原文标题：Relativity Networks raises $22 million to bring a faster kind of fiber to data centers

当 AI 计算发生在单个 GPU 机架上时，光纤延迟很容易被忽视，但随着规模的扩大，GPU 之间的物理距离也随之增加。现在，数据中心园区占地数百英亩和数十座建筑物是很常见的。艾森霍尔茨看到了多园区部署的特殊机会，其中将现有的数据中心结合在一起作为一个单元运行。

“最大的系统正在将计算分布到多个园区，以发挥现有的能力，”他告诉 TechCrunch。 “它们正在移动到温暖的外壳所在的地方，但它们仍然需要像一台同步机器一样运行。”

其结果是找到了一种方法，可以部分缓解严酷的空间逻辑，这种逻辑限制了许多正在进行的数据中心扩建。就延迟而言，将时间缩短 30% 使开发人员有机会在延迟成为问题之前跨越 30% 的距离。随着计算项目规模越来越大，艾因霍尔茨认为这可能是该行业的重大转变。

“人工智能针对计算进行优化的第一个时代，”他说。 “这是 GPU、GPU、GPU。第二个时代优化了数据中心内的网络以利用计算的优势。我们看到即将到来的第三个时代是优化地理。”