Messung des Stromverbrauchs von Heimservern: Leerlauf, Inferenz und Speicherung

Bei einem Heimserver sollten Sie lange Leerlaufzeiten, den Energieverbrauch pro abgeschlossener Arbeitslast sowie die Spitzenleistung in Watt berücksichtigen. Dieser Artikel beschreibt eine Methode zur Datenerfassung mit einem Steckdosenmessgerät. Es wurde kein realer Server gemessen; die beigefügten 40-W-Daten dienen der Validierung durch synthetische Arithmetik.

Messbereich festlegen

Legen Sie fest, ob das Messgerät nur den Server, USV-Verluste, externe Speicher oder Netzwerkgeräte erfasst. Verwenden Sie ein Messgerät mit geeigneter Nennleistung; interne Verkabelungsänderungen sind nicht erforderlich.

Lesen Sie die Wirkleistung in Watt (W) und die Energie in Wattstunden (Wh) ab. Das Produkt aus Spannung und Stromstärke ergibt die Scheinleistung in Volt (VA); der Leistungsfaktor ist bei Wechselstromlasten relevant. Verwenden Sie V × A nicht ohne diese Unterscheidung als verbrauchte Watt. Informationen zu Wirk-/Scheinleistung und Leistungsfaktor finden Sie in Yokogawas Grundlagen der Leistungsmessung. Notieren Sie sich Auflösung, Genauigkeit, Messintervall und den Teillastbereich des Messgeräts aus der Bedienungsanleitung.

Diagram 1 · Use the button to switch views

Leerlaufzustand definieren

Startaktualisierungen und Indizierung vermeiden. Dienste, CPU-Einstellungen, GPU-Modell-Residentität, Festplattenrotationsstatus, Bildschirm, Lüfter und Raumtemperatur aufzeichnen. Ein festes Intervall wählen, nicht nur einen niedrigen CPU-Auslastungsgrad. Ein 10-Minuten-Fenster kann eine Aufgabe verpassen, die alle 30 Minuten ausgeführt wird; beginnen Sie mit einem längeren Protokoll, um Zyklen zu identifizieren.

Abgeschaltete und rotierende Festplatten sind separate Zustände. Energieeinsparungen, Latenz beim ersten Zugriff und Start-/Stopp-Zähler sind separate Bewertungsachsen.

Inferenz- und Speicherarbeit fixieren

Für KI Modell, Quantisierung, Eingabeaufforderung, Ausgabelimit, Parallelität und Cache-Status fixieren. local-LLM measurement verwenden, um Start/Abschluss von Anfragen und generierte Zähler mit dem Leistungsprotokoll abzugleichen. Tests mit Ladezeit von Tests mit Resident-Modell trennen.

Für die Speicherung fixieren Sie Dateianzahl, Bytes, Lese-/Schreibvorgänge und Cache-Status mithilfe dedizierter Testdaten. Definieren Sie den Abschluss als Rückgabe der Anwendung oder Abschluss der Synchronisierung. Cache-Treffer messen nicht nur die Festplatte.

Watt über die Zeit integrieren

Mit Zeitstempeln t in Sekunden und der Leistung P in Watt ergibt eine Trapezapproximation:

Teilen Sie Wh durch die Dauer in Stunden, um den mittleren Wattverbrauch zu erhalten. Konstante 40 W für 600 s ergeben 6,667 Wh. Bei einer angenommenen kontinuierlichen Leistung von 40 W über 24 Stunden und 30 Tage ergibt sich ein Verbrauch von 28,8 kWh. Dies sind Rechenbeispiele, nicht der gemessene Verbrauch dieses Standorts oder eine Abrechnungsprognose.

CSV-Integration testen

Speichern Sie power_log.py und die synthetische CSV-Datei zusammen. Die Ausführung wurde mit Python 3.12.3 und der zugehörigen Standardbibliothek geprüft:

python3 power_log.py server-power-synthetic.csv

Erwartete Ausgabe: duration_s=600, mean_W=40, energy_Wh=6.666666… und samples=601. Das Validierungsergebnis ist verfügbar. Verwenden Sie die Spalten time_s und power_W sowie ein zusammenhängendes Intervall pro Datei. Das Tool verwirft doppelte Zeitangaben, nicht-endliche Werte, negative Leistung und Lücken von mehr als 2 Sekunden. Standardmäßig wird eine Protokollierungsrate von 1 Hz angenommen; ändern Sie --max-gap explizit für ein anderes Intervall.

peak_sampled_W ist der größte Messwert, jedoch keine Garantie für Spitzenwerte zwischen den Messwerten. Bei einem Messgerät, das Intervallmittelwerte ausgibt, kann eine Integration erforderlich sein, die dieser Ausgabekonvention entspricht.

Vergleiche interpretieren

Gesamt-Wh wird separat von den inkrementellen Wh ausgegeben, nachdem der mittlere Leerlaufstrom (W) multipliziert mit der Arbeitsdauer abgezogen wurde. Die Subtraktion setzt voraus, dass der Leerlaufzustand anhält und isoliert den Energieverbrauch von CPU, GPU und Festplatte nicht präzise. Lüfter- und Netzteil-Effizienz können sich selbst bei einer Änderung der Arbeitslast ändern.

Höhere Wattzahlen können dennoch zu einem geringeren Wh-Wert führen, wenn die gleiche Arbeit schneller abgeschlossen ist. Lange Leerlaufzeiten können zudem geringe Einsparungen bei kurzen Aufgaben zunichtemachen. Berücksichtigen Sie in jedem Vergleich die folgenden Faktoren: Randbedingungen, Umgebung, Protokollierungsintervall, Wiederholungen, Dauer, durchschnittlicher W-Wert, Wh-Wert und abgeschlossene Arbeit.