近年來，已有越來越多的企業開始選擇為其客戶提供基於定製芯片的服務，比如亞馬遜 AWS 就在 2019 年推出了旨在加速推理學習的 Inferentia 芯片。去年，這家科技巨頭推出了專為機器學習模型和設計的第二款 Trainium 芯片。而在之前工作的基礎上，我們現又迎來了最新的 Trn1 機器學習芯片。
（來自：AWS 1 | 2）
在今早於拉斯維加斯舉辦的 AWS re:Invent 主題演講期間，Adam Selipsky 在台上介紹了該公司的最新芯片進展。
今天，我們很高興地向大家宣布由 Trainium 提供支撐的新 Trn1 實例。除了在 EC2 上快速運行，我們還希望它能夠為在雲端訓練深度學習模型提供最佳性價比。
此外 Trn1 是首個帶寬高達 800 GB/s 的 EC2 實例，很適合大規模、多節點的分佈式訓練用例，比如圖像識別、自然語言處理（NLP）、欺詐檢測、以及預測等。
New Amazon EC2 Trn1 instances – Amazon Web Services（via）
更重要的是，客戶能夠選擇將這些芯片聯網到一起、並放入“超級群”（Ultra Clusters）中，以獲得更強大的性能體驗。
“超級群”包含了數萬個與 PB 級網絡互連的訓練加速器，背後有着強大的超算為機器學習用例提供支撐，可快速訓練具有數萬億個參數的最複雜的深度學習模型。
最後，Adam Selipsky 表示該公司計劃與 SAP 等夥伴達成合作，以更好地發揮 Trn1 新芯片的處理能力。