Medir el consumo de energía del servidor doméstico: inactivo, inferencia y almacenamiento.

Para un servidor doméstico, considere los largos periodos de inactividad y la energía por carga de trabajo completada, así como los vatios pico. Este artículo proporciona un método de registro con medidor enchufable. No se midió ningún servidor real; los datos de 40 W adjuntos son una validación aritmética sintética.

Defina el límite de medición

Especifique si el medidor cubre solo el servidor, las pérdidas del SAI, el almacenamiento externo o el equipo de red. Utilice un medidor con la capacidad adecuada; no se requiere ninguna modificación del cableado interno.

Lea la potencia activa (W) y la energía (Wh). El producto del voltaje por la corriente da la potencia aparente (VA); el factor de potencia es importante para las cargas de CA. No considere V×A como vatios consumidos sin esta distinción. Consulte Fundamentos de medición de potencia de Yokogawa para obtener información sobre la potencia activa/aparente y el factor de potencia. Registre la resolución, la precisión, el intervalo de registro y el rango de baja carga del medidor en su manual.

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Definir un estado de inactividad

Evite las actualizaciones de inicio y la indexación. Registre los servicios, la configuración de la CPU, la residencia del modelo de GPU, el estado de rotación del disco, la pantalla, los ventiladores y la temperatura ambiente. Elija un intervalo fijo, no solo un porcentaje bajo de CPU. Una ventana de diez minutos puede pasar por alto una tarea que se ejecuta cada treinta minutos; comience con un registro más largo para identificar ciclos.

Los discos apagados y en rotación son condiciones distintas. El ahorro de energía, la latencia de primer acceso y el recuento de inicios/paradas son ejes de evaluación distintos.

Mantener fijos el trabajo de inferencia y almacenamiento

Para IA, fije el modelo, la cuantización, la solicitud, el límite de salida, la concurrencia y el estado de la caché. Utilice la medición local-LLM para alinear el inicio/finalización de las solicitudes y los recuentos generados con el registro de energía. Separe las pruebas con carga incluida de las pruebas con modelo residente.

Para el almacenamiento, corrija el recuento de archivos, bytes, lecturas/escrituras y el estado de la caché utilizando datos de prueba específicos. Defina la finalización como la devolución de la aplicación o la finalización de la sincronización. Las lecturas de caché no miden solo el disco.

Integrar vatios a lo largo del tiempo

Con marcas de tiempo t en segundos y potencia P en vatios, una aproximación trapezoidal da como resultado:

Divida los Wh entre la duración en horas para obtener el W medio. Un consumo constante de 40 W durante 600 s da 6,667 Wh. Suponiendo 40 W de forma continua durante 24 horas a lo largo de 30 días, se obtienen 28,8 kWh. Estos son ejemplos aritméticos, no el consumo medido de este sitio ni una previsión de factura.

Probar la integración CSV

Guarde power_log.py y el CSV sintético juntos. Se verificó la ejecución con Python 3.12.3 utilizando únicamente su biblioteca estándar:

python3 power_log.py server-power-synthetic.csv

Salida esperada: duration_s=600, mean_W=40, energy_Wh=6.666666… y samples=601. El resultado de validación está disponible. Utilice las columnas time_s y power_W, y un intervalo continuo por archivo. La herramienta rechaza tiempos duplicados, valores no finitos, potencia negativa y brechas superiores a 2 s. Esta configuración predeterminada asume un registro de 1 Hz; cambie explícitamente --max-gap para otro intervalo.

peak_sampled_W es la muestra más grande, no una garantía sobre los picos entre muestras. Un medidor que reporte promedios de intervalo puede requerir una integración que coincida con esa convención de salida.

Interpretación de comparaciones

Reporte el total de Wh por separado del incremento de Wh después de restar la media de W en reposo multiplicada por la duración de la carga de trabajo. La resta presupone que el estado de inactividad se habría mantenido y no aísla con precisión el consumo energético de la CPU, la GPU o el disco. La eficiencia de los ventiladores y la fuente de alimentación puede variar incluso con un solo cambio en la configuración de la carga de trabajo.

Un mayor consumo de vatios puede resultar en un menor consumo de vatios-hora si la misma tarea finaliza antes. Los periodos de inactividad prolongados también pueden contrarrestar los pequeños ahorros en tareas cortas. Incluya en cada comparación los límites, el entorno, el intervalo de registro, las repeticiones, la duración, el consumo medio de vatios, el consumo medio de vatios-hora y el trabajo completado.