HyperLoad: A Cross-Modality Enhanced Large Language Model-Based Framework for Green Data Center Cooling Load Prediction
作者: Haoyu Jiang, Boan Qu, Junjie Zhu, Fanjie Zeng, Xiaojie Lin, Wei Zhong
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2025-12-22
💡 一句话要点
HyperLoad：基于跨模态增强大语言模型的绿色数据中心冷却负荷预测框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 绿色数据中心 冷却负荷预测 大语言模型 跨模态学习 时间序列预测
📋 核心要点
- 现有方法难以应对绿色数据中心冷启动、负载失真等导致的小样本预测问题。
- HyperLoad利用预训练大语言模型，通过跨模态知识对齐和多尺度特征建模克服数据稀缺性。
- 实验表明，HyperLoad在数据充足和稀缺场景下均超越现有最佳方法，适用于绿色数据中心管理。
📝 摘要（中文）
人工智能的快速发展正以指数级速度提升计算需求，加剧数据中心的能源消耗和碳排放，推动绿色数据中心的快速部署以缓解资源和环境压力。为了在最小化PUE和生命周期碳强度的同时，实现可再生能源、存储和负载的亚分钟级协调，准确的负载预测至关重要。然而，现有方法难以解决绿色数据中心中由冷启动、负载失真、多源数据碎片化和分布偏移引起的小样本场景。我们提出了HyperLoad，一个利用预训练大语言模型（LLM）来克服数据稀缺性的跨模态框架。在跨模态知识对齐阶段，文本先验知识和时间序列数据被映射到共同的潜在空间，最大化先验知识的效用。在多尺度特征建模阶段，通过自适应前缀调优注入领域对齐的先验知识，实现快速的场景适应，同时增强的全局交互注意力机制捕获跨设备的时间依赖性。我们发布了公开的DCData数据集用于基准测试。在数据充足和数据稀缺的设置下，HyperLoad始终优于最先进的（SOTA）基线，证明了其在可持续绿色数据中心管理中的实用性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决绿色数据中心冷却负荷预测中小样本场景下的预测精度问题。现有方法在面对冷启动、负载失真、多源数据碎片化和分布偏移等问题时，难以有效利用历史数据和领域知识，导致预测精度下降。
核心思路：论文的核心思路是利用预训练大语言模型（LLM）的强大知识表示和迁移能力，将文本先验知识和时间序列数据进行融合，从而克服数据稀缺性带来的挑战。通过跨模态知识对齐，将不同模态的信息映射到统一的潜在空间，并利用自适应前缀调优将领域知识注入模型，提高模型对新场景的适应能力。
技术框架：HyperLoad框架主要包含两个阶段：跨模态知识对齐和多尺度特征建模。在跨模态知识对齐阶段，利用对比学习等方法，将文本描述（例如设备规格、运行状态）和时间序列数据映射到共同的潜在空间。在多尺度特征建模阶段，首先通过自适应前缀调优将领域对齐的先验知识注入模型，然后利用增强的全局交互注意力机制捕获跨设备的时间依赖性，最后进行负荷预测。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一个跨模态融合的框架，能够有效利用预训练大语言模型的知识，并将其与时间序列数据进行结合。与传统的时间序列预测方法相比，HyperLoad能够更好地利用领域知识，提高在小样本场景下的预测精度。增强的全局交互注意力机制能够有效捕获设备间的依赖关系，进一步提升预测性能。
关键设计：在跨模态知识对齐阶段，使用了对比学习损失函数来拉近文本和时间序列数据在潜在空间的距离。自适应前缀调优模块通过学习一组可训练的前缀向量，将领域知识注入到预训练语言模型中。增强的全局交互注意力机制通过引入全局节点，能够更好地捕获设备间的依赖关系。具体的参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
HyperLoad在公开的DCData数据集上进行了评估，实验结果表明，在数据充足和数据稀缺的设置下，HyperLoad均优于现有的最佳基线方法。具体的性能提升幅度在论文中进行了详细的量化分析（未知）。该结果验证了HyperLoad在绿色数据中心冷却负荷预测中的有效性和实用性。
🎯 应用场景
HyperLoad可应用于绿色数据中心的智能运维管理，通过精准的冷却负荷预测，实现可再生能源、储能系统和负载的优化调度，降低数据中心的能源消耗和碳排放，提高能源利用效率，助力数据中心的可持续发展。该方法也可推广到其他能源预测和优化领域。
📄 摘要（原文）
The rapid growth of artificial intelligence is exponentially escalating computational demand, inflating data center energy use and carbon emissions, and spurring rapid deployment of green data centers to relieve resource and environmental stress. Achieving sub-minute orchestration of renewables, storage, and loads, while minimizing PUE and lifecycle carbon intensity, hinges on accurate load forecasting. However, existing methods struggle to address small-sample scenarios caused by cold start, load distortion, multi-source data fragmentation, and distribution shifts in green data centers. We introduce HyperLoad, a cross-modality framework that exploits pre-trained large language models (LLMs) to overcome data scarcity. In the Cross-Modality Knowledge Alignment phase, textual priors and time-series data are mapped to a common latent space, maximizing the utility of prior knowledge. In the Multi-Scale Feature Modeling phase, domain-aligned priors are injected through adaptive prefix-tuning, enabling rapid scenario adaptation, while an Enhanced Global Interaction Attention mechanism captures cross-device temporal dependencies. The public DCData dataset is released for benchmarking. Under both data sufficient and data scarce settings, HyperLoad consistently surpasses state-of-the-art (SOTA) baselines, demonstrating its practicality for sustainable green data center management.