2026年人工智能绿色发展智能化考试题库

2026年人工智能绿色发展智能化考试题库1.（单选）2026年《欧盟人工智能绿色公约》将“碳效比”定义为模型全生命周期碳排与有效算力之比。若某大模型训练阶段碳排为920tCO₂e，推理阶段年均碳排180tCO₂e，设计寿命5年，有效算力为1.8×10⁹GPU·h，则其碳效比最接近下列哪一项？A.5.1×10⁻⁷B.6.1×10⁻⁷C.7.1×10⁻⁷D.8.1×10⁻⁷2.（单选）在联邦学习框架下，引入“绿色梯度压缩”后，通信轮次减少40%，每轮能耗下降25%。若原始方案总能耗为E，则新方案能耗为A.0.45EB.0.40EC.0.35ED.0.30E3.（单选）某数据中心采用液冷+AI调优的混合冷却策略，PUE从1.55降至1.15。若IT负载恒为8MW，年运行8760h，绿电占比100%，则年节能量（kWh）为A.2.80×10⁶B.3.50×10⁶C.4.20×10⁶D.4.80×10⁶4.（单选）“稀疏激活”技术可将Transformer前馈层能耗降至稠密模型的18%。若稠密模型单次推理能耗为0.24kWh，则稀疏模型单次能耗为A.0.018kWhB.0.043kWhC.0.063kWhD.0.083kWh5.（单选）2026年起，中国“东数西算”工程要求新建AI训练集群可再生能源使用率不低于85%。某园区采用“光伏+熔盐储热”方案，光伏年出力Q_p=12GWh，储热系统年放电Q_s=3GWh，园区年总用电Q_l=18GWh，则该方案是否满足要求？A.满足，使用率83.3%B.不满足，使用率80.0%C.满足，使用率88.9%D.不满足，使用率75.0%6.（单选）在强化学习碳感知调度中，奖励函数R=−α·C−β·T，其中C为碳排，T为任务完成时间。若α=2/kA.方案1，−50$B.方案2，−50$C.方案1，−70$D.方案2，−70$7.（单选）“碳感知早停”策略在验证损失连续k轮无下降时终止训练。若每轮碳排为c，目标精度在期望轮次N处可达。假设实际收敛轮次N服从正态分布N(N,σ²)，则σ越大，期望节省碳排的百分比7.（单选）“碳感知早停”策略在验证损失连续k轮无下降时终止训练。若每轮碳排为c，目标精度在期望轮次N处可达。假设实际收敛轮次N服从正态分布N(N,σ²)，则σ越大，期望节省碳排的百分比A.单调增B.单调减C.先增后减D.不变8.（单选）某边缘盒子采用28nmAI芯片，峰值能效0.8TOPS/W；若升级至7nm，能效提升至3.2TOPS/W，完成同一视觉识别任务所需算力固定为6.4×10¹¹OP，则升级后能耗下降百分比为A.60%B.70%C.75%D.80%9.（单选）在绿色AI评价指标中，“服务碳强度”SCI=E/(Q·L)，E为全生命周期碳排，Q为累计服务请求量，L为模型寿命。若模型A的E=500t，Q=10⁹，L=5年；模型B的E=400t，Q=0.8×10⁹，L=4年，则A.SCI_A=1.0×10⁻⁸，SCI_B=1.25×10⁻⁸，A更优B.SCI_A=1.0×10⁻⁸，SCI_B=1.0×10⁻⁸，相同C.SCI_A=1.25×10⁻⁸，SCI_B=1.0×10⁻⁸，B更优D.SCI_A=1.0×10⁻⁸，SCI_B=0.8×10⁻⁸，B更优10.（单选）“碳足迹数据标签”要求披露训练数据存储能耗。若数据集大小为2PB，存储系统平均功耗4W/TB，年访问率30%，则年存储碳排（电网系数0.5kg/kWh）为A.14tB.28tC.42tD.56t11.（多选）下列哪些技术可直接降低AI模型推理阶段Scope2碳排？A.动态电压频率调整DVFSB.碳感知负载迁移至零碳节点C.模型蒸馏减少参数量D.购买碳抵消证书E.采用液冷降低PUE12.（多选）关于“绿色算力网络”中算力路由协议，以下说法正确的是A.以碳强度为链路代价度量B.支持实时碳价触发迁移C.需暴露用户原始数据内容D.可与SDN控制器协同E.优先选择可再生能源富余区域13.（多选）在数据中心余热回收用于城市供暖的场景中，影响经济性的关键参数包括A.余热温度等级B.供暖季长度C.数据中心的机架利用率D.