近日，有消息稱，為減少對(duì)英偉達(dá)芯片的依賴，亞馬遜正在推進(jìn)一項(xiàng)名為“登月”（Moonshot）的內(nèi)部計(jì)劃，旨在加速研發(fā)新一代AI芯片Trainium2。據(jù)悉，這款芯片正在亞馬遜位于得克薩斯州奧斯汀的工程實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行開發(fā)，目標(biāo)是在其數(shù)據(jù)中心部署多達(dá)10萬顆Trainium2芯片，以提升AI訓(xùn)練效率并降低芯片采購成本。
亞馬遜自研芯片布局加速
近年來，亞馬遜通過自研芯片不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的性能與成本。據(jù)云成本管理平臺(tái)Vantage的數(shù)據(jù)顯示，在Amazon EC2 M7系列通用實(shí)例中，采用亞馬遜自研Graviton芯片的M7g系列實(shí)例已占據(jù)超過三分之一的市場(chǎng)份額（34.5%），顯示出自研芯片在云計(jì)算領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)。
亞馬遜的自研芯片歷史可以追溯到2016年。在當(dāng)年的re:Invent大會(huì)上，亞馬遜首次發(fā)布了基于Arm架構(gòu)的自研芯片Graviton，隨后陸續(xù)推出Graviton2（2019年）、Graviton3（2021年）以及最新的Graviton4（2023年）。Graviton芯片以高性能、低功耗和成本優(yōu)勢(shì)著稱，逐步成為亞馬遜云服務(wù)的重要基礎(chǔ)。
Graviton4的性能提升
作為最新一代產(chǎn)品，Graviton4采用了Arm Neoverse V2架構(gòu)，具備更高的核心數(shù)量、更快的內(nèi)存帶寬和更強(qiáng)的計(jì)算性能。根據(jù)測(cè)試數(shù)據(jù)，Graviton4的性能較上一代Graviton3提升了30%以上，內(nèi)核數(shù)量增加50%，內(nèi)存帶寬提升75%。在與其他主流芯片的對(duì)比中，Graviton4的性能略優(yōu)于英特爾至強(qiáng)處理器，但在某些工作負(fù)載下仍落后于AMD EPYC處理器。
Graviton4的推出進(jìn)一步鞏固了亞馬遜在云計(jì)算領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，同時(shí)為其他自研芯片項(xiàng)目（如Trainium系列）提供了技術(shù)積累和經(jīng)驗(yàn)支持。
Trainium2：亞馬遜的AI芯片新突破
Trainium2是亞馬遜在AI芯片領(lǐng)域的重要布局，被認(rèn)為是對(duì)標(biāo)英偉達(dá)H100的產(chǎn)品。據(jù)悉，Trainium2的研發(fā)始于亞馬遜2015年收購Annapurna Labs之后，歷經(jīng)多年技術(shù)積累，終于在2023年re:Invent大會(huì)上正式亮相。
Trainium2的核心性能
根據(jù)亞馬遜官方數(shù)據(jù)，Trainium2相比上一代產(chǎn)品在訓(xùn)練速度上提升了4倍，能效提升2倍，內(nèi)存容量是上一代的3倍。此外，Trainium2能夠在EC2 UltraClusters中擴(kuò)展至多達(dá)10萬個(gè)芯片，支持快速訓(xùn)練基礎(chǔ)模型和大語言模型。這些性能指標(biāo)使其在AI訓(xùn)練任務(wù)中具備顯著優(yōu)勢(shì)，尤其是在高效能和大規(guī)模部署方面。
目前，Trainium2已經(jīng)開始接受包括Anthropic、Databricks等AI初創(chuàng)企業(yè)以及德國電信、日本理光等客戶的測(cè)試。同時(shí)，亞馬遜計(jì)劃率先在俄亥俄州等核心數(shù)據(jù)中心部署該芯片，并逐步擴(kuò)展至全球更多數(shù)據(jù)中心。
“登月”計(jì)劃的戰(zhàn)略目標(biāo)
Trainium2的研發(fā)和部署是亞馬遜“登月”計(jì)劃的重要組成部分。按照規(guī)劃，Trainium2將首先用于亞馬遜內(nèi)部的AI訓(xùn)練項(xiàng)目，并逐步推向初創(chuàng)企業(yè)和大客戶。一旦成功實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用，Trainium2將顯著降低亞馬遜對(duì)外部芯片供應(yīng)商的依賴，同時(shí)提升AWS在AI訓(xùn)練領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)力。
面臨的挑戰(zhàn)與機(jī)遇
盡管Trainium2在技術(shù)上取得了諸多突破，但其在市場(chǎng)落地過程中仍面臨多方面的挑戰(zhàn)：
1. 自研芯片的技術(shù)難度
英偉達(dá)在通用計(jì)算GPU領(lǐng)域積累了多年的經(jīng)驗(yàn)，其芯片優(yōu)化已接近極限。亞馬遜要想在性能、功耗和面積（PPA）等核心指標(biāo)上超越英偉達(dá)，可能需要依賴更先進(jìn)的工藝技術(shù)和創(chuàng)新設(shè)計(jì)。然而，這不僅增加了研發(fā)成本，還可能因初期出貨量較低而導(dǎo)致單位成本居高不下。
2. 軟件生態(tài)的劣勢(shì)
目前，英偉達(dá)的CUDA生態(tài)在GPGPU領(lǐng)域處于壟斷地位，幾乎所有主流AI框架都已深度集成CUDA支持。亞馬遜雖然推出了Neural SDK工具鏈，但與英偉達(dá)成熟的軟硬件生態(tài)相比仍處于起步階段。如何吸引開發(fā)者遷移至Trainium2平臺(tái)，并構(gòu)建完善的生態(tài)系統(tǒng)，將是亞馬遜面臨的重大考驗(yàn)。
3. 市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的壓力
除了英偉達(dá)，AMD和英特爾也在AI芯片領(lǐng)域積極布局。例如，AMD的MI300系列芯片在AI訓(xùn)練性能上表現(xiàn)出色，英特爾則依托其強(qiáng)大的市場(chǎng)份額和技術(shù)積累不斷推出競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品。在這一背景下，亞馬遜需要通過差異化優(yōu)勢(shì)和成本效益贏得市場(chǎng)認(rèn)可。
展望：亞馬遜的AI芯片未來
隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，AI芯片市場(chǎng)正迎來爆發(fā)式增長(zhǎng)。亞馬遜通過自研芯片布局，不僅能夠降低對(duì)外部供應(yīng)商的依賴，還能在成本、性能和生態(tài)方面實(shí)現(xiàn)更多自主權(quán)。盡管面臨技術(shù)和市場(chǎng)方面的挑戰(zhàn)，但Trainium2的推出標(biāo)志著亞馬遜在AI芯片領(lǐng)域邁出了重要一步。
未來，隨著亞馬遜持續(xù)優(yōu)化自研芯片性能并完善軟件生態(tài)，其在AI訓(xùn)練和推理領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)力有望進(jìn)一步提升。同時(shí)，亞馬遜的“登月”計(jì)劃也將為其在云計(jì)算和AI領(lǐng)域的長(zhǎng)期發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
