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亞馬遜AWS發(fā)布新一代AI芯片Trainium3

2024/12/6 9:45:46 標簽:中國傳動網(wǎng)

12月4消息,亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(AWS)于當?shù)貢r間周二在“re:Invent”大會上發(fā)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(chǎn)品高 4 倍。

不過,在 re:Invent 大會上,AWS官方卻并未公布關(guān)于該芯片的具體細節(jié),但此前AWS 安納普爾納實驗室團隊的產(chǎn)品與客戶工程總監(jiān) Gadi Hutt 在接受The Register采訪時表示,預(yù)計 Trainium3 將成為第一款基于 3nm 工藝節(jié)點構(gòu)建的專用機器學(xué)習(xí)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(shù)據(jù)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(fā)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(yīng)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(shè) Trainium3 也支持與其處理器相同的 4 倍乘數(shù),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(jié),因為根據(jù) AI 工作負載,性能取決于許多因素,而不僅僅是 FLOPS。例如,內(nèi)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(nèi)存負載的詳細信息。

Trainium2 蓄勢待發(fā)

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

Trainium2 在去年的 re:Invent 大會上亮相,它既是訓(xùn)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(nèi)存,每個內(nèi)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(shù)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(chǎn)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(chǎn)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(jù)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(xùn)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(gòu)建者 Anthropic 在 Rainier 項目下計劃做的事情,該項目將涉及將“數(shù)十萬”個 Trainium2 芯片放入集群中進行 AI 訓(xùn)練。該超級計算系統(tǒng)將于 2025 年全面啟動,據(jù)說能夠產(chǎn)生“用于訓(xùn)練 [Anthropic] 最新一代 AI 模型的 5 倍 exaFLOPS 數(shù)量”。

Trainium2 在實例現(xiàn)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(qū)推出。同時,更大的Trainium2 UltraServer 配置目前已推出預(yù)覽版。


供稿:電子技術(shù)應(yīng)用

本文鏈接:http://www.isshing.com/content.aspx?url=rew&id=5422

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