根据腾讯报导,随着当前资料变得愈来愈复杂,全球为解决庞大复杂资料的维护,对大型资料中心与软件***团队的需求愈来愈高,但对资料中心的庞大耗电量问题仍无法有效解决,导致资料中心成为一大能源耗损来源。
为解决大型资料中心持续建置导致的耗电量大增问题,英国兰卡斯特大学(University of Lancaster)资料科学专家开发上述以机器学习演算法为基础的REx系统。目前类似REx的AI系统已正在改变人类与数位时代互动方式。
REx具备一种名为“微型变化”(micro-variation)的演算法,在获得一项任务时,该演算法内诸如不同型态的搜寻与排序演算法,以及存储器缓存区等大量的软件元件模组块,将会自动进行组装至成为该系统认为*理想的状态,能够自行迅速调整优化处理。借此,由REx控制的伺服器所需进行的处理量将会减少,因此有助伺服器减少电力消耗。
兰卡斯特大学通讯及运算学院讲师Barry Porter表示,一切都是由即时系统进行学习,组装所需元件及持续评估其有效性,所有元件都小到足以轻易创造自然的行为变化,借由从这些微型变化自动化组装的系统,将可见到REx创造出能自动化形成以处理其任务的软件设计。
有鉴于物联网时代资料中心需要愈来愈多伺服器,导致能源需求增加,兰卡斯特大学指出,REx这类自动化系统能够在任何情况下达成*佳的效能表现,找出一个可明显降低能源需求的方式,甚至完全无需人工参与即可自动完成所需任务,并可应用至作业系统及网路基础建设等多个领域,协助改善为这些领域开发及维持复杂软件系统的能力。