生擒抢算力的谷歌员工！博弈论或可破数据中心“阶下囚逆境”
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我们计划了一个博弈游戏。在每一轮角逐中，用户也许处于三种状态中的一种:活泼状态、冲刺后的冷却状态、紧张断电后的规复状态。在每一轮游戏中，用户独一能抉择的就是当他们的处理赏罚器处于勾当状态时是否举办冲刺。用户但愿优化他们的冲刺以得到甜头，好比进步吞吐量或镌汰执行时刻。但也要留意，这些甜头会跟着冲刺的产生时刻而变革。譬喻，冲刺在需求量大的时辰更有益。 思量一个简朴的例子。在第5轮，你知道假云云时冲刺将得到10个单元的收益，然而处理赏罚器必需冷却几个回合才气再次冲刺。假设此刻你冲刺了，那么在第6轮，你会发明冲刺可以得到20个单元的收益。另一种环境是，你将冲刺权生涯到了下一轮但全部其他用户都抉择在第5轮时冲刺，这导致电力紧张环境，使你无法在后续几轮中冲刺。更糟的是，到当时你的收益就不会那么高了。 短跑游戏中的“均匀场博弈说明” 玩家们行使一个数据中心来共享信息。假如个中一个玩家选择在第5轮冲刺，他们将得到必然的收益，但他们必必要等处理赏罚器冷却一段时刻才气再次加快。假如他们比及第6轮可能之后再冲刺，他们会得到更多收益。 假如太多的玩家同时冲刺，电流大幅度增进会导致断电。在计较机集群的不中断电源电池充电之前，任何人都不能再冲刺，纵然是没有冲刺的玩家4也不可。 全部用户都必需衡量他们得到的效用的几多和其他用户的冲刺计策，之后再做出响应的抉择。固然少数用户竞争的例子也许很风趣，但跟着竞争敌手的数目增添到数据中心的局限，做出这些抉择就变得很是棘手。 荣幸的是，我们找到了这种叫做“均匀场博弈说明”的要领，可以在在大型体系中优化每个用户的计策。这种要领将全部用户计策思量为一个整体，停止了思量每个竞争敌手计策的伟大性。这种统计要领的要害在于假设任何单个用户举动都不会明显地改变体系的均匀举动。正是因为这一假设，我们可以用单个均匀效应来近似全部其他用户对任何给定用户的影响。 这有点相同于数百万上班族试图优化他们的一般出行。我们以文摘菌这样一个上班族为例。固然不能用她以一概全。可是，文摘菌的举动模式可以揣度出上班族这一总体在特定一天中但愿达到的时刻，以及他们的出行打算会怎样加剧阶梯拥堵等。 在交通环境中，文摘菌会按照对通勤人群均匀举动的领略来优化通勤。假如优化后的打算没有发生预期的交通模式，她就会批改本身的预期并从头思量本身的打算。跟着每一个通勤者在几天内的一次优化，交通收敛到一些一再的模式，通勤者的独立动作发生一个均衡。 通过均匀场均衡，我们拟定了冲刺游戏的最优计策：当机能收益高出某个阈值时，用户应该冲刺。 该阈值按照用户的差异而差异。我们可以行使数据中心的事变负载及其物理特征来计较这个阈值。 当每小我私人都在均匀场均衡下以他们的最优阈值运行时，体系将会受益良多。起首，数据中心的电源打点可所以漫衍式的，由于用户可以实现他们本身的计策，而不必要向中心打点员哀求加快容许。这种独立性使得功率节制越发迅速、节能。用户可以在微秒或更少的时刻内调理处理赏罚器的功耗。而假如他们必需守候几十毫秒来得到容许，才气通过数据中心，那么这种结果将难以实现。其次，用户可以按照本身的事变负载需求来实时优化加快计策，使得平衡前提下可以完成更多计较事变。最后，当增益高出阈值时，用户的计策就酿成了简朴的冲刺。这长短常轻易执行的。 贪得无厌必自毙：在冲刺游戏中，与“贪婪”计策对比，行使均匀场平衡计策可以用更少的力完成更多的功。 博弈论必将施展庞大浸染 “冲刺打点项目”只是我们在已往五年中开拓的一系列数据中心打点体系中的一个。在每一款游戏中，我们都行使了硬件架构和体系的要害细节来计划游戏。而这样操作这一打点机制使得，当参加者举动示意得过于自私利己时，体系仍旧可以不变运行。我们有来由信托，这样的担保只会勉励共享体系的参加，并为节能和可扩展的数据中心奠基坚硬的基本。 尽量我们已经想法在处事器多处理赏罚器、处事器机柜和处事器集群级别办理了资源分派题目，可是将它们用于大型数据中心仍必要许多事变。一方面，你必需可以或许天生数据中心的机能提纲。因此，数据中心必需陈设须要的基本办法来监督硬件勾当、评估机能功效和揣度对资源的偏好。 这类体系的大大都博弈论办理方案都要求说明阶段离线举办。相反，构建可以从一些先验常识开始，然后在执行进程中跟着特性变得更清楚，而更新其参数的在线机制也许滋扰更小。在线机制乃至也许通过强化进修或另一种情势的人工智能来改造游戏。 尚有一个实际题目就是：在数据中心，用户可以随时收支体系，使命可以在计较进程中随意穿插，处事器也许会失败并从头启动。全部这些变乱都必要从头分派资源，可是这些从头分派也许会粉碎整个体系的计较，并要求对数据举办分流，从而耗尽资源。 在保持每小我私人公正竞争的同时，应付全部这些变革必定必要更多的事变，但我们坚信博弈论必将施展庞大浸染。
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