新的MEMS时钟可以加速AI训练并改善能耗
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人工智能（AI）正在改变数据中心的所有内容：新的AI特异性芯片，新的冷却技术和新的存储驱动器。现在，即使是保持时间的方法也开始改变，Siteme的公告表明，该公司已经开发了针对AI工作负载进行优化的新时钟。
该公司表示，该开发项目将带来大量节能，并降低了AI培训和推理的成本。Sitime能够通过使用微机电系统（MEMS）作为核心计时组件而不是传统的石英晶体来实现这些节省。
AI的未来，主题演讲Matthew Griffin
计算机的几乎每个部分都有某种时钟。CPU，GPU，网络接口卡，交换机，有时甚至是主动互连都包含其自己的计时组件。对于更传统的计算工作负载，这些时钟通常分为两类：快速，精确的定时时钟或时钟在多个GPU（或CPU）中良好同步，摩尔的首席分析师伊恩·卡特雷斯（Ian Cutress）说，摩尔（Moore）的首席分析师及其现场工作。
Cutress说：“ AI的问题在于这两者都在做。”“您希望您的芯片尽可能快地进行，但是您也想在100,000芯片上同步。”
Sitime的Super-TCXO时钟将超稳定和同步时钟的功能结合到一个设备中，提供同步的3倍，是基于可比的石英组件的3倍，每秒的带宽为800千兆位，在一个四分之一的大小中。
AI是渴望数据的野兽。然而，昂贵且耗能的GPU闲置了57％的时间，等待下一批数据。如果可以更快地提供数据，则可以以较小的量和更有效地使用GPU。
“您需要更快的带宽。由于您需要更快的带宽，因此需要更好的时机，” Sitime营销执行副总裁Piyush Sevalia说。
Cutress说，此外，如果GPU在等待更多数据加载时可以将其放入睡眠模式，则可以节省大量功率。这也需要更精确的时机，以便可以迅速发生睡眠效果周期以跟上数据流。
对于AI，时钟不仅需要更精确，而且在许多GPU中也完美地同步。大型AI模型将其任务分配在许多GPU中，每个GPU都进行了一小部分计算。然后，他们的结果将其缝合在一起。如果一个GPU落后于其他GPU，则整个计算将必须等待该节点。换句话说，计算仅与最弱的链接一样快。所有GPU在等待时仍保持打开状态，因此任何此类延迟都会导致能量损失。
时间安排必须精确，同步且健壮 - 必须补偿任何机械振动或温度波动，以确保它们不会放弃计算。Sitime的Super-TCXO旨在将所有三个要求结合在单个设备中。
塞瓦利亚说，使用MEMS振荡器而不是传统的石英使该组合成为可能。石英振荡器使用精确加工的石英晶体的振动 - 类似于调谐叉。相反，MEMS振荡器是在特定频率上产生的，而不是加工的。MEMS设备可能更小，这使其对机械应变敏感。它们也可以更精确。
Hottech Vision＆Analysis的总裁兼首席分析师Dave Altavilla说：“自计算是一回事以来，水晶振荡器就已经存在。”“自成立以来，我们已经大大改进了这项技术。但是MEMS将其远远超出了水晶的能力。因此，我认为这项新技术在市场上流离失所的是，这是旧的做事方式。”
Sitime的基于MEMS的解决方案已经取得了一些成功-NVIDIA的Spectrum-X开关硅已经包含了Sitime设备。
塞瓦利亚说，他希望需要基于MEMS的时机设备继续进行。该公司已经在计划更高的带宽设备，他们希望自己的创新能够节省更多的能源。
塞瓦利亚说：“我们只是在弄清楚我们可以带来多少能源效率方面刮擦表面。”
