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《亚马逊研发新一代云数据中心芯片》

  • 来源专题：光电情报网信息监测服务平台
  • 编译者： husisi
  • 发布时间：2019-12-03

  • 据知情人士透露，亚马逊公司的云计算部门设计了第二代功能更强大的数据中心处理器芯片。

    消息人士称，新的亚马逊网络服务芯片将同样采用Arm公司技术，并且将比亚马逊第一款Graviton快至少20%。Graviton是去年发布的一款低成本芯片，用于简化计算任务。

    若AWS的芯片取得成功，则可以减少该部门对英特尔公司和AMD的服务器芯片的依赖。

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  • 《美国亚马逊云科技（AWS）推出新一代自研人工智能芯片Graviton4和Trainium2》
    • 来源专题：集成电路
    • 编译者：张冉冉
    • 发布时间：2023-12-05
    • ChatGPT的发布引发了新一轮人工智能革命，业界掀起了围绕大语言模型的热潮，各大公司对生成式人工智能的兴趣激增。随着更大的内存数据库和分析工作负载被带到云上，公司对于计算、内存、存储和网络的需求大大增加。作为云服务提供商，亚马逊云科技（Amazon web service，简称AWS）一直在不断扩展其服务，为大模型的基础设施提供新的动力。同时，AWS深化拓展伙伴关系，于2023年11月28日宣布与英伟达（NVIDIA）开展战略合作，为生成式人工智能提供全新超级计算基础架构、软件和服务。 据Amazon官网11月29日消息，AWS推出新一代自研人工智能芯片Graviton4和Trainium2，能够为广泛的客户工作负载（包括机器学习训练和生成式人工智能应用）提供更佳的性价比和能效。 Graviton4基于ARM架构开发，适用于广泛的通用工作负载，是迄今为止最强大、最节能的AWS处理器。与前一代产品相比，Graviton4的计算性能提高了30%，内核增加了50%，内存带宽增加了75%，为在Amazon EC2上运行的各种工作负载提供了最佳的性价比和能效。此外，Graviton4通过完全加密所有高速物理硬件接口提高了安全性。Graviton4将在内存优化的Amazon EC2 R8g实例中可用，使客户能够改进其高性能数据库、内存缓存和大数据分析工作负载的执行。 Trainium2芯片专为具有高达数万亿参数的基础模型（Foundation Models，简称FMs）和大语言模型（Large Language Models，简称LLMs）的高性能训练而设计，提供上一代产品4倍的性能、3倍的内存容量以及2倍的能源效率，允许程序员以更低的成本快速训练模型，同时减少能耗。Trainium2将在Amazon EC2 Trn2实例中可用，可部署在多达10万个芯片的EC2 UltraCluster中，与AWS弹性结构适配器（Elastic Fabric Adapter，简称EFA）网络互联，提供高达65exaflops（65百亿亿次）的计算，并为客户提供按需访问超级计算机级性能。 随着每一代芯片的不断推出，AWS提供了更高的性价比和能效，让客户拥有了更多的选择。如今，Anthropic、Databricks、Datadog、Epic、Honeycomb和SAP等公司均使用了AWS设计的新一代自研芯片。作为AWS芯片设计的最新创新，Graviton4和Trainium2具备高性能、可扩展性、可靠性和低成本的特性，有望帮助客户解锁并加速生成式人工智能的下一波进步。
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  • 《谷歌联合三星开发5nm芯片，对标苹果?》
    • 来源专题：光电情报网信息监测服务平台
    • 编译者：husisi
    • 发布时间：2020-05-07
    • 有消息称，谷歌与三星合作研发的处理器已经收到第一批工程样本。该处理器代号“Whitechaple”，采用三星5nm制程，将搭载在Pixel手机及Chromebook笔记本上。在自研了云端、边缘端处理器之后，谷歌自研手机处理器意欲何为?将对谷歌的生态、产品产生哪些影响? 面向终端设备的主处理器 据悉，谷歌与三星联合设计的5nm芯片是一枚“起到关键作用的”主处理器，对设备的运行速度、电池续航能力和性能起到决定性作用。该处理器采用Arm8核CPU，硬件针对谷歌机器学习进行优化，并支持谷歌助手和“始终在线”功能。 近期，谷歌收到了第一批工程样本。该处理器明年有望搭载在Pixel手机上，后续版本将搭载在Chromebook笔记本上。 谷歌一直在强化半导体业务能力。此前发布的Pixel手机上已经搭载了谷歌定制设计的机器学习和图像处理芯片，谷歌还从苹果、英特尔等竞争对手“挖角”了芯片工程师。