Game-Theoretic Deep Reinforcement Learning to Minimize Carbon Emissions and Energy Costs for AI Inference Workloads in Geo-Distributed Data Centers

Fuente: arXiv

Enregistré dans:

Détails bibliographiques
Auteurs principaux:	Hogade, Ninad, Pasricha, Sudeep
Format:	Preprint
Publié:	2024
Sujets:	Distributed, Parallel, and Cluster Computing Artificial Intelligence Machine Learning
Accès en ligne:	Acceder al recurso
Tags:	Ajouter un tag Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!

Internet

https://arxiv.org/abs/2404.01459