Pelatihan AI bersifat sinkron, sehingga ribuan GPU melonjak selama komputasi dan melorot selama komunikasi. Agregat, itu menciptakan ayunan kekuatan besar dan berirama yang dapat menggairahkan 'frekuensi buruk' jaringan. Utilitas mulai membatasi keduanya: (1) seberapa cepat/seberapa jauh daya bergerak (domain waktu), dan (2) berapa banyak ketukan yang berada di pita frekuensi sensitif (domain frekuensi). Peristiwa masa lalu menunjukkan osilasi Hz rendah dapat merambat dan memberi tekanan pada tanaman/kisi; dengan beban pelatihan AI, fungsi pemaksaan lebih besar. Oleh karena itu, utilitas menetapkan frekuensi kritis + batas besaran (misalnya, pita pelindung lebar 0,1–20 Hz vs. FFT beban kerja AI 0,2-3 Hz) sehingga ketukan sempit satu situs tidak dapat mendominasi jaringan. Perbaikan potensial untuk kepatuhan: Harapkan trade-off: pembakaran energi (dua pertama) vs. belanja modal/ruang (terakhir). -Penghalusan perangkat lunak (tambahkan pekerjaan "pengisi" terkontrol saat daya turun), -Pembentukan firmware GPU (batas ramp, pertahankan lantai daya minimum) -Penyimpanan tingkat rak untuk menyerap/memasok goyangan. Pemantauan FFT waktu nyata bertindak sebagai backstop. Mengapa firmware saja seringkali tidak cukup? Pada GPU saat ini, MPF mencapai ~90% TDP (ppwer maks) dan pengaturan lonjakan pendek minimum (EDP) masih ~1,1× TDP = setidaknya ~20% ayunan tersisa. Batas utilitas yang ketat (misalnya, ~10%) biasanya memerlukan penyimpanan tingkat rak selain solusi firmware dan perangkat lunak (misalnya, mengharapkan perbaikan hibrida).