AI模型推理耗电碳足迹计算器
输入日请求量、单次推理耗时与GPU型号，估算AI推理服务每日/每月/每年的耗电量与碳排放量。
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使用说明
- 填写「每日请求数」和「平均单次推理耗时(秒)」，估算服务的日推理总量。
- 从「GPU预设」下拉框选择常用GPU型号（自动填入对应功率），或在「GPU功率」框手动输入自定义值。
- 填写「数据中心PUE」（电力使用效率比，默认1.2代表较高效的数据中心）。
- 从「区域碳强度预设」下拉框选择部署所在区域（自动填入对应的gCO2/kWh），或手动输入自定义碳强度值。
- 结果区自动展示GPU工时/天、耗电/天、碳排放/天/月/年及相当于开车公里数六项指标，修改任一输入会实时重新计算。
- 点击「加载示例数据」可快速查看一个典型AI推理服务的碳足迹示例。
功能介绍
- 内置T4/A10/A100/H100四种常见推理GPU功率预设，也支持手动输入自定义功率。
- 内置全球平均、美国、欧盟、中国四档区域电网碳强度(gCO2/kWh)预设，支持手动输入自定义值。
- 综合每日请求数、平均单次推理耗时、GPU功率、数据中心PUE、区域碳强度五项输入，计算每日GPU工时、耗电量(kWh)、碳排放量(g)。
- 自动换算为每月、每年碳排放总量(kg)，并按普通汽车约120gCO2/km的排放系数换算为「相当于开车多少公里」的直观对比。
- 提供「加载示例数据」按钮，一键填充A100+全球平均碳强度的典型场景。
使用场景
AI产品ESG碳盘查数据估算
为企业ESG报告中AI相关业务的碳排放核算提供快速估算依据，识别高耗能推理场景。
多GPU方案的能耗对比选型
对比同一推理负载下选用T4/A10/A100/H100不同GPU型号所产生的耗电与碳排放差异，辅助选型决策。
数据中心区域选址的碳强度评估
对比在不同电网碳强度区域部署AI推理服务的碳足迹差异，为绿色部署选址提供参考。
常见问题
GPU功率预设（如A100=400W）代表什么？
代表该型号GPU在满载推理时的典型热设计功耗(TDP)近似值，实际功耗会因负载率、推理批大小(batch size)等因素波动，预设值仅供快速估算参考。
PUE（数据中心电力使用效率）应该填多少？
PUE = 数据中心总耗电 / IT设备耗电，反映制冷、供电损耗等额外开销。行业平均水平约1.5-2.0，头部云厂商的高效数据中心可做到1.1-1.3，若不清楚具体数值可先用默认的1.2做保守估算。
「相当于开车多少公里」是怎么算出来的？
采用普通燃油乘用车约120gCO2/km的行业常用排放系数，用当日碳排放总量(g)除以120得到等效公里数，仅作直观类比参考，实际车辆排放因车型、路况差异较大。