摘要
本发明公开了一种服务器固件升级方法,包括S1、获取服务器在固件升级过程中的实时温度数据;S2、生成热负荷变化曲线;S3、根据热负荷变化曲线,确定服务器的各个散热组件的当前状态;S4、构建基于深度学习算法的服务器固件温控模型;S5、通过服务器固件温控模型动态调整服务器风扇的转速;S6、通过服务器固件温控模型控制液体冷却循环系统的流量和循环频率;S7、实时监控服务器的温度变化;S8、在温度超过预设安全范围时,触发报警机制并记录相关数据;S9、完成固件升级。本发明通过构建基于深度学习算法的服务器固件温控模型,实时预测和调整服务器的温度,确保在固件升级过程中服务器始终维持在安全的温度范围内。
技术关键词
液体冷却循环系统
固件
负荷
深度学习算法
数据
时间序列分析方法
温控系统
温度传感器
频率
液体冷却系统
PID控制算法
因子
服务器散热组件
混合卷积神经网络
多元回归分析方法
风扇
监控服务器
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