一种新型的人工智能控制热电式CPU冷却系统

IF 1 4区工程技术 Q3 ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY

Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University Pub Date : 2023-01-04 DOI:10.17341/gazimmfd.1150632

I. Umut, D. Akal

{"title":"一种新型的人工智能控制热电式CPU冷却系统","authors":"I. Umut, D. Akal","doi":"10.17341/gazimmfd.1150632","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Merkezi İşlem Birimi'ndeki (CPU) aşırı sıcaklık artışı nedeniyle, bilgisayarlar zamanla kapanma ve sistem hasarları meydana gelmektedir. Bu çalışmada, CPU'daki sıcaklığı azaltmak amacıyla yeni bir termoelektrik soğutma sistemi tasarlanmıştır. Ayrıca sistemin dinamik kontrolü için 3 farklı yapay zeka modeli oluşturulup başarıları karşılaştırılmıştır. Yeni soğutma sistemi, termoelektrik modül kullanılarak tasarlanmıştır. Sisteme eklediğimiz termoelektrik soğutucu ile CPU arasındaki sıcaklık farkından faydalanarak fazla ısıyı iletim ve konveksiyon yoluyla uzaklaştırmaktır. Termoelektrik soğutucunun sıcaklığı her zaman CPU sıcaklığından düşük olacağından dolayı etkin soğutma sağlanmış olacaktır. Soğutma ünitesinin kontrolü için özel bir elektronik devre ve yazılım geliştirilmiştir. Ek soğutma sistemini dinamik olarak kontrol etmek için üç farklı yapay zeka modeli (yapay sinir ağı, rastgele orman ve k-en yakın komşu) oluşturulup başarıları karşılaştırılmıştır. Yapay zeka, termoelektrik soğutma sisteminin gücünü ve fan hızını belirler. Bu kontrolü belirli bir CPU yükü veya belirli bir sıcaklık değeri yerine tüm parametreleri (CPU frekansı, voltajı, işlem sayısı gibi farklı değerler) değerlendirerek gerçekleştirir. Maksimum yükte CPU sıcaklığı 41⁰C iken, tasarlanan termoelektrik soğutma sistemi sayesinde bu sıcaklık 31⁰C'ye düşürülmüştür. Tüm yöntemler eğitimde yüksek bir sınıflandırma başarısı sağlamıştır. Ancak yapay sinir ağı yönteminin sınıflandırma başarısı (%97,973) rastgele ormana (%97,297) ve k-en yakın komşuya (%96,306) göre daha yüksektir.","PeriodicalId":51103,"journal":{"name":"Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":1.0000,"publicationDate":"2023-01-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"A novel thermoelectric CPU cooling system controlled by artificial intelligence\",\"authors\":\"I. Umut, D. Akal\",\"doi\":\"10.17341/gazimmfd.1150632\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Merkezi İşlem Birimi'ndeki (CPU) aşırı sıcaklık artışı nedeniyle, bilgisayarlar zamanla kapanma ve sistem hasarları meydana gelmektedir. Bu çalışmada, CPU'daki sıcaklığı azaltmak amacıyla yeni bir termoelektrik soğutma sistemi tasarlanmıştır. Ayrıca sistemin dinamik kontrolü için 3 farklı yapay zeka modeli oluşturulup başarıları karşılaştırılmıştır. Yeni soğutma sistemi, termoelektrik modül kullanılarak tasarlanmıştır. Sisteme eklediğimiz termoelektrik soğutucu ile CPU arasındaki sıcaklık farkından faydalanarak fazla ısıyı iletim ve konveksiyon yoluyla uzaklaştırmaktır. Termoelektrik soğutucunun sıcaklığı her zaman CPU sıcaklığından düşük olacağından dolayı etkin soğutma sağlanmış olacaktır. Soğutma ünitesinin kontrolü için özel bir elektronik devre ve yazılım geliştirilmiştir. Ek soğutma sistemini dinamik olarak kontrol etmek için üç farklı yapay zeka modeli (yapay sinir ağı, rastgele orman ve k-en yakın komşu) oluşturulup başarıları karşılaştırılmıştır. Yapay zeka, termoelektrik soğutma sisteminin gücünü ve fan hızını belirler. Bu kontrolü belirli bir CPU yükü veya belirli bir sıcaklık değeri yerine tüm parametreleri (CPU frekansı, voltajı, işlem sayısı gibi farklı değerler) değerlendirerek gerçekleştirir. Maksimum yükte CPU sıcaklığı 41⁰C iken, tasarlanan termoelektrik soğutma sistemi sayesinde bu sıcaklık 31⁰C'ye düşürülmüştür. Tüm yöntemler eğitimde yüksek bir sınıflandırma başarısı sağlamıştır. Ancak yapay sinir ağı yönteminin sınıflandırma başarısı (%97,973) rastgele ormana (%97,297) ve k-en yakın komşuya (%96,306) göre daha yüksektir.\",\"PeriodicalId\":51103,\"journal\":{\"name\":\"Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University\",\"volume\":\" \",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":1.0000,\"publicationDate\":\"2023-01-04\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University\",\"FirstCategoryId\":\"5\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1150632\",\"RegionNum\":4,\"RegionCategory\":\"工程技术\",\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"Q3\",\"JCRName\":\"ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University","FirstCategoryId":"5","ListUrlMain":"https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1150632","RegionNum":4,"RegionCategory":"工程技术","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q3","JCRName":"ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

