arXiv eess.SY 系统与控制· Le Xie, Dongjoo Kim, Qian Zhang, Grant Ruan, Paul L. Joskow·· 5 小时前精选AI 评分53
论文提出评估大型AI数据中心并网可靠性与成本的四象限框架
Large-Scale Data Center Integration in Power Systems: Uncertainty and Multi-Scale Variation
AI 导读
论文提出将可靠性与可负担性同不确定性、多尺度时间变化关联的四象限框架，用于评估大型AI数据中心并网在规划与运行层面的可靠性与成本影响。基于公开生成式AI工作负载数据集的实测轨迹显示，GPU功率谱呈强音调特征，训练步长节奏处出现谐波梳，推理存在明显的亚秒级周期性，主导方差频带随负载类型变化（训练与离线推理为秒级，在线推理为数十秒及以上）。
推荐理由
论文用公开生成式AI负载数据集的实测功率谱，说明训练与推理负载的主导方差频带不同，为评估数据中心并网的备用与爬坡需求提供了可迁移的分析视角。
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