AI训练是同步的，因此成千上万的GPU在计算时会激增，在通信时会下降。综合来看，这会产生大的、有节奏的电力波动，可能会激发电网的“坏频率”。公用事业公司开始限制这两方面：（1）电力移动的速度/距离（时间域），以及（2）在敏感频带中存在的波动量（频率域）。 过去的事件表明，低赫兹的振荡会传播并对电厂/电网造成压力；在AI训练负载下，强迫函数更大。因此，公用事业公司设定了关键频率和幅度限制（例如，宽的0.1–20 Hz保护带与0.2-3 Hz的AI工作负载FFT），以确保一个站点的窄波动不会主导电网。 合规的潜在解决方案：预期权衡：能量消耗（前两者）与资本支出/空间（后者）。 - 软件平滑（在电力下降时添加受控的“填充”工作）， - GPU固件整形（限制上升，保持最低电力底线） - 机架级存储以吸收/供应波动。实时FFT监测充当后备。 为什么仅靠固件通常不够？在当前的GPU上，MPF的上限约为TDP的90%（最大功率），而最小短脉冲设置（EDP）仍然约为TDP的1.1倍=至少约20%的波动仍然存在。严格的公用事业限制（例如，约10%）通常需要机架级存储，除了固件和软件解决方案（例如，预期混合解决方案）。