摘要

由于CPU温度过高，会导致计算机时间关闭和系统损坏。在本研究中，CPU设计了一种新的热制冷系统来降低温度。Ayrıca系统在3 farklıyapay zeka modeli oluşturulup başarılarıkarşılaştırılmışt。新的冷却系统设计为使用测温模块。除了我们增加的热敏冰箱系统，CPU和热敏冰箱之间的温度将有利于过热并避免对流。热电冷总是会导致CPU温度的冷效应。已经开发了一种专用电子电路和软件来控制冷却单元。开发了三种不同的人工智能模型（人工神经网络、随机森林和k近邻）来动态控制冷却系统。工业智能的功率和速度，测温冷却系统。该控制通过评估所有参数（CPU频率、电压、处理次数）而不是特定的CPU负载或特定的温度值来执行。由于设计了热电冷却系统，最高CPU温度已降至310ºC。所有的方法都在教育中取得了很高的成功。Ancak yapay sinir ağıyönteminin sınıflandırma başarısı（%97973）rastgele ormana（%97297）ve k-en yakın komşuya（%96306）göre daha yüksektir。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

查看原文本刊更多论文

A novel thermoelectric CPU cooling system controlled by artificial intelligence

Merkezi İşlem Birimi'ndeki (CPU) aşırı sıcaklık artışı nedeniyle, bilgisayarlar zamanla kapanma ve sistem hasarları meydana gelmektedir. Bu çalışmada, CPU'daki sıcaklığı azaltmak amacıyla yeni bir termoelektrik soğutma sistemi tasarlanmıştır. Ayrıca sistemin dinamik kontrolü için 3 farklı yapay zeka modeli oluşturulup başarıları karşılaştırılmıştır. Yeni soğutma sistemi, termoelektrik modül kullanılarak tasarlanmıştır. Sisteme eklediğimiz termoelektrik soğutucu ile CPU arasındaki sıcaklık farkından faydalanarak fazla ısıyı iletim ve konveksiyon yoluyla uzaklaştırmaktır. Termoelektrik soğutucunun sıcaklığı her zaman CPU sıcaklığından düşük olacağından dolayı etkin soğutma sağlanmış olacaktır. Soğutma ünitesinin kontrolü için özel bir elektronik devre ve yazılım geliştirilmiştir. Ek soğutma sistemini dinamik olarak kontrol etmek için üç farklı yapay zeka modeli (yapay sinir ağı, rastgele orman ve k-en yakın komşu) oluşturulup başarıları karşılaştırılmıştır. Yapay zeka, termoelektrik soğutma sisteminin gücünü ve fan hızını belirler. Bu kontrolü belirli bir CPU yükü veya belirli bir sıcaklık değeri yerine tüm parametreleri (CPU frekansı, voltajı, işlem sayısı gibi farklı değerler) değerlendirerek gerçekleştirir. Maksimum yükte CPU sıcaklığı 41⁰C iken, tasarlanan termoelektrik soğutma sistemi sayesinde bu sıcaklık 31⁰C'ye düşürülmüştür. Tüm yöntemler eğitimde yüksek bir sınıflandırma başarısı sağlamıştır. Ancak yapay sinir ağı yönteminin sınıflandırma başarısı (%97,973) rastgele ormana (%97,297) ve k-en yakın komşuya (%96,306) göre daha yüksektir.

求助全文

通过发布文献求助，成功后即可免费获取论文全文。去求助

来源期刊

Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY-

CiteScore

1.90

自引率

45.50%

发文量

审稿时长

6-12 weeks

期刊介绍： Gazi University Journal of the Faculty of Engineering and Architecture; Engineering qualifications described below and in the field of architecture research papers and invited articles by scanning is considered to be Turkish.