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Rapla
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机器学习根据内部指标估算虚拟服务器能耗
一篇新的研究论文探讨了使用机器学习估算虚拟服务器的能耗。该研究提出了一种方法，利用服务器内部可观测的系统和性能指标来预测归因于虚拟服务器的CPU包功耗。虽然该方法在训练数据覆盖部署条件时显示出强大的预测准确性，但当迁移到未见过的负载、硬件或配置时，其可靠性会下降。
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NVIDIA 边缘 AI 硬件缺乏能源归因能力
一篇新论文指出了 NVIDIA 旗舰边缘 AI 硬件（特别是 ASUS Ascent GX10 系统中发现的 GB10 SoC）存在严重的能源可观测性差距。研究表明，当前硬件缺乏在进程级别归因能耗的必要遥测数据，而这对于理解 agentic AI 工作负载的能源成本至关重要。与 x86 平台不同，这种缺陷阻碍了准确的能源归因。该论文提出了能源归因 AI 的硬件需求规范，并建议了一个临时的校准桥梁。