亚马逊启动“登月”计划，目标部署10万颗自研AI芯片-114ic电子网

<!DOCTYPE html> <html> <head>  <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge, chrome=1"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, user-scalable=no"> <meta name="format-detection" content="telephone=no" /> <title>亚马逊启动“登月”计划，目标部署10万颗自研AI芯片-114ic电子网</title> <meta name="keywords" content=""> <meta name="description" content="近日，有消息称，为减少对英伟达芯片的依赖，亚马逊正在推进一项名为“登月”（Moonshot）的内部计划，旨在加速研发新一代AI芯片Trainium2。据悉，这款芯片正在亚马逊位于得克萨斯州奥"> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="https://oss.114ic.com/layuiadmin/layui/css/layui.css"> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="https://oss.114ic.com/js/swiper/swiper.min.css"> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="https://oss.114ic.com/css3w/global.css"> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="https://oss.114ic.com/css3w/style.css"> <script type="text/javascript" src="https://oss.114ic.com/layuiadmin/layui/layui.js"></script> <script type="text/javascript" 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EC2 M7系列通用实例中，采用亚马逊自研Graviton芯片的M7g系列实例已占据超过三分之一的市场份额（34.5%），显示出自研芯片在云计算领域的优势。</p><p>亚马逊的自研芯片历史可以追溯到2016年。在当年的re:Invent大会上，亚马逊首次发布了基于Arm架构的自研芯片Graviton，随后陆续推出Graviton2（2019年）、Graviton3（2021年）以及最新的Graviton4（2023年）。Graviton芯片以高性能、低功耗和成本优势著称，逐步成为亚马逊云服务的重要基础。</p><p>Graviton4的性能提升</p><p>作为最新一代产品，Graviton4采用了Arm Neoverse V2架构，具备更高的核心数量、更快的内存带宽和更强的计算性能。根据测试数据，Graviton4的性能较上一代Graviton3提升了30%以上，内核数量增加50%，内存带宽提升75%。在与其他主流芯片的对比中，Graviton4的性能略优于英特尔至强处理器，但在某些工作负载下仍落后于AMD EPYC处理器。</p><p>Graviton4的推出进一步巩固了亚马逊在云计算领域的领先地位，同时为其他自研芯片项目（如Trainium系列）提供了技术积累和经验支持。</p><p>Trainium2：亚马逊的AI芯片新突破</p><p>Trainium2是亚马逊在AI芯片领域的重要布局，被认为是对标英伟达H100的产品。据悉，Trainium2的研发始于亚马逊2015年收购Annapurna Labs之后，历经多年技术积累，终于在2023年re:Invent大会上正式亮相。</p><p>Trainium2的核心性能</p><p>根据亚马逊官方数据，Trainium2相比上一代产品在训练速度上提升了4倍，能效提升2倍，内存容量是上一代的3倍。此外，Trainium2能够在EC2 UltraClusters中扩展至多达10万个芯片，支持快速训练基础模型和大语言模型。这些性能指标使其在AI训练任务中具备显著优势，尤其是在高效能和大规模部署方面。</p><p>目前，Trainium2已经开始接受包括Anthropic、Databricks等AI初创企业以及德国电信、日本理光等客户的测试。同时，亚马逊计划率先在俄亥俄州等核心数据中心部署该芯片，并逐步扩展至全球更多数据中心。</p><p>“登月”计划的战略目标</p><p>Trainium2的研发和部署是亚马逊“登月”计划的重要组成部分。按照规划，Trainium2将首先用于亚马逊内部的AI训练项目，并逐步推向初创企业和大客户。一旦成功实现规模化应用，Trainium2将显著降低亚马逊对外部芯片供应商的依赖，同时提升AWS在AI训练领域的竞争力。</p><p>面临的挑战与机遇</p><p>尽管Trainium2在技术上取得了诸多突破，但其在市场落地过程中仍面临多方面的挑战：</p><p>1. 自研芯片的技术难度</p><p>英伟达在通用计算GPU领域积累了多年的经验，其芯片优化已接近极限。亚马逊要想在性能、功耗和面积（PPA）等核心指标上超越英伟达，可能需要依赖更先进的工艺技术和创新设计。然而，这不仅增加了研发成本，还可能因初期出货量较低而导致单位成本居高不下。</p><p>2. 软件生态的劣势</p><p>目前，英伟达的CUDA生态在GPGPU领域处于垄断地位，几乎所有主流AI框架都已深度集成CUDA支持。亚马逊虽然推出了Neural SDK工具链，但与英伟达成熟的软硬件生态相比仍处于起步阶段。如何吸引开发者迁移至Trainium2平台，并构建完善的生态系统，将是亚马逊面临的重大考验。</p><p>3. 市场竞争的压力</p><p>除了英伟达，AMD和英特尔也在AI芯片领域积极布局。例如，AMD的MI300系列芯片在AI训练性能上表现出色，英特尔则依托其强大的市场份额和技术积累不断推出竞争产品。在这一背景下，亚马逊需要通过差异化优势和成本效益赢得市场认可。</p><p>展望：亚马逊的AI芯片未来</p><p>随着AI技术的快速发展，AI芯片市场正迎来爆发式增长。亚马逊通过自研芯片布局，不仅能够降低对外部供应商的依赖，还能在成本、性能和生态方面实现更多自主权。尽管面临技术和市场方面的挑战，但Trainium2的推出标志着亚马逊在AI芯片领域迈出了重要一步。</p><p>未来，随着亚马逊持续优化自研芯片性能并完善软件生态，其在AI训练和推理领域的竞争力有望进一步提升。同时，亚马逊的“登月”计划也将为其在云计算和AI领域的长期发展奠定坚实基础。</p> </div> <div class="boxdashed"></div> </div> </div> <div class="det_cur"> <ul> <li></li><li><a title="固态继电器将伴随储能行业腾飞" href="/info/387931.html"><span><i class="bg_icon next1"></i>下一篇</span>固态继电器将伴随储能行业腾飞</a></li> </ul> </div> </div> <div class="det_rt"> <div class="box"> <div class="page_title2"> <h3><i class="bg_icon tit10"></i>企业新闻</h3> <a title="企业新闻" href="/info/list6.html" class="more2">更多</a> </div> <div class="list10"> <ul> <li><a title="全新53398-0771针座连接器表面贴装型7位置0.049"（1.25mm） " href="/info/387942.html">全新53398-0771针座连接器表面贴装型7位置0.049"（1.25mm） </a></li> <li><a title="全新1376352-18矩形连接器-外壳插头天然0.087"（2.20mm） " 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