在信息技术领域，数据中心的能耗管理是一项重要议题，因为这些大型计算系统（如数据中心）的电力消耗是巨大的，并且每年都在显著增长。这不仅对环境和资源构成了沉重的压力，而且促进了性能与能耗管理在工业和学术界的关注度不断上升。虚拟化技术作为一种先进的节能技术，已经成为大多数数据中心的基础架构。随着芯片性能的提升和空闲功耗的降低，现代机器的能耗呈现出显著的非线性特征，传统的线性电力模型已经不再适用。
本文探讨了通过预测控制技术来解决非线性虚拟化计算系统中的电力和性能管理问题。研究者们构建了一个离散系统状态模型，在此模型中包含了所有的控制动作和时延效应。状态转换用于定义每个状态下的性能和电力，并通过预测控制器设计，动态优化一个包含性能和电力的二次成本函数。实验结果显示，该控制器在性能与能耗之间取得了良好的平衡：通过选择适当的权重，可以处理99.76%的性能需求，同时相比开环控制器的情况，电力消耗可以节省33%。
在数据中心等大型计算系统中，电力和性能管理是一个复杂的问题，其中涉及多种类型的控制动作和时延效应。这些因素使得问题的制定和解决变得更加复杂。随着虚拟化技术的普及，对于更精细和复杂的控制的需求日益增长，这需要在不牺牲太多性能的前提下尽可能地减少能耗。
虚拟化技术之所以能够成为数据中心节能的基础架构，是因为它能够通过减少物理服务器的数量来降低能耗。在虚拟化环境中，多个虚拟机可以在同一台物理服务器上同时运行，从而提高了硬件资源的利用率。然而，为了确保系统的稳定性和性能，需要对虚拟机的资源分配进行精细的管理，包括CPU、内存和存储等资源。
在本文中提到的预测控制器的设计，主要依赖于离散系统状态模型的建立。这个模型不仅涵盖了所有的控制动作和时延效应，而且允许在每个状态下定义性能和电力。通过对二次成本函数的动态优化，控制器可以针对不同的性能需求和能耗指标进行调整，以达到预期的平衡状态。
预测控制技术的优势在于它能够预测未来的系统行为，并据此进行控制决策。这种预测能力对于处理非线性系统尤为重要，因为非线性系统的响应并不总是直接线性的，而是会根据输入条件的变化而改变。通过在系统模型中包含非线性特性，预测控制算法能够更加准确地预测系统的未来状态，并采取适当的措施来实现能耗与性能的最优平衡。
在研究中，作者们展示了一个具体实施预测控制的例子，并用实验结果证明了其有效性。他们特别强调，选择合适的权重对于实现性能和能耗的平衡至关重要。通过实验，他们发现，选择一个适中的权重值可以有效地处理绝大多数的性能需求，同时实现显著的电力节约。
这篇文章为如何在实际的大型计算系统中实施有效的电力和性能管理提供了一种新的方法和视角。随着数据中心规模的扩大和技术的不断进步，预测控制技术在这一领域的应用前景广阔，能够帮助企业在满足性能需求的同时减少能源消耗，从而达到经济效益和环境保护的双重目标。
