首页Niv-AI 应运而生，旨在提升 GPU 的算力与性能
电力是人工智能的基础资源，但新兴的计算方法正使数据中心运营商难以有效管理其与电网的交互，迫使他们将运营规模缩减多达30%。
“这些人工智能设施中浪费了大量能源，”英伟达首席执行官黄仁勋在公司年度GTC大会的主题演讲中表示。“未被利用的每一瓦特都意味着收入损失，”该公司在其年度报告中强调道。
今日，初创公司Niv-AI宣布获得1200万美元种子轮融资，旨在解决这一问题。该公司致力于利用新型传感器精确测量GPU功耗，并开发更高效的能源管理工具。
这家初创公司由首席执行官托默·蒂莫尔（Tomer Timor）和首席技术官爱德华·基齐斯（Edward Kizis）于去年在特拉维夫创立，获得了Glilot Capital、Grove Ventures、Arc VC、Encoded VC、Leap Forward和Aurora Capital Partners的投资支持。该公司未披露其估值。
随着领先的人工智能实验室协调数千块GPU来训练和运行复杂的模型，当处理器在计算任务与GPU间通信之间切换时，会产生毫秒级别的快速功率峰值。
这些功率突增使得数据中心难以有效调控其从电网的用电量。为防止电力短缺，数据中心要么投资临时储能系统来缓冲这些峰值，要么限制GPU的使用。这两种方法都会降低昂贵硬件的投资回报率。
“我们绝不能继续沿用现有方法建设数据中心，”Grove Ventures合伙人兼Niv董事会成员Lior Handlesman指出。
Niv战略的首要阶段是获取详细洞察。该公司目前正在其自有硬件及与设计合作伙伴的设备上安装机架级传感器，以毫秒级间隔监测GPU的功耗。其目标是分析各类深度学习工作负载的独特功耗模式，并开发方法帮助数据中心更好地利用现有容量。
工程团队计划利用收集到的数据构建一个AI模型，旨在训练该模型预测并协调整个数据中心的电力负载——从而为设施工程师打造一个高效的“副驾驶”。
Niv预计在未来六到八个月内，将在美国多家数据中心部署可运行的系统。鉴于主要云服务提供商在建设新设施时面临土地使用和供应链中断等挑战，这一解决方案尤为具有吸引力。创始团队设想，其最终产品将成为连接数据中心与电网的关键“智能层”。
“电网方面确实担心数据中心在用电高峰期消耗过多电力，”蒂莫尔向TechCrunch解释道。“我们正在解决的问题包含两个相互关联的方面。首先，我们旨在帮助数据中心更充分地利用其GPU，最大限度地发挥已签约电力的效能。其次，我们可以促进数据中心与电网之间建立更负责任的用电模式。”
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