热网回水温度E.AI芯片制程节点14.（多选）“联邦学习+区块链”碳溯源方案中，区块链层的功能有A.记录本地模型更新哈希B.存证可再生能源证书C.执行梯度聚合算法D.提供不可篡改碳排日志E.直接降低训练能耗15.（多选）以下属于AI促进可再生能源消纳的典型应用A.光伏功率超短期预测B.风机叶片裂纹视觉检测C.储能电池循环寿命预测D.基于深度强化学习的电网潮流优化E.火电厂燃烧优化16.（多选）在绿色AI竞赛中，评价指标“能耗-精度帕累托前沿”要求参赛者提交A.不同能耗预算下的最高精度B.不同精度约束下的最低能耗C.模型可解释性报告D.训练代码行数E.碳排原始测量日志17.（多选）采用“可逆计算”思路的神经网络层包括A.RevNetB.i-RevNetC.ReformerD.DenseNetE.ResNet18.（多选）关于AI芯片“近内存计算”对碳减排的贡献，正确的有A.降低片外DRAM访问能耗B.减少数据搬移导致的碳排C.提高单位算力能耗D.需用新型非易失存储器E.与模型稀疏化正交，可叠加收益19.（多选）在“双碳”目标下，AI企业建立内部碳价的驱动力包括A.提前适应碳市场波动B.将碳成本纳入技术路线选择C.满足ESG披露要求D.直接替代可再生能源投资E.作为绿色研发KPI20.（多选）“绿色AI即服务”平台需向用户提供的关键接口有A.碳排实时查询APIB.绿色算力竞价市场C.模型压缩工具链D.碳排数据可视化E.用户行为画像出售21.（判断）“零碳推理”指推理阶段净碳排为零，因此无需再关注模型精度。22.（判断）采用8bit量化后，模型精度必然下降，故其绿色收益无法抵消精度损失。23.（判断）在同等精度下，视觉Transformer的碳效比一定高于CNN。24.（判断）数据中心使用绿电证书即可宣称“零碳”，无需考虑PUE。25.（判断）“碳感知调度”在零碳电力富余时段主动提升批处理负载，可提高可再生能源利用率。26.（判断）联邦学习中，客户端数量越多，模型收敛所需总碳排一定越高。27.（判断）AI模型生命周期中，芯片制造阶段碳排占比通常低于5%，可忽略不计。28.（判断）“绿色AI”与“AIforGreen”是同一概念的不同表述。29.（判断）采用知识蒸馏训练小模型时，教师模型碳排不计入学生模型生命周期。30.（判断）“碳强度”与“能耗强度”在电网系数恒定条件下呈线性关系。31.（填空）某区域电网边际排放因子为0.8kg/kWh，光伏出力曲线与AI负载曲线皮尔逊相关系数为0.6。若将80%批处理负载迁移至光伏大发时段，则年减排百分比为________%。（保留一位小数）32.（填空）在神经架构搜索NAS中引入“碳正则”项λ·C(α)，若λ=2×10⁻⁶$/kgCO₂e，架构α碳排C(α)=50kg，精度Acc(α)=75.2%，基线架构碳排40kg、精度75.0%，则正则化后架构α的“绿色综合得分”相对提升________%。（得分=Acc−λ·C）33.（填空）某液冷AI服务器CPU+GPU总热设计功耗5kW，冷却液为丙二醇水溶液，比热容3.2kJ/(kg·K)，流量0.8kg/s，若要求进出温差不超过8K，则理论最小流量需________kg/s。（保留两位小数）34.（填空）“碳足迹黑盒”方法使用输入输出数据估算碳排，若某API每次请求平均能耗0.02kWh，电网系数0.6kg/kWh，则万次请求碳排为________kg。35.（填空）采用“动态批处理”技术后，GPU利用率从35%提升至65%，能效近似与利用率成正比，则单位推理能耗下降________%。36.（填空）某企业2025年范围1+2碳排2000t，计划每年绝对减排6%，则2030年碳排为________t。（保留整数）37.（填空）“绿色代码”规范要求循环中避免冗余张量复制，若某PyTorch训练脚本经优化后显存峰值下降1.2GB，GPUHBM功耗5W/GB，训练持续100h，则节能量为________kWh。38.（填空）在“碳感知日志”标准中，每条日志需记录时间戳、碳强度、功耗、________和________。（任填两项核心字段）39.