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AI的“心跳密码”

在大型AI模型训练中，无论是多GPU/TPU集群的并行计算，还是分布式节点的数据交互，均需严格的时间对齐。任何的时钟偏差的可能直接导致通信失败或数据延迟，同时也会造成算力损耗和资源浪费。

尤其像DeepSeek这样的千卡级GPU集群部署，模型参数的同步更新更依赖于精准的时钟同步，以满足大规模并行计算需求，和避免因时钟偏差导致数据冲突或冗余计算。若单一GPU的时钟延迟将会拖慢整个计算链，造成高达30%的能源浪费。

同时，在分布式AI训练中，多个节点需协同处理海量数据，若时钟偏差超过微秒级，将导致梯度更新不同步，引发模型参数错位。

例如，DeepSeek采用的MoE架构，是将6710亿参数划分为多个专家子模型，每个令牌仅激活370亿参数。这种动态路由机制更是要求分布式节点间的时间一致性达到微秒级精度，否则可能导致路由决策延迟，影响模型推理效率。

DeepSeek MoE 框架示意图

此外，DeepSeek曾遭遇大规模、持续性的DDos攻击。面对DDoS攻击时，精确的时钟同步能实现攻击窗口的精准溯源定位和防御机制的及时响应，且有效降低时间漏洞攻击风险、增强模型训练日志与推理结果的可追溯性。

      时间即秩序，同步即未来      

AI的智能，始于算法，成于同步。当各领域沉迷于比拼参数规模，时钟同步这类的“底层基建技术”正悄然拉开代际差距。

作为国内时钟同步细分赛道的领衔者，赛思构建了从“关键元器件-整机设备-网管平台-端到端解决方案”的完整的时频生态圈，应用场景辐射5G/6G通信、电力能源、安防、金融等社会基建行业和AI、元宇宙、物联网、区块链、自动驾驶、智慧城市等新兴未来产业。

基于此，赛思完成了中国移动、中国电信、中国联通在各省的时频同步网建设；承建了全国70%以上省级骨干网及特高压等重大电力项目的大型时钟同步网；筑基了阿里云、腾讯云等国内头部云服务商的”云上新宇宙“；打造了上百家金融客户高精准时间同步”自有时“；造就了海内外10余个国家和地区多项经典轨交案例......

时间即秩序，同步即未来。赛思坚信每一毫秒的精进都将为各行业解锁更多新的可能。为适配未来AI算力集群、解决边缘计算及各行业时延难题，赛思将不断精进自身时钟同步技术实力，提高产品及解决方案适应性的广度和深度，高效赋能全行业发展。