CN115729792A

CN115729792A - 一种确定服务器的cpu最大使用率的方法、装置及终端设备

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Publication number: CN115729792A
Application number: CN202111010187.XA
Authority: CN
Inventors: 刘航
Original assignee: China Mobile Communications Group Co Ltd; China Mobile Shanghai ICT Co Ltd; CM Intelligent Mobility Network Co Ltd
Current assignee: China Mobile Communications Group Co Ltd; China Mobile Shanghai ICT Co Ltd; CM Intelligent Mobility Network Co Ltd
Priority date: 2021-08-31
Filing date: 2021-08-31
Publication date: 2023-03-03

Abstract

本发明提供一种确定服务器的CPU最大使用率的方法、装置及终端设备，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取预设时间段内服务器的CPU使用率以及整机功耗；根据所述CPU使用率以及整机功耗，确定所述CPU使用率与整机实际功耗的对应关系；根据所述预设时间段内服务器的CPU使用率确定所述服务器的CPU平均使用率；根据所述CPU使用率与整机实际功耗的对应关系和所述服务器的CPU平均使用率，确定所述服务器的CPU最大使用率。本发明的方案，通过确定服务器的CPU最大使用率实现服务器能耗的节约，在保证了业务处理效率的同时降低了服务器的能耗。解决了数据中心设计的能耗与实际使用的情况不符的问题。

Description

一种确定服务器的CPU最大使用率的方法、装置及终端设备

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是指一种确定服务器的CPU最大使用率的方法、装置及终端设备。

背景技术

CPU是计算机系统中主要的耗能部件，通过调节CPU状态来调节整个数据中心系统的能耗状态是实现节能的主要方法。通常数据中心设计时按照峰值功耗进行设计，而由于实际运行时业务很少会达到峰值功耗，导致数据中心设计与实际使用的情况不符，从而造成能耗的浪费。

现有技术中，通过确定CPU使用率与能耗的对应关系将物理节点的能耗评定与CPU使用率对应，CPU使用率和能耗关系的研究采用的是线性模型，但在很多相关研究，能耗与资源使用率并非单纯的线性关系，因此根据线性模型预测CPU使用率和能耗关系准确度较低。

发明内容

本发明的目的是提供一种确定服务器的CPU最大使用率的方法、装置及终端设备，用以解决相关技术中数据中心设计的能耗与实际使用的情况不符的问题。

为达到上述目的，本发明的实施例提供一种确定服务器的CPU最大使用率的方法，包括：

获取预设时间段内服务器的CPU使用率以及整机功耗；

根据所述CPU使用率以及整机功耗，确定所述CPU使用率与整机实际功耗的对应关系；

根据所述预设时间段内服务器的CPU使用率确定所述服务器的CPU平均使用率；

根据所述CPU使用率与整机实际功耗的对应关系和所述服务器的CPU平均使用率，确定所述服务器的CPU最大使用率。

进一步地，所述根据所述CPU使用率以及整机功耗，确定所述CPU使用率与整机实际功耗的对应关系，包括：

根据所述预设时间段内服务器的CPU使用率以及整机功耗，确定所述服务器的基础功耗和CPU功耗；

其中，所述服务器的基础功耗＝所述服务器的整机功耗-CPU功耗；

所述CPU功耗＝功耗影响因子×当前时刻的CPU使用率；

所述服务器的整机实际功耗＝服务器的基础功耗+CPU功耗+矫正功耗。

进一步地，根据所述服务器前一时刻的CPU使用率与当前时刻的CPU使用率的差值、所述预设时间段内服务器的CPU使用率以及整机功耗确定矫正因子；

所述矫正功耗＝矫正因子×前一时刻的CPU使用率。

进一步地，所述根据所述服务器前一时刻的CPU使用率与当前时刻的CPU使用率的差值、所述预设时间段内服务器的CPU使用率以及整机功耗确定矫正因子；，包括：

当所述服务器当前时刻的CPU使用率处于第一区间，且第一差值为正时，所述矫正因子为第一值，所述第一差值为所述服务器前一时刻的CPU使用率与当前时刻的CPU使用率的差值；

