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智算中心AI负载预测与供电智能调度.docx
资料介绍
智算中心AI负载预测与供电智能调度
——从GPU任务调度到UPS功率分配的协同优化
一、引言
智算中心的供电系统面临一个核心矛盾：AI训练负载的功耗波动剧烈（30%-180%），而UPS需要维持稳定的输出和高效运行。AI负载预测与供电智能调度技术，通过分析GPU的任务调度计划，提前预测未来数分钟至数小时的功耗需求，主动调节UPS的运行模式和储能系统的充放电策略，实现供电与负载的动态匹配。2026年，伊顿9395XR搭载的AI Load Shaping功能已实现基于负载预测的UPS输出优化，可将过载风险降低50%以上。本文将从负载预测模型、供电调度策略、储能协同优化和工程实现四个方面进行系统阐述。
二、负载预测模型
2.1 预测方法
1. 基于任务调度：通过GPU集群的作业调度系统获取任务计划，预测功耗
2. 基于历史数据：利用LSTM等时序模型，从历史功耗数据中学习模式
3. 混合模型：结合任务调度和历史数据，提高预测精度
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