亚马逊打造AI为重点的硅片生产线,英伟达是否会从王座跌落

文摘   2024-11-14 14:10   日本  

自从Nvidia搭上了AI快车身价暴涨,最近皮衣哥黄仁勋又被授予 2025 年爱迪生成就奖。Nvidia的风头目前貌似无人能敌。

不过,近日Financial Times(金融时报)的报道则称亚马逊在人工智能芯片方面虎视眈眈。除了投资核能未来以实现他们的电动梦想之外,该公司还打造le自己的以人工智能为重点的硅片生产线,以期取代英伟达

为了减少对Nvidia 的依赖,亚马逊希望兑现他们已经在半导体投资上花费的数百万美元,并将所有芯片集中起来,制造自己的芯片。亚马逊希望自己制造的芯片能够提高亚马逊拥有的数据中心的效率,从而降低运营成本。这不但对公司自己的钱包来说是个好消息,亚马逊网络服务的客户也可能从中受益。

那么,亚马逊具体把钱投向了哪里?简而言之:Annapurna Labs。亚马逊在2015 年以 3.5 亿美元收购了这家以色列微电子初创公司。AWS 拥有自己的定制芯片和加速器系列,每一代新产品都比上一代有所改进。这些芯片由Annapurna Labs 设计和制造,该公司在多个地点运营,包括位于德克萨斯州奥斯汀、以色列特拉维夫和加拿大多伦多的实验室。

Annapurna Labs 的产品包括用于机器学习加速的SoCsystem on a chip)和可提高计算机整体性能的加速器。其硅片工程总监表示: “我们的指导原则是通过内部整合所有硅片开发来加速硅片产品的生产,而不是依赖其他公司。”

Annapurna Labs 正在开发一系列其他产品,包括一种基于Graviton3 处理器构建虚拟服务器的方法,该处理器比传统处理器的计算能力高出25%,能耗比同类处理器低60%

AWS 在自己的网络上支持AI 处理,其网络服务副总裁Dave Brown 表示,“我们希望成为处理NVIDIA 芯片的最佳场所”,并试图抢占先进AI 的份额。另一方面,Brown表示,“有替代品更健康”,他对该公司的专用AI 芯片寄予厚望。

在过去的一年里,Annapurna LabsAWS在共同研究“Trainium 2”人工智能芯片。

AWS Trainium2 将为AWS 上的最高性能计算提供支持,以便以更快、更低的成本训练基础模型,同时消耗更少的能源。Trainium2旨在提供比第一代Trainium 芯片快 4 倍的训练速度,并能够部署在多达 100,000 个芯片的 EC2 UltraClusters 中,从而可以在很短的时间内训练基础模型 (FM) 和大型语言模型 (LLM),同时将能源效率提高 2 倍。

Trainium”这个名字意味着这些芯片旨在训练最新的人工智能模型,因此 Anthropic已经在测试它们。作为OpenAI 的竞争对手,Anthropic是另一家获得亚马逊(高达40 亿美元)等投资者慷慨资助的初创公司,主要致力于AI安全和研究。

亚马逊还在酝酿另一条名为“Inferentia”的人工智能芯片产品线,该公司声称,在生成人工智能响应方面,该芯片的成本效益已经提高了40%AWS Trainium Inferentia 旨在成为Nvidia GPU 的经济高效的替代品。在一项测试中,Trainium在训练 GPT2方面比Nvidia 快两倍,而成本效益几乎高出三倍。

亚马逊最新的人工智能竞标并不独特。微软和Meta 都希望通过制造自己的芯片来取代Nvidia,以更好地满足各自业务中对AI 的需求。这已经在科技界掀起了巨大的波澜,但其他主要参与者可能会效仿,再次掀起波澜。

人工智能一直是Nvidia 的一大摇钱树,因此许多其他公司想进入这个市场也就不足为奇了。这些公司可能希望该领域继续增长,但也许这只是不切实际的想法。OpenAI的联合创始人认为,大型语言模型学习正在接近瓶颈,所以也许这意味着这个泡沫会比我们想象的更快破灭。




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