当所述服务器当前时刻的CPU使用率处于第一区间，且所述第一差值为负时，所述矫正因子为第二值；

当所述服务器当前时刻的CPU使用率处于第二区间，且所述第一差值为正时，所述矫正因子为第三值；

当所述服务器当前时刻的CPU使用率处于第二区间，且所述第一差值为负时，所述矫正因子为第四值；

当所述服务器当前时刻的CPU使用率处于第三区间，且所述第一差值为正时，所述矫正因子为第五值；

当所述服务器当前时刻的CPU使用率处于第三区间，且所述第一差值为负时，所述矫正因子为第六值；

当所述服务器当前时刻的CPU使用率处于第四区间，且所述第一差值为正时，所述矫正因子为第七值；

当所述服务器当前时刻的CPU使用率处于第四区间，且所述第一差值为负时，所述矫正因子为第八值；

其中，所述第一区间、所述第二区间、所述第三区间以及所述第四区间依次递增，且所述第一区间、所述第二区间、所述第三区间以及所述第四区间覆盖了0至100％。

进一步地，所述根据所述CPU使用率与整机实际功耗的对应关系和所述服务器的CPU平均使用率，确定所述服务器的CPU最大使用率，包括：

根据所述服务器的CPU平均使用率以及所述矫正功耗，确定所述服务器的CPU最大使用率。

进一步地，所述方法还包括：

当所述服务器的CPU使用率大于所述CPU最大使用率时，释放所述CPU最大使用率，并发出预警提示。

为达到上述目的，本发明的实施例提供一种确定服务器的CPU最大使用率的装置，包括

获取模块，用于获取预设时间段内服务器的CPU使用率以及整机功耗；

第一确定模块，用于根据所述CPU使用率以及整机功耗，确定所述CPU使用率与整机实际功耗的对应关系；

第二确定模块，用于根据所述预设时间段内服务器的CPU使用率确定所述服务器的CPU平均使用率；

第三确定模块，用于根据所述CPU使用率与整机实际功耗的对应关系和所述服务器的CPU平均使用率，确定所述服务器的CPU最大使用率。

进一步地，所述第一确定模块，还用于：

所述CPU功耗＝功耗影响因子×当前时刻的CPU使用率；

所述矫正功耗＝矫正因子×前一时刻的CPU使用率。

进一步地，所述第三确定模块，还用于：

进一步地，所述装置还包括：

释放模块，用于当所述服务器的CPU使用率大于所述CPU最大使用率时，释放所述CPU最大使用率，并发出预警提示。

为达到上述目的，本发明的实施例提供一种终端设备，包括第一处理器和收发器，其中，所述收发机用于获取预设时间段内服务器的CPU使用率以及整机功耗；

所述第一处理器用于根据所述CPU使用率以及整机功耗，确定所述CPU使用率与整机实际功耗的对应关系；

为达到上述目的，本发明的实施例提供一种终端设备，包括收发器、第二处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述第二处理器上运行的程序或指令；所述第二处理器执行所程序或指令时实现如上所述的确定服务器的CPU最大使用率的方法。

为达到上述目的，本发明的实施例提供一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如上所述的确定服务器的CPU最大使用率的方法中的步骤。

本发明的上述技术方案的有益效果如下：

本发明实施例的确定服务器的CPU最大使用率的方法，通过计算服务器的CPU使用率与整机实际功耗的关系，以及服务器的CPU平均使用率确定所述服务器的CPU最大使用率。本发明的方案能够确定CPU使用率与整机实际功耗之间的非线性关系，算法简单，通过确定服务器的CPU最大使用率实现服务器能耗的节约，在保证了业务处理效率的同时降低了服务器的能耗。

附图说明

图1为本发明实施例的确定服务器的CPU最大使用率的方法的流程图；

图2为本发明实施例的确定服务器的CPU最大使用率的装置的示意图；

图3为在使用本发明实施例服务器的CPU最大使用率的方法进行服务器的CPU最大使用率设定前后，整机能耗的变化对比图；

图4为本发明实施例的服务器的CPU最大使用率的方法进行服务器的CPU最大使用率设定后，服务器在不同CPU使用率下的能耗节省比例；

图5为本发明实施例的终端设备的结构示意图；

图6为本发明实施例的终端设备的结构图。

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。

应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。

在本发明的各种实施例中，应理解，下述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

另外，本文中术语“系统”和“网络”在本文中常可互换使用。

在本申请所提供的实施例中，应理解，“与A相应的B”表示B与A相关联，根据A可以确定B。但还应理解，根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其它信息确定B。

