近几年，AI 训练与高性能计算让 GPU 的功耗冲上新高，数据中心的用电和冷却需求水涨船高。如何准确、有效、长时间地测量和记录、回溯分析 GPU 的功耗，不仅是研发工程师关注的重点，也是数据中心运维优化的关键。

今天带大家认识一款专业工具—— Quarch公司的GPU 功耗分析模块（PAM），看看它是如何解决这一难题的。感兴趣的朋友可以直接查看下面的高清视频。

我们花费2个小时针对本期视频处理添加了中、英文字幕供大家参考,参见下面的视频，如果想看高清视频一定要在电脑上打开上面的视频链接进行观看！如果你觉得这篇文章对你有帮助，也希望帮助到更多人，欢迎分享到朋友圈或者与朋友讨论！

• 高工作速度：GPU 高速运行，信号频率极高，传统测量手段难插入。

• 物理结构受限：直接插在 PCIe 插槽中，探针和导线无法轻易接入。

• 多路大电流供电：底部三路电源轨、顶部两路并联供电轨，瞬时电流极大。

• 功耗波动剧烈：持续可达 600W，瞬时峰值最高可达 1800W甚至到2700W。

02 Quarch 治具的独门绝技

上图为在GPU卡和插槽之间串接了Quarch公司的PAM Gen5 x16治具的效果

• 无损透传：夹在 GPU 与主板之间，不影响高速信号传输。

• 全通道测量：同时监测 12V、3.3V 主电压与辅助电压。

• 辅助电源精测：通过分流扩展板精准采集顶部 12V 辅助电流。参见下图的PAM治具的具体方式，以及如何连接并且监控、记录辅助电源输入到GPU卡

• 软件可视化：配合 Quarch Power Studio 实时查看电压、电流、边带信号状态及功耗曲线。

• 长时间记录 & 数据导出：几乎无限制采样，可导出到脚本或其他分析软件，实现自动化分析。

03 实战场景：AI 图像生成

上图为为Quarch PAM的管理软件Quarch Power Studio示例图

空闲状态下，GPU 功耗可能仅约 3W；当运行 AI 图像生成时，瞬间飙升至 600W。 在数据中心内，多卡并行运行时，功耗变化会成倍放大，对电力分配与冷却提出巨大挑战。

04 给数据中心带来的价值

上图为采用液冷机制进行降温的国内某server厂家的方案示例，主要就是为了解决GPU等关键器件的高功耗和发热量的问题

• 精准容量规划：避免电力/冷却系统过度或不足配置。

• 成本优化：减少不必要的基础设施投入。

• 稳定性提升：提前发现功耗异常，优化散热与供电设计。

演示视频总结

Quarch GPU 电源分析治具为 GPU 功耗测量提供了高精度的解决方案，可应对极宽动态范围和高电流需求，为 AI 训练、高性能计算和数据中心运维提供可靠的数据依据。

• 4.3 电源分析模块PAM - 电压/电流/Sideband

• 12.4.4 GPU and AI Analysis

• 17.12 Quarch PAM电源分析模块在大模型训练/推理过程中进行问题诊断的典型场景分析（四）

• 17.13 Quarch PAM电源分析模块在大模型训练/推理过程中进行GPU问题诊断的典型场景分析（五）

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