Clockwork 推出了 FleetIQ，這是一種軟體驅動的架構，旨在優化 GPU 利用率並加速 AI 工作負載。該公司還宣布了一輪新的融資，使其估值翻了兩番，並吸引了重要的行業支持。

總部位於舊金山、專注於人工智慧基礎設施的軟體公司 Clockwork 發布了 FleetIQ，這是一種新穎的軟體驅動架構 (SDF)，旨在增強 GPU 利用率，加速人工智慧作業性能，並提高基礎設施可靠性。與此同時，該公司宣布成功完成新一輪融資，其估值比兩年前的上一輪融資翻了兩番，並獲得了知名投資者和行業領袖的大力支持。

詳細事件

FleetIQ 代表了 Clockwork 在人工智慧和 GPU 領域的戰略擴張，旨在最大限度地提高現有圖形處理單元的效率。該系統旨在改善GPU 集群內部的通信，從而減少系統崩潰，縮短重啟時間，並提高利用率。這項創新直接解決了關鍵的“人工智慧效率差距”，即實際GPU 集群通常僅以其理論性能的 30% 到 55% 運行。

本輪融資總額達 2060 萬美元，由現有投資者 New Enterprise Associates (NEA) 領投。著名新支持者包括 英特爾執行長 Lip-Bu Tan、前 思科執行長 John Chambers、風險投資家 Carl Ledbetter 和 e& Capital。此外，AMD 和 Broadcom 等半導體巨頭也參與了本輪融資，凸顯了業界對 Clockwork 人工智慧基礎設施優化方法的廣泛興趣。

在產品發布和融資的同時，Clockwork 宣布了關鍵領導層任命：在 Nimble Storage 和 Sysdig 擁有豐富經驗的行業資深人士 Suresh Vasudevan 被任命為執行長，Joe Tarantino 被任命為全球銷售副總裁。

市場反應分析

FleetIQ 的推出直接響應了未充分利用的人工智慧計算資源所帶來的日益增長的財務和營運挑戰。例如，一個包含 100,000 個 GPU 的集群，代表著 50 億至 70 億美元的投資，由於效率低下，可能浪費超過 22.5 億美元的未使用容量。FleetIQ 旨在通過提供一個智能抽象層來緩解這一問題，該層觀察、預測和控制跨工作負載和基礎設施的實時交互，動態地將應用程序需求與架構行為對齊。

市場積極的反應，體現在可觀的融資和估值增長上，表明對能夠使人工智慧部署更具經濟可行性的解決方案有著強勁的需求。通過將閒置的芯片轉化為生產性智能，Clockwork 的技術使企業、新雲提供商和超大規模數據中心能夠從其現有的 GPU 投資中獲得更高的性能，從而實現更快、更可靠和更節能的人工智慧營運。

更廣泛的背景和影響

隨著人工智慧技術從研究階段過渡到廣泛生產階段，主要瓶頸已從原始計算能力轉移到通信——GPU 之間、集群之間以及雲之間。這種現象使得 Suresh Vasudevan 斷言：“通信是新的摩爾定律：是克服規模限制的關鍵制約因素。” FleetIQ 的硬件無關設計，支持 NVIDIA、AMD 和定制加速器，以及 InfiniBand 和 Ethernet/RoCE 網絡，使其成為適用於各種人工智慧基礎設施環境的多功能解決方案。

像 FleetIQ 這樣的解決方案的成功可能導致整個行業向人工智慧工作負載的軟體定義基礎設施的更廣泛轉變。這一發展對技術領域、人工智慧基礎設施提供商甚至半導體行業都具有影響，因為更有效地利用硬件可能會影響未來對 GPU 製造商的需求和投資策略。

專家評論

Clockwork 執行長 Suresh Vasudevan 強調了公司創新的重要性：

“通信是新的摩爾定律：是克服規模限制的關鍵制約因素。在 Clockwork，我們正在開創一種軟體驅動架構 (SDF)——一個介於工作負載和基礎設施之間的智能抽象層——它實時觀察、預測和控制，動態地將應用程序需求與架構行為對齊。這不僅僅是一項技術突破。它使組織能夠利用相同基礎設施實現更多目標。FleetIQ 將使人工智慧在未來十年更具經濟可行性。”

全球銷售副總裁 Joe Tarantino 強調了為客戶帶來的實際利益：

“Clockwork 通過優化性能和彈性，以及通過將人工智慧計劃從原型更快地推向生產，幫助他們加速這些投資。”

早期採用者也驗證了該技術的影響。營運丹麥旗艦人工智慧超級計算機 Gefion 的 DCAI (丹麥人工智慧創新中心) 執行長 Nadia Carlsten 表示：

“為了取得成功，我們必須以史無前例的規模提供彈性、可靠性和效率——這種性能曾是超大規模數據中心獨有的。與 Clockwork 合作使我們能夠無縫可靠地運行 Gefion，即使工作負載和需求增加。”

展望未來

人工智慧普及的持續指數級增長將對計算基礎設施提出越來越高的要求，使像 FleetIQ 這樣的效率解決方案變得至關重要。投資者和行業參與者將密切關注此類軟體驅動架構在大型人工智慧部署的營運成本和投資回報率方面採用率和可衡量影響。未來幾年人工智慧基礎設施發展軌跡很可能會受到通信層優化進步的強烈影響，這可能會推動技術市場這一關鍵領域的進一步創新。