芯片算力稀缺，2000台退役Pixel手机变身分布式服务器，能缓解AI算力焦虑吗？

【导语在谷歌协助下加州大学圣地亚哥分校计划用2000台退役的Pixel手机搭建分布式计算平台。这不禁让人好奇旧手机如何变成服务器设备其算力能否胜任这种方式又能否缓解AI带来的算力焦虑呢】二手手机“变身”服务器硬件与软件改造据外媒报道加州大学圣地亚哥分校前博士生Jennifer Switzer与谷歌合作将2000台Pixel Fold改造成分布式服务器。研究团队先移除二手手机的电池、外壳、相机、通信模块等部件仅保留主板及上面的处理器、存储等核心部件。软件层面卸载原生安卓系统装上硬件开销更低的Linux。接着每25 - 50台手机组成一个计算集群多个集群再组成最终的规模化服务器。为解决数千台设备的联网问题研究人员采用配有有线网口的PCB板并提供统一电源保证设备稳定运行和连接。手机芯片算力从“火龙”到服务器“香饽饽”谷歌的Pixel Fold采用自研的Tensor G2芯片综合性能大致介于骁龙888和骁龙8 Gen1之间在2023年较为落后。但在服务器领域它却成了香饽饽。服务器对芯片能耗和散热不那么敏感当Pixel Fold主板拆掉外壳、接上电源后能耗和发热问题得以解决。Tensor G2芯片包含Cortex - X1超大核和多个A78核心性能超过很多云服务商提供的入门VPS。它还集成了12GB内存主板上有256GB或者512GB的闪存省去存储成本。此外该芯片集成了用于边缘计算的TPU适合跑小型本地模型。2000台手机集聚起来的算力很可观20台手机组成的集群就能支撑75名学生线上提交作业的负荷。二手手机集群契合AI发展两大诉求这种由退役手机组成的微型云厂契合未来AI发展的低功耗与分布式低延迟两大核心诉求。一方面缓解了AI高能耗问题。智能手机SoC芯片从诞生就注重能效Tensor G2剥离耗电大户后纯计算功耗远低于传统x86服务器处理器数千台设备组合碳排放低还能化整为零处理算力需求。另一方面契合边缘计算物理分布特性。退役手机集群体积小巧、部署灵活可部署在社区、校园、企业内部的微型节点中降低数据传输网络延迟适合实时响应的AI推理等工作。同时这也是破解算力成本与供应链焦虑的尝试将废旧手机转化为低碳云算力节点。微云厂模式短板可靠性与维护难题不过这种微云厂模式短板明显。手机SoC和存储的可靠性、寿命不如传统服务器端手机闪存和芯片设计用于日常使用难以应对7×24小时高强度运行且故障后整个节点基本报废。旧手机组成的计算集群还面临后期维护问题。维护2000块裸露、拼凑的手机主板硬件故障率会被放大运维人员进行物理排查和更换主板工作将耗费大量精力。编辑观点谷歌与UCSD的尝试是应对算力焦虑的创新之举虽无法取代传统数据中心但为边缘计算提供新思路未来或许会带动更多二手设备的二次利用。