武藝精絕者,能聽音辨位,醫(yī)術(shù)高明者,可聞聲辨癥,這都是匠人技藝高超的體現(xiàn)。而現(xiàn)在,關(guān)于“聽”這項(xiàng)技能,AI又會(huì)給我們帶來什么驚喜?僅需10秒聽音,就能精準(zhǔn)判斷服務(wù)器風(fēng)扇故障,這是浪潮信息工程師們秉持匠心,通過AI技術(shù)“聞風(fēng)聽診”,精益求精所帶來的前沿創(chuàng)新:
浪潮信息最新發(fā)布的智能聽音診斷技術(shù),可以讓服務(wù)器風(fēng)扇的故障預(yù)警準(zhǔn)確率達(dá)到95%,將這一會(huì)引發(fā)服務(wù)器故障和數(shù)據(jù)中心事故的安全隱患降到最低。
風(fēng)扇之殤牽引服務(wù)器之痛
眾所周知,“發(fā)燒”是服務(wù)器的致命傷。在服務(wù)器系統(tǒng)中,良好的散熱是保障系統(tǒng)以高性能穩(wěn)定可靠運(yùn)行的基礎(chǔ),風(fēng)扇在其中所起的作用不言而喻。
然而,風(fēng)扇雖是服務(wù)器降溫的法寶,其本身卻并非“百毒不侵”。風(fēng)扇的故障,可能來自于軸承變形,部件老化、電路板短路故障,灰塵與污垢的積壓,潤滑油的不足,嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)饠?shù)據(jù)中心的火災(zāi)。
散熱風(fēng)扇雖然僅有1%的可能發(fā)生故障,但其一旦發(fā)生故障,將影響系統(tǒng)性能和可靠性,且風(fēng)扇故障的維修時(shí)間長(zhǎng),對(duì)數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)運(yùn)行影響很大。
有什么辦法,可以提前預(yù)測(cè)風(fēng)扇的“亞健康”問題,方便為服務(wù)器“治未病”?浪潮信息的工程師們?yōu)樽约毫⑾铝搜邪l(fā)的目標(biāo),并且開始反向求索去解決需求痛點(diǎn)。
聽音預(yù)警為服務(wù)器“治未病”
地震在發(fā)生前會(huì)產(chǎn)生1-10Hz的次聲波,能輔助人們提前預(yù)測(cè)災(zāi)害的發(fā)生,可見聲音傳遞的信息如果能被正確解讀,能夠給人類帶來巨大的價(jià)值。而浪潮信息研發(fā)工程師發(fā)現(xiàn),服務(wù)器風(fēng)扇作為一種旋轉(zhuǎn)機(jī)械,一方面要抑制其產(chǎn)生的氣動(dòng)噪聲對(duì)性能、可靠性的影響,另一方面,也可以利用其中所攜帶的風(fēng)扇性能狀態(tài)的信息,剖析風(fēng)扇健康狀態(tài)。
浪潮信息工程師采用中科院聲學(xué)所語音與智能信息處理實(shí)驗(yàn)室的智能聲學(xué)故障檢測(cè)技術(shù),利用機(jī)箱內(nèi)噪聲的特征信息,建立了業(yè)界首個(gè)基于聲紋特征的服務(wù)器風(fēng)扇故障智能預(yù)警系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)分辨幾乎所有的風(fēng)扇故障噪聲,實(shí)現(xiàn)“聽音診斷”。
將風(fēng)扇故障智能診斷模型部署在服務(wù)器BMC芯片中,進(jìn)一步擴(kuò)展了服務(wù)器的智能運(yùn)維能力。BMC通過內(nèi)部的麥克風(fēng)陣列、音頻處理芯片,采集系統(tǒng)的多維噪音,并進(jìn)行聲學(xué)信號(hào)處理、分析、診斷,僅需10秒鐘“聽音”,就可準(zhǔn)確預(yù)警故障狀態(tài),精準(zhǔn)度達(dá)95%,提前從根源上徹底解決服務(wù)器風(fēng)險(xiǎn)問題,保證數(shù)據(jù)中心運(yùn)行安全。
“知音”難覓AI助力開先河
基于聲學(xué)探測(cè)的服務(wù)器風(fēng)扇智能聽音診斷系統(tǒng)聽起來很簡(jiǎn)單,但從無到有,從有到精,對(duì)于聽音診斷的AI學(xué)習(xí)來說,遠(yuǎn)不止“讀書百遍,其義自見”這么容易。
工程師們首先在服務(wù)器主板上集成麥克風(fēng)陣列采集風(fēng)扇的噪音,完成采集到的音頻信號(hào)的降噪、同步、處理,然后將數(shù)據(jù)傳輸至部署了智能診斷模型的BMC中,在BMC中實(shí)現(xiàn)風(fēng)扇故障的在線診斷功能,包括對(duì)風(fēng)扇故障音的特征匹配與分析,精準(zhǔn)識(shí)別潛在的風(fēng)扇故障音、定位風(fēng)扇故障位置、發(fā)出警報(bào),并記入風(fēng)扇故障日志等,實(shí)現(xiàn)對(duì)葉片偏心、軸承磨損、繞組性能退化、潤滑油不足或耗干、IC元件電阻變化等等故障原因進(jìn)行精準(zhǔn)定位。
從零起步的難點(diǎn)在于,此前業(yè)界沒有任何參考,信號(hào)特征提取又特別復(fù)雜。數(shù)據(jù)中心有上萬臺(tái)的風(fēng)扇,分別分布在不同機(jī)柜中。傳統(tǒng)的聲音分析方法中,背景噪音嘈雜,聲紋特征很容易被混淆,難以精準(zhǔn)識(shí)別。
為了得到識(shí)別精度高、泛化能力強(qiáng)的診斷模型,浪潮工程師們構(gòu)建了業(yè)界首個(gè)針對(duì)服務(wù)器風(fēng)扇故障音的人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,時(shí)長(zhǎng)足足達(dá)200小時(shí),涵蓋了幾乎所有的風(fēng)扇故障類型,并對(duì)聲紋信息抽取40維MFCC特征,建立了多級(jí)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
經(jīng)過訓(xùn)練的風(fēng)扇故障音診斷模型能夠區(qū)分特征相似的聲紋數(shù)據(jù),并緩解了正負(fù)樣本分布不均衡的問題,對(duì)各種類型、不同位置的故障風(fēng)扇洞察秋毫,有見微知著的效果。
目前,這套AI預(yù)測(cè)模型已經(jīng)部署在浪潮信息服務(wù)器中,由BMC統(tǒng)籌管理風(fēng)扇、麥克風(fēng)陣列、DSP、指示燈等組成的聽音診斷系統(tǒng)只需十秒聽音,葉片偏心或破損、軸承磨損、潤滑油不足、積灰等種種故障均可精準(zhǔn)定位預(yù)警,預(yù)警精準(zhǔn)度達(dá)95%,徹底解決服務(wù)器的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。
結(jié)語:
若能澄心凈耳聽,萬籟俱寂亦是韻。風(fēng)過留痕,雁過留聲,從聲音的碎片中去捕捉風(fēng)扇的暗傷,從偶爾的音變中去發(fā)現(xiàn)必然的質(zhì)變,知音莫過于此。智能只是手段,工程師們的如磐匠心才是創(chuàng)新的根基,精益求精,千錘百煉,只為一臺(tái)好的服務(wù)器。
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