현대 컴퓨팅 시스템의 성능이 지속적으로 성장함에 따라 전력 제어 문제는 더욱 긴급해지고 있다. 설정된 최대 전력 값을 초과하면 컴퓨팅 시스템에서 심각한 실패가 발생하고 사용자 작업이 긴급 종료되며 얻어진 계산 결과가 손실될 수 있다. 컴퓨팅 시스템 관리자가 설정한 전력 값의 초과를 예측하고 이를 방지하기 위한 조치를 취하는 것이 필요하다. 이는 내장된 전력 제어 메커니즘이 과부하를 안정화하기 위한 조치를 더 이상 취할 수 없는 경우 시스템의 “생존 가능성”을 보장하기 위해 사용되기 때문에 중요하다. 주된 우선 순위는 최고 성능 값을 달성하는 것이 아니라 작동 가능성을 유지하는 것이다. 제한된 전력 조건에서 컴퓨팅 시스템의 성능을 유지하는 문제를 해결하기 위해서는 초과될 수 있는 가능한 임계 값을 예측하고 방지할 수 있는 능력이 중요하다. 전력을 계산하는 정확도는 모델에서 에너지를 소비하는 구성 요소의 특성이 얼마나 철저하게 고려되느냐에 따라 달라진다. 클러스터에서 사용되는 에너지 집약적인 구성 요소는 종종 전체 컴퓨팅 시스템의 피크 전력에 상당한 기여를 한다. 따라서 이들의 기여를 컴퓨팅 시스템의 총 전력에 고려하는 것이 필요하다. 본 연구의 주요 목적은 컴퓨터 시스템 요소의 사양 데이터를 바탕으로 피크 전력의 현실적인 예측을 생성하는 데 사용할 수 있는 모델을 선택하는 것이다. 저자들은 기존 모델을 분류하고 가장 적합한 모델을 선택하였다. 고려된 모델은 기존 모델의 조합으로 구성되어 필요한 예측 정확도와 컴퓨터 시스템 구성 요소의 사양에서 계산 데이터를 얻는 용이성을 결합할 수 있게 한다.
Kiselev 외(2020)는 이 문제를 연구하였다.