北京
在大规模AI训练中，由于GPU在等待相互通信时处于闲置状态，计算集群的实际性能通常仅能达到理论峰值的30%至50%。事实上，大型GPU集群中的通信与同步瓶颈问题，每天可给数据中心运营商造成数十万乃至数百万美元的损失。
Clockwork Systems是一家获得AMD和博通支持的企业，其产品正受到新兴云服务商、大型企业、超大规模云厂商，以及部署着数万乃至数十万GPU的AI工作负载用户的广泛关注。该公司CEO苏雷什·瓦苏德万表示："一个拥有1000块GPU的集群，每天通常会发生两到四次重大中断事件，在规模约5000万美元投入的集群中，这将造成500万至800万美元的损失。"
据悉，基于软件的解决方案能够在服务器时钟之间实现纳秒级的时间同步，从而优化GPU之间的通信效率，并在训练与推理两类工作负载中显著提升GPU集群的利用率。
业内相关动态方面，麦肯锡数据显示，传统计算、存储和云工作负载目前占亚太地区数据中心需求的70%以上，而AI训练与推理工作负载约占30%，亚太地区正日益成为数据中心增长的重要引擎。
IBM方面近日发布了全球首款亚1纳米芯片，采用"纳米堆叠"三维晶体管架构，制程节点为0.7纳米，可在指甲大小的硅片上集成1000亿个晶体管，并在能耗方面表现突出。
存储芯片巨头美光科技因获得客户220亿美元的内存芯片订单承诺，市值一度短暂超越Meta和特斯拉，凸显出当前市场对AI基础设施的强劲需求。
Q&A
Q1：GPU集群闲置问题有多严重？会造成多大损失？
A：大规模AI训练中，GPU集群实际性能通常只能达到理论峰值的30%至50%，根本原因是GPU之间通信与同步存在瓶颈。以一个1000块GPU的集群为例，每天通常会发生2到4次重大中断事件，在约5000万美元投入规模的集群中，每天损失可高达500万至800万美元。对于数据中心运营商而言，这是一笔相当可观的隐性成本。
Q2：Clockwork Systems是如何解决GPU集群通信瓶颈问题的？
A：Clockwork Systems采用软件驱动的方案，通过在服务器时钟之间实现纳秒级时间同步，来优化GPU之间的通信效率。这种精准的时钟同步可以减少GPU等待时间，从而提升集群整体利用率，在AI训练和推理两类工作负载场景中均有效果。该公司获得了AMD和博通的支持，目前正受到超大规模云厂商和大型企业的广泛关注。
Q3：亚太地区数据中心市场的AI需求现状如何？
A：根据麦肯锡的数据，亚太地区数据中心需求目前仍以传统计算、存储和云工作负载为主，占比超过70%，而AI训练与推理工作负载约占30%。尽管AI占比尚未过半，但增长势头强劲，亚太地区正逐渐成为全球数据中心扩张的重要增长引擎。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