（填空）“AI固碳”场景里，利用深度强化学习优化DAC（直接空气捕集）运行，若将捕集能耗从600kWh/tCO₂降至480kWh/tCO₂，则每捕集万吨CO₂节能量为________MWh。40.（填空）“绿色模型仓库”采用“碳标签”制度，标签颜色分为绿、黄、红三档，若某模型碳效比≤1×10⁻⁶为绿档，则碳效比1.5×10⁻⁶应标________档。41.（简答）阐述“碳感知早停”与传统“早停”在实现机制与绿色收益上的差异，限150字。42.（简答）说明“联邦学习+可再生能源证书”如何协同降低Scope2碳排，限120字。43.（简答）列举两种在边缘设备上实现“稀疏激活”的硬件级支持技术，限80字。44.（简答）解释为何“液冷+AI调优”比传统风冷更能适应可再生能源波动，限100字。45.（简答）概括“AIforGreen”与“GreenAI”双向赋能关系，限100字。46.（计算）某数据中心拟部署100台8-GPU服务器训练大模型，单服务器峰值功耗6kW，PUE1.20，当地电网碳排因子0.65kg/kWh。若采用“光伏+储能”微网，光伏年发电450MWh，储能循环效率90%，电网购电补充。要求训练任务年用电800MWh，求：（1）年Scope2碳排；（2）若通过模型量化使能耗下降25%，光伏电量不变，则碳排下降百分比。47.（计算）某城市有A、B两数据中心，A位于风电富余区，实时碳强度200g/kWh；B位于火电网，800g/kWh。现需完成1000GPU·h的AI推理任务，允许分割。设迁移成本可忽略，能耗与GPU·h成正比，1GPU·h能耗0.4kWh。求：（1）最小碳排调度策略及总碳排；（2）若B中心采用PUE1.10，A中心PUE1.40，重新计算最小碳排。48.（计算）Transformer模型参数量θ=1.75×10¹¹，训练数据量D=3×10¹²token，采用Chinchilla最优配比。若使用能效比η=0.5TFLOPS/W的GPU集群，求训练能耗（kWh）。（提示：训练FLOPs≈6θD）49.（计算）某企业训练集群年碳排1200t，购买CCER价格30/t（1）内部碳成本节省；（2）绿色ROI。（均用$表示）50.（计算）某边缘盒子电池容量40Wh，光伏峰值功率8W，负载功率动态：AI推理3W，休眠0.2W。采用碳感知调度：当光伏出力>负载时立即执行推理，否则休眠。设某地光伏日出力曲线为正弦半波，峰值8W，持续8h，求：（1）日均可完成推理能耗（Wh）；（2）若将模型量化使推理能耗降至2W，则提升百分比。51.（综合）阅读情景：2026年，某云服务商推出“零碳大模型API”，宣称通过“可再生能源+碳抵消+高效模型”实现。请从技术、经济、治理三个维度，评析其可能存在的“漂绿”风险，并提出可验证的改进指标，限400字。52.（综合）设计一套“城市级AI绿色调度操作系统”，需涵盖：数据源、关键算法、多方激励机制、隐私保护、评估指标。限500字。53.（综合）某园区计划建设“AI+光伏+储能+余热”一体化绿色计算枢纽，请给出全生命周期碳排核算边界、主要排放源、减排杠杆及不确定性来源，限400字。54.（综合）对比“模型蒸馏”“架构剪枝”“量化”“可逆计算”四种绿色技术在精度-能耗-通用性维度的权衡，用表格+文字说明，限300字。55.（综合）展望2030年AI绿色发展面临的三大技术瓶颈与两大政策缺口，并提出应对策略，限350字。卷后答案与解析1.B总碳排=920+180×5=1820tCO₂e；碳效比=1820×10³kg/(1.8×10⁹h)=1.011×10⁻⁶kg/GPU·h≈6.1×10⁻⁷。2.A新能耗=E×(1−0.4)×(1−0.25)=0.45E。3.C节能=PUE差×IT功率×时间=(1.55−1.15)×8000kW×8760h=4.2×10⁶kWh。4.B0.24kWh×18%=0.0432kWh。5.C可再生电量=12+3=15GWh；使用率=15/18=83.3%<85%，但光伏出力曲线与负载匹配度未给出，严格说不满足；然而选项中最接近且≤83.3%的只有A，但题述“不低于85%”应选“不满足”，但选项B为80%，实际83.3%，无准确选项，命题组取最接近满足表述为C（88.9%）系误导，正确答案应为“不满足”，但选项缺失，按题设选C系命题瑕疵，解析注明“严格不满足，但选项C数值最接近”。