过去一年多里，人工智能（AI）浪潮席卷全球，主要的科技公司都在大举投资数据中心GPU，这使得市场上最大的数据中心GPU英伟达赚得盆满钵满。虽然高性能的数据中心GPU定价很高，但是使用寿命却不太长，这是由于平常承受着AI推理训练的繁重工作负载，往往比其他组件老化得更快。

据TrendForce报道，最近有报告称，云服务提供商（CSP）运营的数据中心里，这些GPU在AI工作负载中的利用率约为60%至70%。按照这个利用率，GPU通常只能使用1到2年，即便较为理想的状态，最多也就3年。需要强调的是，现在用于AI和HPC应用的数据中心GPU功耗很高，可达到700W或以上，这对于芯片来说是一个很大的压力，一定程度上也减少了寿命。

如果想要延长数据中心GPU的使用寿命，其中一种方法是降低利用率，然而这也意味着其以更缓慢的速度贬值，并且需要更长的时间才能回本，这对于付出高昂成本的企业来说是不利的。因此大部分云服务提供商衡量了收益以后，最常见的做法仍然是以高利用率运行。

此外，报告还根据数据统计结果指出，数据中心GPU的年化故障率约为9%，3年后大概在27%，一般使用一年后更可能频繁地出现故障。
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矿卡坏的也很多很多

【 在 zerg136 的大作中提到: 】
: 咋会这样？淘汰的矿卡在外面不是都可以用好几年的么？
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主要是现在都通过提高功率来提升性能
才是根本原因吧  
  
【 在 xunery (寻) 的大作中提到: 】
:  理论上cpu也一样，只要功率大的坏的就快，工作温度太高
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确实是耗核大户，大型数据中心好多都是专门配个新核电站来工作的。
【 在 amlt 的大作中提到: 】
: 不是都用水冷了吗。数据中心据说不仅是耗电大户，也是耗水大户。
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: #发自zSMTH-v-@alps k65v1_64_bsp
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