本技术聚焦于电脑主机温度管理技术,介绍了一种创新的温度控制方法、系统、装置以及存储介质。该方法涉及收集电脑主机的初始温度数据、功率参数、设备编号和散热风扇的初始转速,进而通过先进的算法对这些参数进行分析,以实现对电脑主机温度的有效控制,确保设备稳定运行并延长使用寿命。
背景技术
目前,电脑主机是计算机系统的核心组件,其性能直接影响整个计算机的性能,尤其是大型计算机系统的主机。电脑主机主要包括CPU、内存、主板、光驱、机箱、电源和散热器等,对于现在的电脑主机而言,其性能主要取决于CPU和内存。电脑运行的所有程序基本上都要通过CPU来处理,因此CPU的性能对电脑的运行速度有着决定性的影响;其次是内存即内存条,在电脑的使用过程中,当打开一个程序时,程序的数据就会传输到内存中,作为CPU的工作空间,为CPU提供了快速读写数据的场所。当程序在内存中运行时,CPU也会在其中处理程序,因此内存的性能对电脑的运行速度也是有很大影响的。电脑主机在运行过程中产生的热量主要来自CPU和内存的高速运作。随着使用时间的增加和工作负荷的提高,这些组件产生的热量会导致主机内部温度上升。过高的温度会导致配件运行不稳定,容易引起数据读取错误、硬件损坏,甚至系统崩溃。温度过高也会降低电脑的运行速度,缩短硬件的使用寿命,可能引起系统不稳定,直接影响PCIE接口的稳定性,进而导致数据传输错误等问题。
在一种现有技术中,采用深度学习的预测算法对数据中心机房中各类资源散热单元的散热性能进行预测,根据预测结果采用固定的转速控制风扇散热,进而实现设备温度管理,但是由于数据中心机房中各类资源数据复杂,数据量大,该方法实现要求高,算法准确率有待提高。
现有技术采用固定的转速控制方案,无法达到根据实际运行情况调控风扇转速的目的,导致温度控制效率不高。
实现思路