Tekoälykoulutus on synkronista, joten tuhannet grafiikkasuorittimet nousevat laskennan aikana ja painuvat viestinnän aikana. Yhdistettynä se luo suuria, rytmisiä tehon heilahteluja, jotka voivat herättää verkon "huonoja taajuuksia". Sähkölaitokset alkavat rajoittaa molempia: (1) kuinka nopeasti/kuinka pitkälle teho liikkuu (aika-alue) ja (2) kuinka paljon lyöntiä on herkällä taajuuskaistalla (taajuusalue). Aiemmat tapahtumat osoittavat, että matalan Hz:n värähtelyt voivat levitä ja rasittaa kasveja/verkkoja; tekoälyn harjoituskuormilla pakotustoiminto on suurempi. Sähkölaitokset asettavat siksi kriittiset taajuudet + suuruusrajat (esim. laaja 0,1–20 Hz:n suojakaista vs. 0,2–3 Hz:n tekoälytyömäärä FFT), jotta yhden paikan kapea rytmi ei voi hallita verkkoa. Mahdolliset korjaukset vaatimustenmukaisuuteen: Odota kompromisseja: energiankulutus (kaksi ensimmäistä) vs. investoinnit/tila (jälkimmäinen). -Ohjelmiston tasoitus (lisää hallittu "täyte" työ, kun teho putoaa), -GPU:n laiteohjelmiston muotoilu (ramppirajat, pidä vähimmäistehotaso) -Telinetason säilytys heilumisen imemiseksi/syöttämiseksi. Reaaliaikainen FFT-valvonta toimii varajärjestelynä. Miksi pelkkä laiteohjelmisto ei useinkaan riitä? Nykyisillä GPU:illa MPF ylittää ~90 % TDP:stä (max ppwer) ja pienin lyhyen piikin asetus (EDP) on edelleen ~1,1× TDP = vähintään ~20 % swing on jäljellä. Tiukat hyötyrajat (esim. ~10 %) tarvitsevat tyypillisesti telinetason tallennustilaa laiteohjelmisto- ja ohjelmistoratkaisujen lisäksi (esim. odota hybridikorjauksia).