如图1所示，本发明实施例的一种确定服务器的CPU最大使用率的方法，包括：

步骤101，获取预设时间段内服务器的CPU使用率以及整机功耗；

步骤102，根据所述CPU使用率以及整机功耗，确定所述CPU使用率与整机实际功耗的对应关系；

步骤103，根据所述预设时间段内服务器的CPU使用率确定所述服务器的CPU平均使用率；

步骤104，根据所述CPU使用率与整机实际功耗的对应关系和所述服务器的CPU平均使用率，确定所述服务器的CPU最大使用率。

可选地，在本发明实施例之前，可以通过CPU电源管理命令cpupower idle-info、自动处理可载入工具modprobe acpi-cpufreq查看系统是否支持CPU最大使用率的设置。

在本发明的一实施例中，可以通过perf(或者i7z)工具获取服务器的CPU使用率并记录到文件，同时使用ipmitool工具获取整机功耗并记录。对CPU使用率和整机功耗的采样间隔为1s，采样时长为3d。其中，perf为Linux自带工具，可以检测CPU使用率；i7z为Linux检查CPU使用率的工具。

在本发明的一实施例中，在确定服务器的CPU最大使用率后，可以通过节点管理器NodeManager对服务器进行CPU最大使用率的设置，也可以使用代码直接设置系统的/dev/cpu_dma_latency等参数，延长系统的响应时间。其中，NodeManager为Inter产品，可以通过接口控制CPU主频。

可选地，所述根据所述CPU使用率以及整机功耗，确定所述CPU使用率与整机实际功耗的对应关系，包括：

所述CPU功耗＝功耗影响因子×当前时刻的CPU使用率；

在本发明的一实施例中，第一模型表示服务器的整机功耗P和CPU使用率Ucpu的线性关系：

P＝C0+C1×Ucpu

需要说明的是，C0为常数，表示整机的基础功耗，包括处理器、内存和磁盘的功耗；CPU使用率Ucpu为服务器的瞬时CPU使用率。通过多组服务器的CPU使用率与整机功耗，线性回归得到C1。

在本发明的一实施例中，第二模型表示服务器的整机功耗P和CPU使用率Ucpu的非线性关系：

P＝C0+C1×Ucpu+C2×U’cpu

需要说明的是，U’cpu为服务器前一时刻的CPU使用率；C2为通过实验得到的一个常数。通过矫正功耗修正服务器的整机功耗和CPU使用率的关系。

本发明实施例的确定服务器的CPU最大使用率的方法，通过服务器前一时刻的CPU使用率确定服务器的CPU使用率与整机实际功耗的非线性关系，算法简单且可靠性高。

可选地，根据所述服务器前一时刻的CPU使用率与当前时刻的CPU使用率的差值、所述预设时间段内服务器的CPU使用率以及整机功耗确定矫正因子；

其中，所述矫正功耗＝矫正因子×前一时刻的CPU使用率。

这里，增加矫正功耗是为了更准确地表征整机功耗随CPU使用率的变化特征，若去掉矫正功耗的影响，服务器整机功耗与CPU使用率的变化关系为一条直线，显然这与实际不符。因为实际情况下，在CPU的使用率瞬时改变时，整机功耗的变化往往存在滞后，这是因为在采样的瞬时，服务器的CPU使用率会受到前一时刻CPU使用率的影响。因此，引入矫正功耗，将采样前一时刻CPU使用率的影响考虑在内。

本发明一实施例中，所述矫正因子通过实验确定取值；其与服务器前一时刻的CPU使用率与当前时刻的CPU使用率的差值相关，其大小范围根据前一时刻的CPU使用率U’cpu与当前时刻的CPU使用率Ucpu的差值(U’cpu-Ucpu)决定。

