电源管理模块（电源模块管理规范）

前面几篇文章主要讲了如何使用Quarch产品主动导入一些问题来验证大模型训练/推理过程中使用的GPU, 网卡，SSD等的健壮性，但是有的时候我们也需要被动地解决一些电源相关的问题。

Quarch的功率分析模块(PAM, Power Analysis Module)是一款强大的工具，用于精确监测硬件组件的功耗和边带信号。在AI训练和推理主机的硬件验证中，PAM可以帮助发现许多潜在的问题和故障。

以下是一些使用Quarch PAM进行功耗监测和边带信号分析的具体例子：

1.GPU动态功耗分析

场景：监测GPU在不同AI工作负载下的功耗变化。操作：

2.网卡电源完整性分析

场景：监测高速网卡在数据传输过程中的电源稳定性。操作：

3.NVMe SSD功耗异常检测

场景：长时间监测SSD的功耗模式。操作：

4.GPU温度与功耗关联分析

场景：同时监测GPU的温度和功耗。操作：

5.网卡边带信号分析

场景：监测网卡的PCIe边带信号。操作：

6.SSD电源状态转换分析

场景：监测SSD在不同电源状态间的转换。操作：

7.GPU多轨电源协同分析

场景：同时监测GPU的多个电源轨（如核心、内存、I/O）。操作：

8.网卡突发流量功耗分析

场景：监测网卡在处理突发流量时的功耗特性。操作：

9.SSD写入操作功耗特征分析

场景：详细分析SSD在不同写入模式下的功耗特征。操作：

10.GPU边带信号与功耗关联分析

场景：同时监测GPU的功耗和某些关键边带信号（如风扇速度控制信号）。操作：

这些例子展示了Quarch PAM在AI硬件验证中的强大capabilities。通过精确的功耗监测和边带信号分析，工程师可以:

深入了解硬件在实际AI工作负载下的行为。

发现常规测试难以察觉的细微问题。

优化系统设计，提高能效和可靠性。

预测潜在故障，提前采取预防措施。

PAM的高精度、高采样率和多通道功能使得复杂的功耗和信号分析成为可能，为AI硬件的开发、验证和故障诊断提供了宝贵的洞察。这对于构建高性能、高可靠性的AI训练和推理系统至关重要。

如果你有其任何关于PCIe5&6.0, CXL, NVMe, NAND, DDR5/LPDDR5以及UFS测试方面的我问题想咨询，请添加点击左下角“阅读原文”留言电源管理模块，或者saniffer公众号留言电源管理模块，致电 / ，。