December 2025 – CAP @ NTU

在现代数据中心中，高效热管理关乎服务器稳定、能耗下降与成本优化。随着系统规模与耦合复杂度不断提升，传统“经验+规则”的方法愈发吃力。以深度强化学习（DRL）与基于学习的模型预测控制（LB-MPC）为代表的AI技术，为热管理带来新的路径。研究显示，AI驱动的动态热管理可在既有系统上进一步降低约 5%–20% 的冷却能耗。但在真实场景落地时，AI仍面临泛化、安全、样本效率、可解释、最优性与适应性等多重挑战——从“理论可行”到“可靠部署”的距离依然存在。