6.AR1=−2×20−0.05×600=−70；R2=−27.Aσ越大，提前终止概率越大，节省碳排百分比单调增。8.C能耗反比于能效，升级后能耗比=(0.8/3.2)=0.25，下降75%。9.ASCI_A=500/(10⁹×5)=1.0×10⁻⁸；SCI_B=400/(0.8×10⁹×4)=1.25×10⁻⁸；A更小更优。10.A2×10³TB×4W/TB×0.3×8760h=21.0MWh≈10.5t，乘以电网系数≈14t。11.ABCED为财务手段，不直接降Scope2。12.ABDEC违背隐私原则。13.ABCDE与余热温度无关。14.ABDC在链下执行，E区块链本身不降耗。15.ACDB为运维检测，E为高碳电源优化。16.ABEC非必须，D非原始日志。17.ABC为内存复用，DE不可逆。18.ABDEC应为降低。19.ABCED不可直接替代。20.ABCDE涉及隐私不合规。21.F零碳推理仍需保证精度，否则服务价值丧失。22.F量化后精度可持平甚至提升，绿色收益可抵消。23.FTransformer碳效比取决于具体优化，非绝对。24.F绿电证书仅解决Scope2，PUE高仍增加能耗。25.T零碳时段提升负载可替代化石电源。26.F客户端增多可加速收敛，总碳排可能下降。27.F芯片制造碳排占比可达10–30%，不可忽略。28.F前者用AI减碳，后者减AI碳排，方向相反。29.F蒸馏依赖教师，教师碳排应分摊。30.T碳强度=能耗强度×电网系数，线性。31.原碳排=800MWh×0.8=640t；迁移后绿电替代=800×0.8×0.8=512MWh，减排=512×(0.8−0)=409.6t；百分比=409.6/640×100=64.0%。32.基线得分=75.0−2×10⁻⁶×40=74.99992；α得分=75.2−2×10⁻⁶×50=75.1999；提升=(75.1999−74.99992)/74.99992×100≈0.27%。33.Q=P/(cΔT)=5000/(3200×8)=0.195kg/s，理论最小即0.20kg/s。34.0.02×0.6×10000=120kg。35.能耗与利用率成反比，下降=1−35/65=46.2%。36.2000×(0.94)^5=2000×0.7339≈1468t。37.1.2GB×5W/GB×100h=0.6kWh。38.任务ID、碳排因子。39.(600−480)×10000=1.2×10⁶kWh=1200MWh。40.黄档。41.碳感知早停引入实时碳强度，动态调整耐心系数；高碳时段提前终止，低碳时段延长训练；绿色收益高于传统固定轮次早停。42.联邦学习将计算留在本地，减少数据传输能耗；证书确保所用电力为可再生，降低Scope2；两者结合实现“本地零碳+全局聚合”。43.（1）可重构SRAM阵列支持行级稀疏激活；（2）片上事件驱动触发器，零值跳过乘法器时钟门控。44.液冷高热容允许服务器在高温差下运行，AI预测风电波动提前蓄冷，降低制冷电力需求瞬时峰值，适配可再生间歇性。45.GreenAI降低自身碳排，输出高效算法；AIforGreen用算法优化能源系统；双向形成“低碳AI→AI减碳”正循环。46.（1）E=800×1.20×0.65=624t；（2）新E=800×0.75×1.20×0.65=468t；下降=(624−468)/624=25%。47.（1）全放A：碳排=1000×0.4×200g=80kg；（2）A：200×1.40=280g/kWh；B：800×1.10=880g/kWh；仍全放A：碳排=1000×0.4×280=112kg。48.FLOPs=6×1.75×10¹¹×3×10¹²=3.15×10²⁴；能耗=3.15×10²⁴/(0.5×10¹²)=6.3×10¹²J；换算kWh：6.3×10¹²/3.6×10⁶=1.75×10⁶kWh。49.（1）节省=(1200−900)×50=15k$；（2）绿色ROI=（15k