12月4消息，亞馬遜網絡服務（AWS）于當地時間周二在“re:Invent”大會上發布了其下一代人工智能加速器 Trainium3，該加速器將于2025年年底上市，性能將比上一代產品高 4 倍。

不過，在 re:Invent 大會上，AWS官方卻并未公布關于該芯片的具體細節，但此前AWS 安納普爾納實驗室團隊的產品與客戶工程總監 Gadi Hutt 在接受The Register采訪時表示，預計 Trainium3 將成為第一款基于 3nm 工藝節點構建的專用機器學習加速器，與 Trainium2 相比，其效率將提高 40%。

在性能方面，亞馬遜對Trainium3 的實際性能數據也含糊其辭：Trainium3 基于完整的“UltraServer”配置可以帶來 4 倍性能提升，而該配置仍在開發中。

資料顯示，Trainium2 UltraServer 總共配備了 64 個加速器，可提供 83.2 petaFLOPS 的密集 FP8 性能。因此，理論上，Trainium3 UltraServer 應該可以提供 332.8 petaFLOPS 的計算能力，盡管目前尚不清楚其精度是多少。

考慮到稀疏性，假設 Trainium3 也支持與其處理器相同的 4 倍乘數，亞馬遜的下一代 UltraServer 可能會提供超過 1.3 exaFLOPS 的 AI 計算能力。

這些性能聲明指的是峰值計算性能（即 FLOPS），而不是一些模糊的 AI 基準。這是一個重要的細節，因為根據 AI 工作負載，性能取決于許多因素，而不僅僅是 FLOPS。例如，內存帶寬的增加可以大大提高大型語言模型 (LLM) 推理性能，之前在 Nvidia 帶寬增強的 H200 芯片上就看到過這種情況。

盡管亞馬遜愿意透露性能和效率指標，但尚未透露該芯片內存負載的詳細信息。

Trainium2 蓄勢待發

在亞馬遜官方公布有關 Trainium3 的更多細節之前，亞馬遜正在將其  Trainium2 計算服務推向大眾市場。

Trainium2 在去年的 re:Invent 大會上亮相，它既是訓練芯片又是推理芯片，具有 1.3 petaFLOPS 的密集 FP8 計算能力和 96 GB 的高帶寬內存，每個內存可提供 2.9 TBps 的帶寬。

作為參考，單個擁有H100擁有略低于 2 petaFLOPS 的密集 FP8 性能、80GB 的 HBM 和 3.35 TBps 的帶寬。

該芯片本身由一對 5nm 計算芯片組成，采用臺積電的晶圓基板上芯片 (CoWoS) 封裝技術與四個 24GB HBM 堆棧集成。

與谷歌的張量處理單元 (TPU) 類似，這些加速器被捆綁到機架級集群中。64 個 Trainium2 部件分布在兩個互連的機架上。

正如我們前面提到的，這種 Trn2 UltraServer 配置能夠產生 83.2 petaFLOPS 的密集 FP8 性能，或者在啟用 4x 稀疏模式的情況下產生 332.8 petaFLOPS。

如果您需要更多的計算能力，亞馬遜還提供配備 16 個加速器和約 20.8 petaFLOPS 密集計算能力的Trainium2 實例。

據亞馬遜稱，這些實例比 EC2 上當前一代基于 GPU 的實例（特別是基于英偉達H200 的 P5e 和 P5en 實例）的性價比高出 30% 到 40%。

對于那些使用芯片訓練模型的人來說，Trainium2 可以擴展到擁有 100,000 個或更多芯片的更大集群。這正是 AWS 和模型構建者 Anthropic 在 Rainier 項目下計劃做的事情，該項目將涉及將“數十萬”個 Trainium2 芯片放入集群中進行 AI 訓練。該超級計算系統將于 2025 年全面啟動，據說能夠產生“用于訓練 [Anthropic] 最新一代 AI 模型的 5 倍 exaFLOPS 數量”。

Trainium2 在實例現已在 AWS 美國東部（俄亥俄州）推出，不久的將來還將在其他地區推出。同時，更大的Trainium2 UltraServer 配置目前已推出預覽版。