AWS要求工程师关闭闲置服务器应对算力紧张

据《The Information》报道，亚马逊AWS近期向工程师提出一项颇为“朴素”的要求——关闭不再使用的云计算机。这一指令主要瞄准闲置的EC2实例，其背后是人工智能狂潮带来的算力需求急剧膨胀，全球最大的云服务供应商也开始感受到前所未有的资源紧缺压力。

数据显示，AWS的资源利用低下问题相当严峻：在30天的测量周期内，大约65%的EC2实例平均CPU利用率低于20%。这意味着大量云主机处于“空转”状态，不仅浪费能源，更挤占了宝贵的计算资源。面对AI训练与推理对GPU算力的持续渴求，AWS必须从自身运营效率入手，将每一份算力都用在刀刃上。

为此，亚马逊升级了计算优化器（Compute Optimizer）。该工具会自动分析14天内的服务器CPU使用率和IO数据，并标记出峰值CPU利用率低于15%、网络流量极低的虚拟机。这些低负载实例被识别后，工程师便可以安全地将其关闭或释放，从而降低资源浪费，为高优先级任务腾出空间。

值得注意的是，AWS过去一年内新增了3.8吉瓦的电力容量，足以为280万户家庭供电。如此巨大的基础设施投入，恰恰反映出云厂商在AI时代抢跑的决心。但单纯扩容并非长久之计，如何通过精细化管理和智能化调度来提升现有资源利用率，同样成为行业必须面对的课题。

当前计算资源紧张的原因非常明确：搭载GPU的云计算实例是训练、运行大语言模型的核心资源。随着大模型参数规模不断膨胀，AI算力需求呈指数级增长，云计算市场的竞争也愈演愈烈。AWS此次的“内部挖潜”行动，既是应对短期压力的务实举措，也为整个行业提供了一种值得参考的资源管理思路。