GPU的使用寿命可能只有1～3年

在当今高度依赖人工智能（AI）和高性能计算（HPC）的时代，数据中心的图形处理单元（GPU）成为了关键的计算资源。然而，根据Tech Fund援引的一位未具名的Alphabet高级专家的说法，这些昂贵的GPU在数据中心的使用寿命可能只有短短的一到三年时间。

在现代数据中心里，GPU主要负责AI训练和推理等计算密集型任务。由于这些任务要求极高，GPU经常处于高负荷状态，这导致其磨损速度比其他硬件组件更快。尤其是对于云计算服务提供商（CSP）而言，其数据中心中的GPU利用率介于60%至70%之间，这种高利用率会进一步缩短GPU的预期寿命。

根据这位据称来自Alphabet的主要生成式AI架构师的说法，当GPU处于上述的高利用率状态时，其预期寿命一般在一年到两年之间，最长不超过三年。这主要是因为现代数据中心GPU为了支持AI和HPC应用，通常需要功耗达到几百瓦，这对于微小的硅片来说是一种实质性的压力。

据这位发言者所说，延长GPU寿命的一种方法是降低其利用率。然而，这样做会减缓GPU的折旧速度，进而影响资本回报速度，这显然不是商业上的最优选择。因此，大多数云计算服务提供商更倾向于让其GPU维持在一个较高的利用率水平上运作。

今年早些时候，Meta公司发布的一项研究表明，他们使用由16,384块Nvidia H100 80GB GPU组成的集群来训练Llama 3 405B模型。尽管集群的模型浮点运算利用率（MFU）为约38%（使用BF16精度），但在54天的预训练快照期间，总共发生了419次未预见的中断事件，其中有148次（占比30.1%）是由各种GPU故障（包括NVLink故障）引起的，另外72次（17.2%）则是由HBM3内存故障造成的。

Meta的研究结果显示，H100 GPU在故障率方面似乎表现不错。如果GPU及其内存的故障率与Meta的统计相符，那么这些处理器的年度故障率约为9%，而在三年内的年度故障率则大约为27%。不过，考虑到GPU在服役一年后可能会出现更频繁的故障，这一估计可能过于乐观。

随着AI和HPC应用的不断发展，数据中心对GPU的需求只会越来越大。然而，GPU的短寿命周期给数据中心的运维带来了挑战。未来，寻找有效的方法来管理和延长GPU的使用寿命，以及开发更加耐用的GPU架构，将是业界面临的重要课题。与此同时，数据中心运营商也需要重新评估其硬件更新策略，以应对不断变化的技术需求和日益增长的计算负载。

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