用強化學習降低 AI 資料中心能耗：LLM 訓練從單 GPU 到整個集群的實測功率控制

Cutting AI Datacenter Energy with Reinforcement Learning: Measured Power Control of LLM Training from One GPU to the Fleet

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用強化學習降低 AI 資料中心能耗：LLM 訓練從單 GPU 到整個集群的實測功率控制

arXiv cs.AI2026-08-13

摘要

研究人員使用強化學習（PPO）開發了一個動態功率控制器，能根據實時電力遙測調整 LLM 訓練的生成參數。在 7B 規模測試中，該控制器將功率限制違規減少 89.8%，同時增加 18.1% 的 token 輸出和 26.2% 的能效提升。這項工作解決了現有資料中心採用靜態功率上限和盲目節流的低效問題，為大規模 GPU 訓練的綠色計算提供了新思路。

●開發者：可研究採用 PPO 元控制器優化自身 LLM 訓練流程的能耗管理

●投資人：資料中心能耗優化成為重要成本控制點，相關技術具商業價值

●一般用戶：更高效的 AI 訓練將降低模型開發成本，可能加快新應用推出

重要性評分

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功率控制強化學習LLM 訓練資料中心能效GPU 優化

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