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

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:

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:

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。

Microsoft Brainwave採用自定義計算單元，支援向量化運算，可提供:

不過，Brainwave的整體運算效能僅屬中等，難以滿足高計算強度的生成式AI需求。

為了進一步釋放生成式AI的潛能，AWS與NVIDIA展開了深度合作。雙方聯手推出的Blackwell GPU平台，能夠大幅提升資源密集型、萬億參數級大型語言模型的推理效能。無論是醫療、生命科學等領域，還是其他行業，都能夠比任何其他平台都更快、更安全地在AWS雲端環境中建立和運行這類尖端AI模型。

生成式AI在醫療健康領域有著廣闊的應用前景，AWS與NVIDIA在這一領域的合作尤其密切。雙方共同推出新的AI模型，助力研究人員模擬新分子化合物的療效、預測蛋白質結構，並更好地了解藥物分子與生物靶點的相互作用。

此外，NVIDIA的BioNeMo™基礎模型也將很快在AWS HealthOmics服務上推出，幫助醫療和生命科學機構存儲、查詢和分析基因組、轉錄組等”omics”數據。借助生成式AI的力量，科研人員將能夠更高效地發現新藥物靶點、設計新療法，為人類健康帶來前所未有的突破。

在推動生成式AI創新的同時，AWS與NVIDIA也十分重視數據安全問題。在兩家公司的聯合技術環境中，客戶的代碼和數據在處理過程中均受到加強保護，無論在客戶端還是AWS端，都能獲得獨立第三方機構NCC Group驗證的最高級別安全防護。

這一獨步業界的安全機制，讓客戶在雲端環境中運行生成式AI應用時無後顧之憂，充分利用雲端的彈性和可擴展性，同時又能確保數據和知識產權的完全保密，實現創新與安全的完美平衡。

除了為各行各業提供生成式AI基礎設施外，AWS與NVIDIA還攜手打造了一款驚人的AI超級電腦——Project Ceiba。這款雲端超級電腦將採用Blackwell平台，計算能力較之前規劃提升6倍，達到驚人的414 exaFLOPS 運算性能，成為全球最快的雲端超級電腦之一。

Project Ceiba這一強大的AI運算平台將專供NVIDIA內部研發團隊使用，推進圖形和模擬、數字生物學、機器人技術、自動駕駛汽車、氣候預測等領域的AI創新。隨著生成式AI技術的不斷進步，相信Project Ceiba將為人類帶來更多令人驚喜的科技成果。

生成式AI正在改變世界，AWS與NVIDIA的深度合作則為這場革命提供了強勁動力。雙方通過整合各自的技術優勢，為各行各業構建了高效、安全、可擴展的生成式AI基礎設施，推動創新應用的加速落地。

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