太平洋时间11月28日，亚马逊云科技（Amazon Web service，AWS）在美国拉斯维加斯举办的2023 re：Invent全球大会上宣布推出专为训练人工智能系统而设计的第二代芯片Trainium2，以及机器学习训练Graviton4处理器。

亚马逊推出新 AI 量子芯片 Trainium2 及 Graviton4 处理器

据介绍，Graviton4和Trainium2是亚马逊云科技自研芯片的最新创新。亚马逊云科技每一代自研芯片都持续提升性价比和能效，为客户提供了基于AMD、Intel以及英伟达等的最新芯片和实例组合之外的更多选择，从而使Amazon Elastic Compute Cloud （Amazon EC2）可以为客户虚拟运行几乎所有应用和工作负载。

亚马逊计算部门资深副总裁 Peter DeSantis，推出了为生成式AI和机器学习训练设计的云端AI芯片AWS Trainium2，比第一代Trainium芯片相比训练速度提升多达4倍，，可以在极短的时间训练基础模型（FMs）和大语言模型（LLMs），同时能效提升多达2倍，可提供65ExaFlops超算性能。

Peter DeSantis 还指出，Trainium2 芯片采用了被动纠错方法，已可将错误率降低 100 倍，即千分之一的错误率“0．1％”，而硬件过热现象相对预期减少 6 倍。不过，虽然新芯片在量子纠错方面有重大的进展，但现在量子计算依然处于“非常早期的阶段”。

AWS表示，由10万个Trainium芯片组成的集群可以在数周而不是数月内训练出3000亿参数的大语言模型，这大约是OpenAI的大语言模型GPT－3大小的1．75倍。

亚马逊云科技计算和网络副总裁大卫·布朗（David Brown）表示，最新推出的Graviton4是AWS迄今最高能效的自研数据中心处理器。其基于Arm架构，相比Graviton3，处理速度快30％，独立核心增加50％，内存带宽增加了75％，能将数据库应用提速40％，将处理大型Java应用的速度提升45％，为在Amazon EC2上运行的工作负载提供最佳性能和能效，还对所有高速物理硬件接口加密来提高安全性。AWS客户现可开始测试该处理器，由Graviton4支持的R8g实例已推出预览版，该实例计划在未来几个月内全面上市。

AWS硬刚微软，紧随其后，不甘示弱

众所周知，AWS和微软正在云计算这片战场打的火热，两家都在开发定制芯片上进行了大量投资。而11月中旬，微软前脚刚高调发布首款人工智能芯片Maia 100和Azure Cobalt 100，代表了微软在人工智能和通用计算领域的最新技术突破。后脚AWS就推出了自家的两款芯片，这浓浓的火药味大家隔着屏幕都闻到了。

AWS还在这次全球大会上推出生成式AI助手Amazon Q，支持聊天、生成内容、编程、插件及定制开发，可谓硬刚微软的Copilot，并且将数据分析平台Amazon QuickSight、呼叫中心服务Amazon Connect等应用接入Amazon Q，使其具备生成式AI的能力，真的是在硬刚微软的Copilot。

AWS与英伟达扩大战略合作，共建AI基础设施

而这两家不仅推出自研芯片，也都提供对英伟达最新AI芯片H200的访问，微软在推出人工智能芯片Maia 100，就表示微软云（Azure）将配备英伟达H200 GPU。

英伟达创始人兼CEO黄仁勋到场，宣布英伟达与AWS扩大战略合作，针对生成式AI推出全新超级计算基础设施、软件及服务，推动客户在生成式AI（Generative AI）的创新。

亚马逊云科技首席执行官亚当·塞利普斯基（Adam Selipsky）表示，“亚马逊云科技与英伟达合作已经超过13年，我们的合作起源于推出全球首个配置GPU（图形处理器）的云端实例。现在我们推出最广泛的英伟达GPU解决方案，可用于各种工作负载，包括绘图、游戏、HPC高性能计算、机器学习，直到现在的生成式AI。”

黄仁勋也表示，“生成式AI正改变各种云端负载，为多元内容创作在底层注入加速计算动能。我们的共同目标是为每个客户提供具有成本效益的先进生成式AI，为此英伟达与亚马逊云科技在整个计算堆栈展开合作，横跨AI基础设施、加速库（acceleration libraries）、基础模型以及生成式AI服务。”并且AWS还全面披露了亚马逊生成式AI技术堆栈：底层基础架构层＋中间基础模型构建工具层＋上层基础模型AI应用层，版图逐渐完整。

虽然AWS在动作上慢微软一步，但随着AWS与英伟达战略合作的扩大，也让我们更期待他们之后更精彩的合作，为我们带来更多的惊喜。