DataCenterGym: A Physics-Grounded Simulator for Multi-Objective Data Center Scheduling

📄 arXiv: 2604.15594v1 📥 PDF

作者: Nilavra Pathak, Samadrita Biswas, Nirmalya Roy

分类: cs.DC, cs.AI

发布日期: 2026-04-17

备注: 10 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出DataCenterGym，用于多目标数据中心调度的物理仿真环境

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 数据中心调度 物理仿真 模型预测控制 热管理 能源效率

📋 核心要点

  1. 现有数据中心调度器通常忽略计算、热力、电力消耗之间的紧密耦合关系，导致调度效率受限。
  2. DataCenterGym通过集成计算排队、热力学、HVAC行为和服务降级，提供更真实的物理仿真环境。
  3. 论文提出H-MPC调度算法，显式考虑热力和电力动态，实验表明其性能优于传统调度器。

📝 摘要（中文）

现代数据中心在地理分布的站点上调度异构工作负载，这些站点具有不同的计算能力、电价和热力条件。计算利用率、热量产生、冷却需求和能源消耗紧密耦合，但现有的大多数调度器都抽象了这些影响并独立地处理它们。我们提出了DataCenterGym，这是一个基于物理的仿真环境，用于地理分布式数据中心中的作业调度，旨在作为未来研究的可重用测试平台。该模拟器集成了计算排队、建筑热力学、局部HVAC行为以及温度相关的服务降级，并提供与Gymnasium兼容的接口。我们还开发了一种分层模型预测控制（H-MPC）调度算法，该算法在显式考虑热力和电力动态的同时执行分布式作业放置。通过对标称运行和工作负载敏感性的实验，我们展示了H-MPC如何相对于基线调度器提高调度性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决地理分布式数据中心中异构工作负载的调度问题。现有调度方法通常将计算利用率、热量产生、冷却需求和能源消耗视为独立因素，忽略了它们之间的复杂物理依赖关系，导致调度方案无法优化整体性能，例如降低能耗、避免过热等。

核心思路：论文的核心思路是构建一个基于物理的仿真环境DataCenterGym，该环境能够模拟数据中心内部各种因素之间的相互作用，从而为开发和评估更有效的调度算法提供平台。同时，论文提出一种分层模型预测控制（H-MPC）算法，该算法能够显式地考虑热力和电力动态，从而做出更明智的调度决策。

技术框架：DataCenterGym模拟器包含以下主要模块：1) 计算排队模型，模拟作业的到达和执行；2) 建筑热力学模型，模拟数据中心内部的温度分布；3) 局部HVAC行为模型，模拟冷却系统的运行；4) 服务降级模型，模拟温度对服务器性能的影响。H-MPC算法采用分层结构，上层负责全局作业分配，下层负责局部资源调度。

关键创新：DataCenterGym的关键创新在于其物理基础，它能够更真实地模拟数据中心内部的复杂物理过程，从而为调度算法的开发和评估提供更可靠的平台。H-MPC算法的关键创新在于其能够显式地考虑热力和电力动态，从而做出更明智的调度决策，与现有方法相比，更贴近实际数据中心运行情况。

关键设计：DataCenterGym使用Gymnasium接口，方便用户集成和测试不同的调度算法。H-MPC算法使用模型预测控制框架，通过预测未来一段时间内的系统状态，优化调度决策。具体参数设置和损失函数细节在论文中未明确说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验证明，H-MPC调度算法在标称运行和工作负载敏感性方面均优于基线调度器。具体的性能提升数据未在摘要中给出，属于未知信息。实验结果表明，显式考虑热力和电力动态可以显著提高调度性能，验证了DataCenterGym和H-MPC算法的有效性。

🎯 应用场景

DataCenterGym可用于数据中心调度算法的开发、测试和验证，帮助数据中心运营商优化资源利用率、降低能耗、提高可靠性。该仿真环境还可用于研究数据中心的热管理、电力管理和冷却系统设计，为构建更高效、更可持续的数据中心提供支持。未来，DataCenterGym可以扩展到支持更复杂的场景，例如异构计算架构、动态工作负载和可再生能源集成。

📄 摘要（原文）

Modern datacenters schedule heterogeneous workloads across geo-distributed sites with diverse compute capacities, electricity prices, and thermal conditions. Compute utilization, heat generation, cooling demand, and energy consumption are tightly coupled, yet most existing schedulers abstract these effects and treat them independently. We present \textit{DataCenterGym}, a physics-grounded simulation environment for job scheduling in geo-distributed data centers, designed as a reusable testbed for future research. The simulator integrates compute queueing, building thermal dynamics, localized HVAC behavior, and temperature-dependent service degradation within a Gymnasium-compatible interface. We also develop a Hierarchical Model Predictive Control (H-MPC) scheduling algorithm that performs distributed job placement while explicitly accounting for thermal and power dynamics. Through experiments on nominal operation and workload sensitivity, we demonstrate how H-MPC improves scheduling performance relative to baseline schedulers.