AWS vs Azure vs GCP 三家AI晶片差在哪？生成式AI基礎建設大戰展開
- DIGITIMES / 台北
- 2024-04-21 10:38:27
在這個當下，生成式AI無疑成為了最引人矚目的明星技術。透過深度學習的強大能力，生成式AI系統能夠從海量資料中學習並創造出全新的內容，無論是文字、圖像、音頻還是視頻，都可以在AI的加持下重新定義。
生成式AI正在顛覆各行各業，帶來前所未有的創新機遇。然而，要充分釋放生成式AI的潛能，需要雲端運算和專用硬體的強力支援，於是AWS、Microsoft和Google紛紛推出自家的AI晶片方案，在這場新興的晶片大戰中角逐。
AWS Inferentia晶片 - 高效能、低功耗、高性價比
作為亞馬遜自主研發的AI推論晶片，AWS Inferentia在以下幾個方面表現出眾:
- 高吞吐量，可提供高達百萬並行推論/秒，遠超GPU
- 低延遲，推論延遲可控制在幾毫秒內，滿足即時性需求
- 低功耗設計，每TOPS功耗僅10W，比GPU節能80%以上
- 高性價比，價格較GPU低40%以上，降低生成式AI部署成本
AWS已在多項雲端服務中部署Inferentia晶片，如SageMaker、Rekognition等，助力企業輕鬆實現生成式AI應用。
Google TPU - 算力強勁但成本較高
Google的Tensor Processing Unit(TPU)專為加速深度學習而設計，具有強大的運算能力:
- 單個TPU可提供高達180TFLOPS的峰值運算效能
- 配備高達32GB的HBM記憶體，記憶體頻寬達600GB/秒
- 支援TensorFlow等框架，可自動對模型進行優化
然而，TPU的部署成本較高，限制了其在企業級生成式AI應用中的普及。
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