AWS делает серьезные шаги в разработке собственных чипов для AI, стремясь конкурировать с Nvidia, представив новую линейку продуктов, включая Graviton4 и Trainium.
AWS внедряет новую стратегию с собственными чипами
AWS (Amazon Web Services) разрабатывает свои собственные чипы, чтобы бросить вызов лидерству Nvidia на рынке ИИ-микросхем. Обновление Graviton4 обеспечивает сетевую пропускную способность в 600 гигабит в секунду, что является самым высоким показателем среди облачных сервисов. Ali Saidi, инженер AWS, сравнил скорость работы с машиной, читающей 100 музыкальных CD в секунду. Graviton4 — это ключевой продукт, демонстрирующий нарастающую амбицию компании в создании собственного чипа и конкуренции с традиционными игроками, такими как Intel и AMD.
Сравнение с Nvidia: преимущества Trainium
AWS стремится снизить затраты на обучение ИИ, предлагая альтернативы дорогим графическим процессорам (GPU) от Nvidia. В свою очередь, Trainium2, как подтверждает запуск AI-модели Anthropic Claude Opus 4, демонстрирует потенциал в снижении затрат. Gadi Hutt, старший директор AWS по инженерии продуктов, отметил, что несмотря на то, что чипы Nvidia Blackwell демонстрируют более высокую производительность, Trainium2 обеспечивает лучшую стоимость производительности. Проверка на производительность Trainium3 должна произойти в этом году, с обещанием двойной производительности по сравнению с Trainium2.
Ожидаемые улучшения производительности и эффективности Graviton4 и Trainium3
Команда AWS сообщила о том, что обновленные чипы Graviton4 и Trainium3, ожидаемые в конце 2025 года, должны продемонстрировать четырехкратное увеличение производительности и 40% улучшение энергоэффективности. Rahul Kulkarni, директор продукта по вычислениям и ИИ в Amazon, также отметил, что Graviton4 обеспечит в три раза больше вычислительной мощности и памяти по сравнению с предыдущей версией, а также 75% увеличение пропускной способности памяти.
Разработка чипов Graviton4 и Trainium сигнализирует о намерении AWS укрепить свои позиции на рынке ИИ, сокращая расходы на обучение и предлагая конкурентоспособные решения против гигантов, таких как Nvidia.
