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Change parameters and verify
Open the panel, then press Run to load Python. You can stop execution and reset parameters. Results are computed on this device. No Python installation is required.
Local execution steps below are optional for reproducing the source results; they are not required for the browser experiment.
The experiment controls are in English.
होम सर्वर के लिए, लंबे निष्क्रिय समय और पूर्ण कार्यभार के आधार पर ऊर्जा खपत के साथ-साथ पीक वाट पर भी विचार करें। यह लेख प्लग-इन मीटर लॉगिंग विधि प्रदान करता है। किसी वास्तविक सर्वर का मापन नहीं किया गया; संलग्न 40 W डेटा कृत्रिम अंकगणितीय सत्यापन है।
मापन सीमा निर्धारित करें
स्पष्ट करें कि मीटर केवल सर्वर, यूपीएस हानि, बाहरी स्टोरेज या नेटवर्किंग उपकरण को कवर करता है या नहीं। उपयुक्त रेटिंग वाला मीटर उपयोग करें; आंतरिक वायरिंग में किसी संशोधन की आवश्यकता नहीं है।
सक्रिय शक्ति W और ऊर्जा Wh पढ़ें। वोल्टेज को करंट से गुणा करने पर आभासी शक्ति VA प्राप्त होती है; एसी लोड के लिए पावर फैक्टर महत्वपूर्ण है। इस अंतर को जाने बिना V×A को खपत वाट न मानें। सक्रिय/आभासी शक्ति और पावर फैक्टर के लिए योकोगावा के पावर-मापन मूल सिद्धांत देखें। मीटर के मैनुअल से मीटर रिज़ॉल्यूशन, सटीकता, लॉगिंग अंतराल और निम्न-लोड रेंज रिकॉर्ड करें।
आइडल स्थिति परिभाषित करें
स्टार्टअप अपडेट और इंडेक्सिंग से बचें। सेवाओं, CPU सेटिंग्स, GPU मॉडल रेजिडेंसी, डिस्क रोटेशन स्थिति, डिस्प्ले, पंखे और कमरे के तापमान को रिकॉर्ड करें। कम CPU प्रतिशत के बजाय एक निश्चित अंतराल चुनें। दस मिनट की विंडो में हर तीस मिनट में चलने वाला कोई कार्य छूट सकता है; चक्रों की पहचान करने के लिए एक लंबे लॉग से शुरुआत करें।
स्पिन-डाउन और रोटेटिंग डिस्क अलग-अलग स्थितियाँ हैं। ऊर्जा बचत, प्रथम-पहुँच विलंबता और प्रारंभ/समाप्ति गणना अलग-अलग मूल्यांकन अक्ष हैं।
इन्फ़रेंस और स्टोरेज कार्य को स्थिर रखें
AI के लिए, मॉडल, क्वांटाइजेशन, प्रॉम्प्ट, आउटपुट सीमा, समवर्तीता और कैश स्थिति को स्थिर रखें। अनुरोध प्रारंभ/पूर्णता और उत्पन्न गणनाओं को पावर लॉग के साथ संरेखित करने के लिए लोकल-LLM माप का उपयोग करें। लोडिंग-इन्क्लूसिव और रेजिडेंट-मॉडल परीक्षणों को अलग करें।
स्टोरेज के लिए, समर्पित परीक्षण डेटा का उपयोग करके फ़ाइल संख्या, बाइट्स, रीड/राइट और कैश स्थिति को ठीक करें। एप्लिकेशन रिटर्न या सिंक्रोनाइज़ेशन पूर्णता को पूर्णता के रूप में परिभाषित करें। कैश-हिट रीड केवल डिस्क को नहीं मापते हैं।
समय के साथ वाट को एकीकृत करें
सेकंड में टाइमस्टैम्प t और वाट में पावर P के साथ, एक ट्रेपेज़ॉइडल सन्निकटन देता है:
औसत W के लिए Wh को घंटों में अवधि से विभाजित करें। 600 सेकंड के लिए स्थिर 40 W 6.667 Wh देता है। 30 दिनों में 24 घंटे लगातार 40 W मानने पर 28.8 kWh मिलता है। ये अंकगणितीय उदाहरण हैं, इस साइट का मापा गया उपयोग या बिल पूर्वानुमान नहीं।
CSV एकीकरण का प्रयास करें
power_log.py और सिंथेटिक CSV को एक साथ सहेजें। निष्पादन की जाँच Python 3.12.3 के साथ केवल इसकी मानक लाइब्रेरी का उपयोग करके की गई:
python3 power_log.py server-power-synthetic.csv
अपेक्षित आउटपुट: duration_s=600, mean_W=40, energy_Wh=6.666666… और samples=601. सत्यापन परिणाम उपलब्ध है। time_s और power_W कॉलम का उपयोग करें और प्रति फ़ाइल एक निरंतर अंतराल का उपयोग करें। यह टूल दोहराए गए समय, गैर-परिमित मान, ऋणात्मक शक्ति और 2 सेकंड से अधिक के अंतराल को अस्वीकार करता है। यह डिफ़ॉल्ट 1 Hz लॉगिंग मानता है; किसी अन्य अंतराल के लिए --max-gap को स्पष्ट रूप से बदलें।
peak_sampled_W सबसे बड़ा नमूना है, नमूनों के बीच शिखर की गारंटी नहीं है। अंतराल औसत रिपोर्ट करने वाले मीटर को उस आउटपुट कन्वेंशन के अनुरूप एकीकरण की आवश्यकता हो सकती है।
तुलनाओं की व्याख्या
निष्क्रिय औसत W को कार्यभार अवधि से गुणा करने के बाद कुल Wh को वृद्धिशील Wh से अलग से रिपोर्ट करें। घटाव प्रक्रिया में यह मान लिया जाता है कि निष्क्रिय अवस्था बनी रहेगी और यह CPU, GPU या डिस्क की ऊर्जा को सटीक रूप से अलग नहीं करती है। एक कार्यभार सेटिंग बदलने पर भी पंखे और बिजली आपूर्ति की दक्षता बदल सकती है।
यदि समान कार्य जल्दी पूरा हो जाता है, तो अधिक वाट ऊर्जा से भी कम वाट ऊर्जा प्राप्त हो सकती है। लंबे समय तक निष्क्रिय रहने से छोटे कार्यों पर होने वाली मामूली बचत भी कम हो सकती है। प्रत्येक तुलना में सीमा, वातावरण, लॉगिंग अंतराल, पुनरावृत्ति, अवधि, औसत वाट ऊर्जा, वाट ऊर्जा और पूर्ण कार्य को शामिल करें।
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