各个时刻的温度值，把其中的最小值记作Lw_pt；则该子析点各个时刻对应的监测值为Dtlv＝lnhptLw_pt。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 惠州市鑫晖源科技有限公司 基于机器学习的电竞主机电源状态分析方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD