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
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DIGITIMES
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台北
- 2024-06-24 18:11:29
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。
Microsoft Brainwave - 靈活部署但效能一般
Microsoft Brainwave採用自定義計算單元,支援向量化運算,可提供:
- 每秒高達百萬億次的運算效能,延遲可控制在毫秒級
- 支持公有雲、邊緣及私有雲部署,提供高度靈活性
- 節能設計,比GPU降低約30%的功耗
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。
與NVIDIA合作 推動生成式AI創新發展
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。
醫療健康領域AI創新應用先鋒
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。
雲端環境中的最高安全保障
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。
超級電腦”驍龍”駕雲 助力AI創新
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。
開啟生成式AI創新無限可能
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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