Emerald AI联合NVIDIA、EPRI与英国国家电网，在伦敦Nebius AI工厂实证“功率柔性”技术：AI工厂可实时响应电网指令，动态调节功耗，成功100%匹配200多个功率目标，且不中断高优先级AI任务。该方案有望缩短AI工厂并网周期，缓解电网扩容压力，对中企在欧建设智算中心具直接落地价值。
据blogs.nvidia.com报道，Emerald AI联合NVIDIA、美国电力研究院（EPRI）、英国国家电网（National Grid）及Nebius，在伦敦Nebius AI工厂成功验证“功率柔性”AI工厂技术——该工厂在模拟欧洲杯2020英格兰对德国比赛期间的“电视峰值”（TV pickup）场景中，实时响应指令，将96块NVIDIA Blackwell Ultra GPU集群功耗动态下调，全程保持高优先级AI任务满吞吐运行，并实现100%对齐EPRI与National Grid下达的200多个功率目标。
从“烧水高峰”到电网缓冲器
2020年欧洲杯英格兰对阵德国的16强赛中场休息时，数百万英国观众同步打开电水壶，导致英国国家电网在数分钟内出现约1吉瓦（GW）的瞬时负荷激增——相当于一座标准核电站的平均输出。此类突发性负荷波动正随AI数据中心等新型大用户接入而加剧。传统应对方式依赖长期、昂贵的电网基础设施扩容；而Emerald AI提出的解决方案是让AI工厂本身成为可调度的“柔性负载”：在电网承压时自主降低功耗，在低谷期恢复算力，从而缓解系统压力。
全栈验证：不止GPU，覆盖CPU与整机IT设备
此次伦敦试验基于Nebius新建的AI工厂，其硬件架构采用NVIDIA Blackwell Ultra GPU集群（共96块）与NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand互连平台，并通过NVIDIA系统管理接口（nvidia-smi）获取秒级精度的GPU功耗遥测数据。与此前在美国亚利桑那、弗吉尼亚和伊利诺伊州开展的概念验证不同，本次测试首次在英国落地，且范围更广：不仅监测GPU功耗，还纳入CPU及全部配套IT设备的总功耗，形成对AI工厂整体电力行为的完整建模。
“不降性能”的柔性调节
在模拟“电视峰值”场景中，当系统预判数百万台电水壶即将启动时，Emerald AI Conductor平台即时触发调控策略：自动放缓非关键AI训练任务，同时保障推理等高优先级工作负载维持峰值吞吐量。整个过程未造成任何业务中断。National Grid集团首席战略官Steve Smith指出：“我们进行了迄今美国以外最全面的测试……已证实该技术的实际价值。”
加速AI基建落地的关键路径
当前，伦敦电网面临核心瓶颈：大型新用户（如AI工厂）接入需等待漫长的变电站升级与线路改造，周期常达数年。功率柔性技术使AI工厂可直接接入现有配网，无需等待基建完工。“借助这项技术，AI工厂不再是电网负担，而成为友好、主动的电网资产，”Emerald AI创始人兼CEO Varun Sivaram表示，“同时，AI工厂自身也能大幅缩短并网周期，快速获得电力供应。”
这一模式对全球供应链从业者具有现实意义：随着中国AI芯片企业、云服务商及智算中心加速出海，尤其在欧洲布局AI算力设施，其电力接入效率与合规成本直接受制于当地电网弹性。英国国家电网明确指出，尽管英国数据中心规模无法比肩美国，但“按国土面积计算，英国AI算力潜力可观”，且已吸引多家国际超大规模云厂商（hyperscalers）表达投资兴趣。柔性用电能力将成为中国企业在欧建设AI工厂时提升审批通过率、降低前期资本支出（CAPEX）与运营成本（OPEX）的关键技术杠杆。
目前，Emerald AI与NVIDIA已完成四轮示范，下一步将推进至真实商业部署阶段——位于弗吉尼亚州的Aurora AI工厂预计于今年投入运营，将成为首个规模化应用功率柔性技术的AI生产基地。
来源：blogs.nvidia.com
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
