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高性能计算系统的智能预测维护:文献综述( Smart predictive maintenance for high-performance computing systems: a literature review )
ALDCD Lima VM Aranha CJDL Carvalho EGS Nascimento
预见性维护是一种宝贵的工具，可用于维护特派团关键资产的健康，同时最大限度地减少预定干预行动的业务成本。人工智能技术已被证明在处理大量数据方面是有效的，例如由设备中典型存在的传感器收集的数据。在这项工作中，我们旨在识别和总结预测性维护领域中探索机器学习和深度学习算法以提高故障分类和检测性能的现有出版物。我们在使用任务关键资产收集的传感器数据的深度学习方法进行早期故障检测以辅助预测性维护时间表方面显示出显著的上升趋势。我们还确定了在未来工作中需要进一步研究的方面，关于超级计算资产的生命支持系统的探索和性能度量的标准化。
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