但是，手机处理器需要CPU、GPU、通信基带等多个芯片，任何一个短板都将使谷歌无法完全摆脱对高通等芯片巨头的依赖。 补齐云边端芯片版图 无论是海外五大科技巨头“FAANG”(脸书、苹果、亚马逊、奈飞、谷歌)，还是国内的“BAT”，都在进军芯片设计业务。早在2006年，谷歌就开始研究如何在数据中心中使用GPU、FPGA和定制ASIC。在科技巨头跨界“造芯”的道路上，谷歌是一支不可忽视的力量。 从2015年起，谷歌基于自主研发的定制化芯片TPU，完成了云-边、端-端的计算架构协同。2016年的I/O开发者大会上，谷歌公布了自主研发的定制化芯片TensorProcessingUnits(TPU)，以强化数据中心的机器学习能力。 2017年，谷歌将第二代TPU引入谷歌云平台，后续推出的第三代云TPU利用谷歌云平台的AI服务运行及其学习模型，可实现单个Pod中每秒超过100千万亿次浮点运算性能。在云TPU的基础上，谷歌又推出了针对边缘侧的EdgeTPU。这款ASIC芯片是对CloudTPU和谷歌云服务的补充，能实现端到端、云端到边缘的基础架构。 在云计算、AI、5G的催化下，云边端一体化趋势增强。华为、阿里、英特尔等厂商都在践行“云-边-端”的计算架构协同。华为董事徐文伟表示，华为的价值主张是打造一个平台，把众多的传感器连接起来，实现连接+平台+AI+生态。为此，华为在端、边、云都推出并部署了AI芯片。在手机端，华为从麒麟970开始嵌入AI芯片，在边缘端，华为推出了应用于汽车的人工智能计算芯片Ascend310，在云端则部署了鲲鹏920等芯片。阿里云推出IoT边缘计算产品LinkEdge时宣布将打造云、边、端一体化的协同计算体系，并陆续推出用于设计制造高性能端上芯片的IP核玄铁910、SoC芯片设计平台“无剑”、云端芯片含光800，端云一体初步成型。 在终端侧，谷歌曾为手机主处理器设计辅助芯片，包括提升手机图像处理能力的PixelVisualCore，提升声音识别和转录能力的PixelNeuralCore等，以负载手机端的机器学习类任务。但是，随着云算力下沉、终端算力上升、边缘算力融合的趋势不断加强，拥有一颗针对自家生态进行优化的端处理器，才能更好地发挥谷歌在机器学习的优势和沉淀，让手机、笔记本等终端与谷歌的AI算力体系紧密贴合。 提升产品体验 2010年，苹果发布了采用自研处理器A4和自家操作系统iOS4的里程碑式产品iPhone4，自此摆脱了对三星处理器的依赖。 长期以来，谷歌安卓与苹果iOS是两大手机操作系统。苹果通过自研A系列处理器，让硬件更好地贴合软件系统需要，实现软硬件一体化。谷歌自研移动终端处理器，也有利于更好地发挥软件系统能力，通过软硬件协同优化终端体验。 “谷歌与苹果殊途同归，谷歌一直在建立半导体能力，在掌握软件的同时掌握硬件，这种软硬件一体化的方式无疑是推动服务深度整合的最好方法。自研处理器是谷歌打造闭环生态的初步尝试，也是第一步。”赛迪顾问集成电路产业研究中心分析师陈跃楠向记者指出。 集邦咨询分析师姚嘉洋向记者表示，由于智能型手机大多是以Android阵营为主，谷歌累积了庞大的数据库与AI运算资源，打造自有处理器有利于优化智能手机的AI应用。例如，让用户与手机语音助理之间的对话更为智慧，让语音助理更好地理解用户需求、语言翻译更为精确，省电与性能提升表现更为优异等，以Google现今的布局态势来看，确实会有这样的战略思考。 但是，手机处理器研发门槛高，属于资金、技术密集型业务，是块难啃的硬骨头。姚嘉洋表示，苹果之所以能在处理器领域如鱼得水，得益于先前的收购策略和早期投入，累积了相对丰富的处理器开发经验。加上苹果近年来在业务上的转型，服务相关收入日益攀升，推动整体获利提升，这成为处理器研发的坚实后盾，使得苹果在处理器开发上处于一定的领先地位。 与苹果类似，谷歌在移动芯片领域也有着早期收购和人才积累。在2010年A4处理器发布之前，苹果传出收购被用于手机和移动终端的芯片企业Intrinsity。同时，谷歌也传出收购芯片设计创业公司Agnilux。2017年，有消息称谷歌挖角了苹果的芯片设计师ManuGulati担任SoC系统架构设计师。 此前Gulati曾参与iPhone、iPad以及AppleTV等产品定制芯片的研发。同一年，谷歌斥资11亿美元收购HTC手机研发团队，进一步增强手机硬件的设计能力。去年，谷歌在印度班加罗尔成立了新的芯片团队，成员包括从英特尔、英伟达、高通聘用的工程师，目标是设计手机及数据中心芯片。 但是，谷歌自研手机处理器并非毫无风险。受限于Pixel手机的市场份额，谷歌需要把控处理器研发投入和产品收益的平衡。 “由于Pixel手机在市场仍属于少数，开发一颗5nm的主处理器置于智能手机中，单是开发费用动辄需要数百万甚至千万美元。尽管谷歌近年的营收表现十分优异，但若无法一战成名，恐怕不利于长期的处理器开发计划。”姚嘉洋说。
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