文章指出，AI数据中心中的训练、批量推理、低优先级任务，可以稍微等待、延迟甚至空间迁移。
他们搭建了一套系统，可以：
1. 在40秒内将功耗降低30%，同时保持高优先级任务的性能不受影响；
2. 在供电紧张的情况下长时间维持低功率运行；
3. 在绿色能源充足时自动增加计算负载，在碳排放高峰时减少耗电；
4. 将推理任务从弗吉尼亚州转移到伊利诺伊州，实现跨地理位置的工作流转移。
以上任务在一台130kW GPU集群上进行了实测，系统完成了200多个功率目标全部达标。整个过程里，高优先级的关键作业吞吐几乎没影响，掉的都是那些低优先级任务。
传统电力规划常把AI数据中心当作固定负载处理，导致电网升级压力巨大。
而本文首次用实验证明，许多AI任务本质上是灵活的，比如大语言模型的训练或批量推理任务，它们可以稍微等待、延迟甚至空间迁移。
从此，电网规划者可以重新审视AI数据中心，作为能动态调整的一种新型电力资源。