具体地，当U’cpu-Ucpu为正时，整机功耗处于下降趋势，当U’cpu-Ucpu为负时，整机功耗处于上升趋势。

本发明实施例的确定服务器的CPU最大使用率的方法，通过引入矫正因子，消除了前一时刻CPU使用率对采集时刻CPU使用率的影响，提高了服务器整机功耗与CPU使用率之间对应关系的准确性。

可选地，所述根据所述服务器前一时刻的CPU使用率与当前时刻的CPU使用率的差值、所述预设时间段内服务器的CPU使用率以及整机功耗确定矫正因子；，包括：

在本发明一实施例中，所述第一区间、所述第二区间、所述第三区间以及所述第四区间分别为0％-35％、35％-60％、60％-90％以及90％-100％。

在本发明一实施例中，所述矫正因子与当前时刻CPU使用率Ucpu值的大小有关。具体地，当Ucpu取值在35％以下时功耗变化最快；当Ucpu取值35％-60％时功耗变化较慢；当Ucpu取值大于60％时功耗变化较慢，因此需将矫正因子的取值进行分段。

可选地，矫正因子的取值如表1所示：

表1

CPU负载	0％-35％	35％-60％	60％-90％	90％-100％
					C2(上升)	V1	V2	V3	V4
C2(下降)	V1`	V2`	V3`	V4`

通过所述第一模型计算出来的C1以及采集到的服务器整机功耗和CPU使用率的相关数据，代入所述第二模型，通过线性回归，计算出矫正因子C2的取值。需要说明的是，所述矫正因子C2可以为固定的值，也可以为取值范围。

本发明实施例的确定服务器的CPU最大使用率的方法，能够确定CPU使用率与整机实际功耗之间的非线性关系，算法简单，通过确定服务器的CPU最大使用率实现服务器能耗的节约，在保证了业务处理效率的同时降低了服务器的能耗。

可选地，所述根据所述CPU使用率与整机实际功耗的对应关系和所述服务器的CPU平均使用率，确定所述服务器的CPU最大使用率，包括：

可选地，所述确定服务器的CPU最大使用率的方法还包括：

这里，计算CPU平均使用率的目的在于确定当前服务器的日常使用状态。

在本发明一实施例中，所述服务器的历史CPU使用率变化不大，则通过设定服务器的CPU最大使用率，使得服务器在CPU最大使用率以内运行。但若服务器的瞬时CPU使用率大于所述CPU最大使用率时，则释放所述CPU最大使用率并发出预警提示，使得服务器能够顺利运行，同时，根据预警信息，实时监测所述服务器的CPU使用率，当所述服务器的CPU使用率小于所述CPU最大使用率时，再次设定所述服务器的所述CPU最大使用率。

本发明实施例的确定服务器的CPU最大使用率的方法，通过瞬时CPU使用率大于所述CPU最大使用率时，则释放所述CPU最大使用率并发出预警提示的方式，保证了服务器整成运行的同时，节省服务器的整机能耗。

如图2所述，同属于一家厂家旗下的服务器的同一业务集群，通过本发明实施例的确定服务器的CPU最大使用率的方法进行服务器的CPU最大使用率设定后，不同服务器整机能耗的变化对比图。

如图3所述，为某一机型的服务器在不同CPU使用率下的能耗节省比例。

由图2和图3可知，对比使用本发明实施例的确定服务器的CPU最大使用率的方法进行服务器的CPU最大使用率设定之前，服务器的能耗在CPU利用率从低到高层面均有明显的降低。

如图4所示，本发明实施例的确定服务器的CPU最大使用率的装置400，包括：

获取模块401，用于获取预设时间段内服务器的CPU使用率以及整机功耗；

第一确定模块402，用于根据所述CPU使用率以及整机功耗，确定所述CPU使用率与整机实际功耗的对应关系；

第二确定模块403，用于根据所述预设时间段内服务器的CPU使用率确定所述服务器的CPU平均使用率；

第三确定模块404，用于根据所述CPU使用率与整机实际功耗的对应关系和所述服务器的CPU平均使用率，确定所述服务器的CPU最大使用率。

本发明实施例的确定服务器的CPU最大使用率的装置，通过计算服务器的CPU使用率与整机实际功耗的关系，以及服务器的CPU平均使用率确定所述服务器的CPU最大使用率。本发明的方案能够确定CPU使用率与整机实际功耗之间的非线性关系，算法简单，通过确定服务器的CPU最大使用率实现服务器能耗的节约，在保证了业务处理效率的同时降低了服务器的能耗。

