文章转载来源：AIcore
原文来源：量子位
图片来源：由无界 AI生成
最强云计算、最快GPU，联手出大招了！
就在刚刚，云计算霸主亚马逊云科技和英伟达宣布：
推出首款云AI超级计算机，结合了英伟达H200 Grace Hopper超级芯片和亚马逊UltraCluster扩展功能。
据悉，该合作项目代号为Project Ceiba，而这个超级计算机是配备了H200 NVL32与Amazon EFA互连技术的大规模系统，将部署在亚马逊云科技之上。
它共计搭载了16384颗英伟达H200超级芯片，能够处理65 exaflops速度等级的AI运算。
为了这个合作项目，老黄也是亲自来到亚马逊云科技年度盛会re:Invent的现场站台，重视程度可见一斑。
与此同时，亚马逊云科技也成为了英伟达H200 Grace Hopper超级芯片的第一个大客户。
而之所以两大巨头要这般合作，双方的目标也是非常明确——剑指生成式AI。
亚马逊云科技CEO Adam Selipsky在现场表示：
我们与英伟达合作了13年，推出了最广泛的英伟达 GPU解决方案可用于各种工作负载，包括绘图、游戏、HPC高性能计算、机器学习，以及现在的生成式AI。
我们将会让亚马逊云科技成为运行GPU的最佳云端环境。
黄仁勋也对生成式AI与云计算发表了他的观点：
生成式AI正改变各种云端负载，为多元内容创作在底层注入加速计算动能。
我们共同目标是为每个客户提供具有成本效益、先进生成式AI，为此英伟达与亚马逊云科技在整个计算堆栈展开合作，横跨AI基础设施、加速库、基础模型以及生成式AI服务。
而这次强强联手的合作，也仅仅是亚马逊云科技 re:Invent活动中的一隅。
现在，我们就来一同看下更多的重磅发布。
除了与英伟达展开合作之外，亚马逊云科技自家的芯片也迎来了大升级。
首先便是发布了升级后的通用AI芯片——Graviton4。
据了解，与上一代Graviton3相比，Graviton4的计算性能提高了30%，核心数量增加了50%，内存带宽增加了75%。
Graviton4带来的一个新转变之一，便是通过对所有快速物理硬件接口的全面加密，这就显著提升了它的安全性。
亚马逊云科技透露，这款芯片将被应用于内存优化型的Amazon EC2 R8g实例，帮助客户提升高性能数据库、内存缓存和大数据分析工作的效率。
而且，R8g实例的大小更大，其vCPU和内存容量比前一代的R7g实例最多增加了三倍。
搭载Graviton4的电脑预计在接下来的几个月内上市。
亚马逊云科技进一步表示：
自从大约五年前推出Graviton项目以来，他们已经生产了超过200万个Graviton处理器。
而且，亚马逊云科技 EC2的前100位用户都已经选择使用Graviton，这证明了其在市场上的受欢迎程度。
亚马逊云科技在大会中带来的第二款升级芯片，则是Trainum2。
如其名，这款芯片的主要用途就是针对拥有超大参数模型的训练。
相比于上一代Trainium1，Trainum2在速度上快出了4倍，同时在能效方面也有2倍的提升。
在亚马逊云科技内部，Amazon EC2 Trn2实例将采用的正是Trainium2，每个实例内置16个Trainium芯片。
这些Trn2实例的目的是为了支持客户在下一代EC2 UltraCluster中大规模扩展，最多可达10万个Trainium2芯片，通过亚马逊云科技弹性织物适配器（EFA）的petabit级网络连接，能够提供高达65 exaflops的强大计算能力。
有了这种规模，客户就可以在数周而不是数月时间内训练3000亿参数的大语言模型！
正如Claude背后公司Anthropic的联合创始人Tom Brown所述：
我们正在与亚马逊云科技密切合作，使用Trainium芯片开发我们未来的基础模型。
Trainium2将帮助我们大规模构建和训练模型，我们预计它比第一代Trainium芯片快至少4倍，适用于我们的一些关键工作负载。
据悉，Trainium2将从明年开始用于支持新的服务。
在生成式AI方面，亚马逊云科技还发布了自家工作版的ChatGPT——Amazon Q，重新构想了未来的工作方式。
Amazon Q主要面向的是企业用户，它让员工可以利用公司的数据和专业知识获得答案、解决问题。
Amazon Q基于亚马逊云科技17年的知识来训练，所以很懂亚马逊云科技，于是在使用亚马逊云科技过程中，可以随时随地提供帮助。
Adam说，Amazon Q改变了开发人员在亚马逊云科技上构建、部署和操作应用程序的方式。
它可以通过提出问题来了解亚马逊云科技功能和工作原理，或者确定最佳服务。
Amazon Q不仅能介绍亚马逊云科技的各项功能，还可以根据用户需求，提供利用亚马逊云科技各项服务构建应用的方法。
在使用亚马逊云科技遇到问题和故障时，Amazon Q也可以一键分析原因并想办法解决。
在亚马逊云科技控制台之外，Amazon Q还可以在IDE中调用，实时帮助开发者生成或解释代码，并进行测试和优化。
更为精彩的是，Amazon Q可以完成从计划到代码，再到完成后的测试和用户文档的全流程自动开发。
假如要给应用添加新功能，开发人员只需要用自然语言描述需求，然后检查Amazon Q给出的建议并进行必要调整就可以了。
不过，开发不是一劳永逸，程序的维护和升级也至关重要。
而如果这之中涉及到了编程语言的更新迭代，开发者可能需要花费几个月甚至几年对代码进行逐行调整。
而Amazon Q的代码转换功能，将这一时间缩短到了几分钟。
开发人员只需在 IDE 中打开他们想要转换的代码，然后要求Amazon Q对其进行“/transform”即可。
最近，5名开发人员用Amazon Q在短短两天内将1000个应用从Java 8升级到Java 17，平均每个用时还不到10分钟。
除了面向开发者的Builder版本， Amazon Q还有为商业从业者提供的Business版本。
可以在亚马逊QuickSight数据分析平台和亚马逊云科技 Connect中使用。
将Amazon Q连接到企业系统，还能得到定制版的Q，我们还可以看到Amazon Q帮助用户分析了下游客户的需求。
在此基础之上，Amazon Q更是可以直接充当使用者的客服代表，解决下游用户提出的问题。
做个总结的话，Business版本的Amazon Q一共拥有四重“专家”身份：
亚马逊云科技专家，对亚马逊云科技的每一个功能、模块都有充分的了解。
生意专家，能够分析行业状况下游客户的需求。
商业智能专家，能够对大量商业数据进行分析。
客服专家，对用户企业情况充分了解，可以充当智能客服工作。
价格方面，Business和Builder版本的价格分别是每用户每月20美元和25美元。
与这些芯片和聊天机器人Amazon Q同时发布的，还有全新的云存储服务亚马逊云科技 S3 Express One Zone。
它的速度是标准版S3的10倍，可以在1分钟之内处理数百万次请求，请求成本和计算成本分别降低了50%和60%。
工具层面，生成式AI应用搭建平台Bedrock也值得关注。
Adam将其称作最简单的利用大模型搭建和扩展生成式AI的方式。
此外还有和Trainium芯片配套的ML优化SDK 亚马逊云科技 Neuron。
排行前100的ML模型中，亚马逊云科技 Neuron支持93种。
按照基础设施层、工具层和应用层这三个层级进行划分，此次发布中涉及生成式AI的产品都在下面这张图里了：
据说这届亚马逊云科技的re:Invent活动吸引了来自全球的5万多人。
来，感受一下Keynote结束后的人山人海
……
参考链接：
[1]https://press.aboutamazon.com/2023/11/aws-unveils-next-generation-aws-designed-chips
[2]https://press.aboutamazon.com/2023/11/aws-and-nvidia-announce-strategic-collaboration-to-offer-new-supercomputing-infrastructure-software-and-services-for-generative-ai
来源：AIcore
发布人：暖色
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