据Alphabet（谷歌母公司）一位高级专家称，数据中心GPU的使用寿命可能仅为1到3年，具体则取决于其利用率。由于GPU几乎承担了AI训练和推理的所有负载，所以其性能下降的速度比其他任何组件更快。

云巨头们运营的数据中心中，GPU在AI工作负载中的利用率在60%到70%之间。据Tech Fund援引Alphabet一位首席GenAI架构师的观点称，在这种程度的利用率下，GPU的寿命通常只有一到两年，最多只有三年。

这位架构师将这一言论发表在美国社交媒体X上，引发一系列讨论。尽管GPU仅1-3年的寿命看似有些夸张，但却有其合理性，因为用于AI和HPC应用的数据中心GPU的TDP达到甚至超过了700W，这对于硅芯片是实实在在的压力。

并且，这位GenAI架构师还表示，延长GPU使用寿命的方法之一就是降低其利用率，这能让GPU性能下降的速度变慢，但投资回报率的周期也会拉长，并不能满足业务对快速敏捷的要求，因此云巨头们通常选择了让GPU保持更高的利用率。

无独有偶，此前Mete也发布了一项研究(《AI训练54天，每3小时就故障一次，GPU故障率是CPU的120倍！》)，详细描述了其在16384个Nvidia H100 80GB GPU组成的AI集群上训练Llama 3 405B模型的故障率情况。据数据显示，该AI集群训练模型时的利用率约为38%（基于BF16精度训练），在419次突发故障导致的训练停顿中，148次（30.1%）是由于各种GPU故障（包括NVLink故障）导致的，72次（17.2%）是由HBM3高带宽内存故障引发的。HBM3通常也是GPU上的必备核心组件之一，如果两者相加的话，那么在利用率为30%左右时，GPU的故障率约为47.3%。

如果以Meta的数据来看，H100的质量似乎还不错，其年化故障率大约在9%左右，三年内的年化故障率为27%，尽管GPU的故障率会随着使用时间的延长而不断增加。

而另外需要注意的是，Meta训练集群中的利用率为30%，如果按照Alphabet公司GenAI架构师的观点，GPU以60%-70%利用率（2倍于Meta）运行，那么GPU的故障率也会成倍增加。