可选地，所述第一确定模块，还用于：

其中，服务器的基础功耗＝所述服务器的整机功耗-CPU功耗；

所述CPU功耗＝功耗影响因子×当前时刻的CPU使用率；

本发明实施例的确定服务器的CPU最大使用率的方法，通过服务器前一时刻的CPU使用率确定CPU使用率与整机实际功耗的非线性关系，算法简单且可靠性高。

所述矫正功耗＝矫正因子×前一时刻的CPU使用率。

可选地，所述第三确定模块，还用于：

可选地，所述装置还包括：

如图5所示，本发明实施例的一种终端设备500，包括第一处理器510和收发机520，其中，

所述收发机520用于获取预设时间段内服务器的CPU使用率以及整机功耗。

所述第一处理器510用于根据所述CPU使用率以及整机功耗，确定所述CPU使用率与整机实际功耗的对应关系；

本发明实施例的终端设备，通过计算服务器的CPU使用率与整机实际功耗的关系，以及服务器的CPU平均使用率确定所述服务器的CPU最大使用率。本发明的方案能够确定CPU使用率与整机实际功耗之间的非线性关系，算法简单，通过确定服务器的CPU最大使用率实现服务器能耗的节约，在保证了业务处理效率的同时降低了服务器的能耗。

可选地，所述第一处理器510，还用于：

其中，所述服务器的整机功耗＝服务器的基础功耗+CPU功耗；

所述CPU功耗＝功耗影响因子×当前时刻的CPU使用率；

可选地，所述第一处理器510，还用于：

本发明另一实施例的一种终端设备，如图6所示，包括收发器610、第二处理器600、存储器620及存储在所述存储器620上并可在所述第二处理器600上运行的程序或指令；所述第二处理器600执行所述程序或指令时实现上述应用于确定服务器的CPU最大使用率的方法。

所述收发器610，用于在第二处理器600的控制下接收和发送数据。

其中，在图6中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由第二处理器600代表的一个或多个处理器和存储器620代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。收发器610可以是多个元件，即包括发送机和接收机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。针对不同的用户设备，用户接口630还可以是能够外接内接需要设备的接口，连接的设备包括但不限于小键盘、显示器、扬声器、麦克风、操纵杆等。

第二处理器600负责管理总线架构和通常的处理，存储器620可以存储第二处理器600在执行操作时所使用的数据。

本发明实施例的一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如上所述的确定服务器的CPU最大使用率的方法中的步骤，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

其中，所述处理器为上述实施例中所述的终端设备中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等。

进一步需要说明的是，此说明书中所描述的终端包括但不限于智能手机、平板电脑等，且所描述的许多功能部件都被称为模块，以便更加特别地强调其实现方式的独立性。

本发明实施例中，模块可以用软件实现，以便由各种类型的处理器执行。举例来说，一个标识的可执行代码模块可以包括计算机指令的一个或多个物理或者逻辑块，举例来说，其可以被构建为对象、过程或函数。尽管如此，所标识模块的可执行代码无需物理地位于一起，而是可以包括存储在不同位里上的不同的指令，当这些指令逻辑上结合在一起时，其构成模块并且实现该模块的规定目的。

实际上，可执行代码模块可以是单条指令或者是许多条指令，并且甚至可以分布在多个不同的代码段上，分布在不同程序当中，以及跨越多个存储器设备分布。同样地，操作数据可以在模块内被识别，并且可以依照任何适当的形式实现并且被组织在任何适当类型的数据结构内。所述操作数据可以作为单个数据集被收集，或者可以分布在不同位置上(包括在不同存储设备上)，并且至少部分地可以仅作为电子信号存在于系统或网络上。

在模块可以利用软件实现时，考虑到现有硬件工艺的水平，所以可以以软件实现的模块，在不考虑成本的情况下，本领域技术人员都可以搭建对应的硬件电路来实现对应的功能，所述硬件电路包括常规的超大规模集成(VLSI)电路或者门阵列以及诸如逻辑芯片、晶体管之类的现有半导体或者是其它分立的元件。模块还可以用可编程硬件设备，诸如现场可编程门阵列、可编程阵列逻辑、可编程逻辑设备等实现。

