论文提出AI数据中心并网四象限评估框架

Le Xie、Dongjoo Kim等研究者提出并发表一个四象限框架，把可靠性与可负担性同不确定性、多尺度时间变化关联，用于评估大型AI数据中心接入电力系统在规划与运行层面的可靠性与成本影响，论文已被《IEEE Proceedings》接收。 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。作者称这是对所测工作负载的刻画而非普适特征，这类负载适合用频谱而非峰值需求来描述。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。