详细原理参见： 离显卡功耗实标还有多远？峰值功耗与电源关系终结篇 – FCPOWERUP极电魔方
和 【硬件科普】如何合理科学的选择电源功率的大小？_哔哩哔哩_bilibili
本人的1250w电源截图：
分析：
12V输出分了6路，每路限流20A
1、给CPU供电的4pin或者8pin（EPS12V形式），或者8pin中与标准4pin相容的那四个脚，其中的+12V称作+12V2，是给处理器供电的一路。其余全部的插头称作+12V1，有的电源也叫+12VIO，是给显卡以及其它各种设备供电的一路。很显然这里的“路”对应的就是一组插头的概念。在这组插头前面有统一的一个小电阻（几毫欧）来探测流经这些插头的总电流，明显超过20A时就触发过流保护，把整个电源切断。这样只要有一组插头输出功率超过了240VA限制，就有过流保护来切断整个电源。
2、一个电源CPU插头的限流点设置在15A，其它各个插头总的限流点设置在22A，那么它的+12V2也许标称持续输出到11A，+12V1标称输出到18A。这与它的+12V总输出能力是22A还是25A还是29A是没有关系的。类似地再举一个例子，一个电源+12V能输出25A，CPU插头和其它插头的限流点各为22A，那么这个电源可以标称+12V1 15A/+12V2 10A，或者+12V1 10A/+12V2 15A，或者+12V1和+12V2都是18A，这都没关系，厂商基本上是想怎么叫就怎么叫。
一块单独的1080ti显卡的功率消耗约为250瓦。如果您的电源无法提供足够的功率，或者质量不佳，那么它可能会在运行到一半时关闭电源。因此，这种情况很可能是由于电源过载或故障引起的。
此外，如果您的计算机过热，也可能会导致电源关闭。在训练深度学习模型时，GPU会产生大量热量，如果散热不好或者风扇不足以降温，则可能会导致计算机过热并关闭电源。
因此，为了解决这个问题，您可以尝试以下措施：
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更换更高功率的电源，以确保能够提供足够的功率供应。
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确保您的电脑的散热良好，建议安装额外的风扇或使用水冷系统等。
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减少GPU的负载，您可以调整模型的参数、降低训练数据量或者使用更小的模型等方法。
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检查电源和其他硬件是否损坏，可以寻求专业人士的帮助来诊断和解决问题。
在训练深度学习模型时，GPU会承担大量的计算负载，并会产生大量的热量和功耗。在您执行命令“watch -n 0.5 nvidia-smi”时，GPU可能正处于高负载状态，导致功耗瞬间达到275瓦。
如果您的GPU在长时间高负载状态下一直处于此功率水平，那么您需要确保您的电源能够稳定地提供足够的功率，以避免电源关闭或损坏GPU等问题。
为了降低GPU的功耗，您可以尝试以下方法：
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降低GPU的负载，例如使用更小的批量大小、降低学习率等方法。
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优化深度学习模型的结构和参数，使其更加高效。
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确保您的计算机具有良好的散热系统，以防止GPU过热。
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降低GPU的时钟频率和电压，以降低功耗。您可以使用NVIDIA提供的GPU调整工具，例如nvidia-smi或NVIDIA Control Panel来进行设置。但是，请注意，过度调整时钟频率和电压可能会影响性能和稳定性。
如果您的电源功率为1250W，那么在理论上，这应该足以提供给单个1080Ti显卡的最大功率需求。但是，实际上，由于电源本身的质量、电压稳定性、散热、线路和组件的状况等因素，可能会导致电源的实际输出功率和稳定性不足以满足显卡的需求。
此外，如果您的电源已经使用了一段时间，可能会存在电容老化、散热不良等问题，也会导致电源输出功率的不稳定性和降低电源寿命。
因此，为了排除电源问题，建议您考虑以下几个方面：
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检查您的电源是否处于良好状态，特别是检查电源风扇是否正常运转和散热是否良好。
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检查电源线路和插头是否紧固可靠，确保电源供应的稳定性。
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检查您的显卡是否存在故障或异常，例如过度超频等问题，这可能导致显卡需要更高的功率，进而导致电源关闭。
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考虑更换高品质的电源，并确保其满足您的GPU的最大功率需求。
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如果您已经尝试了上述方法，仍然遇到电源关闭的问题，建议联系专业人士进行诊断和排除故障。
过度超频的1080ti显卡会导致电源自动关机吗
是的，过度超频可能导致GPU的功耗增加，从而超出电源的最大功率输出，导致电源自动关闭以保护计算机免受损害。当GPU的工作负载非常高时，过度超频还可能导致电源关闭。
因此，建议您在超频GPU时要格外小心，特别是在进行大量计算的深度学习训练时。确保您的超频设置是稳定的，并且不会超出GPU和电源的安全限制。
如果您已经超频了GPU并遇到了电源关闭的问题，建议您将GPU超频设置恢复到默认值，并进行稳定性测试。如果问题仍然存在，那么您可能需要进一步检查电源和其他硬件组件是否存在问题，并根据需要进行修复或更换。