上述范例性实施例是参考该些附图来描述的，许多不同的形式和实施例是可行而不偏离本发明精神及教示，因此，本发明不应被建构成为在此所提出范例性实施例的限制。更确切地说，这些范例性实施例被提供以使得本发明会是完善又完整，且会将本发明范围传达给那些熟知此项技术的人士。在该些图式中，组件尺寸及相对尺寸也许基于清晰起见而被夸大。在此所使用的术语只是基于描述特定范例性实施例目的，并无意成为限制用。如在此所使用地，除非该内文清楚地另有所指，否则该单数形式“一”、“一个”和“该”是意欲将该些多个形式也纳入。会进一步了解到该些术语“包含”及/或“包括”在使用于本说明书时，表示所述特征、整数、步骤、操作、构件及/或组件的存在，但不排除一或更多其它特征、整数、步骤、操作、构件、组件及/或其族群的存在或增加。除非另有所示，陈述时，一值范围包含该范围的上下限及其间的任何子范围。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims

1.一种确定服务器的CPU最大使用率的方法，其特征在于，包括：

获取预设时间段内服务器的CPU使用率以及整机功耗；

2.根据权利要求1所述的确定服务器的CPU最大使用率的方法，其特征在于，所述根据所述CPU使用率以及整机功耗，确定所述CPU使用率与整机实际功耗的对应关系，包括：

所述CPU功耗＝功耗影响因子×当前时刻的CPU使用率；

3.根据权利要求2所述的确定服务器的CPU最大使用率的方法，其特征在于，根据所述服务器前一时刻的CPU使用率与当前时刻的CPU使用率的差值、所述预设时间段内服务器的CPU使用率以及整机功耗确定矫正因子；

其中，所述矫正功耗＝矫正因子×前一时刻的CPU使用率。

4.根据权利要求3所述的确定服务器的CPU最大使用率的方法，其特征在于，所述根据所述服务器前一时刻的CPU使用率与当前时刻的CPU使用率的差值、所述预设时间段内服务器的CPU使用率以及整机功耗确定矫正因子，包括：

5.根据权利要求3所述的确定服务器的CPU最大使用率的方法，其特征在于，所述根据所述CPU使用率与整机实际功耗的对应关系和所述服务器的CPU平均使用率，确定所述服务器的CPU最大使用率，包括：

6.根据权利要求1所述的确定服务器的CPU最大使用率的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.一种确定服务器的CPU最大使用率的装置，其特征在于，包括

8.根据权利要求7所述的确定服务器的CPU最大使用率的装置，其特征在于，所述第一确定模块，还用于：

所述CPU功耗＝功耗影响因子×当前时刻的CPU使用率；

9.根据权利要求8所述的确定服务器的CPU最大使用率的装置，其特征在于，根据所述服务器前一时刻的CPU使用率与当前时刻的CPU使用率的差值、所述预设时间段内服务器的CPU使用率以及整机功耗确定矫正因子；

所述矫正功耗＝矫正因子×前一时刻的CPU使用率。

10.根据权利要求9所述的确定服务器的CPU最大使用率的装置，其特征在于，所述根据所述服务器前一时刻的CPU使用率与当前时刻的CPU使用率的差值、所述预设时间段内服务器的CPU使用率以及整机功耗确定矫正因子，包括：

11.根据权利要求9所述的确定服务器的CPU最大使用率的装置，其特征在于，所述第三确定模块，还用于：

12.根据权利要求7所述的确定服务器的CPU最大使用率的装置，其特征在于，所述装置还包括：

13.一种终端设备，其特征在于，包括：收发机和第一处理器；

所述收发机用于获取预设时间段内服务器的CPU使用率以及整机功耗；

14.一种终端设备，包括：收发器、第二处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述第二处理器上运行的程序或指令；其特征在于，所述第二处理器执行所述程序或指令时实现如权利要求1-6任一项所述的确定服务器的CPU最大使用率的方法。

15.一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，其特征在于，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述的确定服务器的CPU最大使用率的方法中的步骤。