SeT-Diff：迈向 HPC 遥测和时间序列的语义基础模型

arXiv:2607.22548v1 公告类型：新 摘要：数据中心及其计算节点需要准确、灵活的数字孪生，能够对工作负载、环境参数和物理指标的复杂相互作用进行建模。当前 HPC 及其遥测的机器学习方法通​​常依赖于针对单个任务定制的匿名、固定位置传感器变量的静态子集。因此，当目标任务发生变化或传感器指标发生变化时，这些模型就会过时。我们提出了 SeT-Diff，这是计算节点遥测和时间序列的第一个基础模型。与刚性架构不同，我们基于扩散的方法调节每个传感器语义的生成过程