在大咖云集的亞馬遜云科技re:Invent 2023全球大會現(xiàn)場，大家最關(guān)注的焦點話題是什么？

對于這個問題，相信很多人都會不假思索地在第一時間給出答案——生成式AI。

然而生成式AI的應用以及大語言模型的訓練，都對算力有著極高的需求。身為全球云計算開拓者和領(lǐng)軍者，亞馬遜云科技認為這意味著怎樣的機遇？同時又帶來了怎樣的挑戰(zhàn)？企業(yè)可以通過生成式AI實現(xiàn)怎樣的轉(zhuǎn)型升級？為了滿足客戶的迫切需求，亞馬遜云科技又提供了怎樣的解決方案？

生成式AI帶來的機遇與挑戰(zhàn)

“生成式AI帶來的機遇非常明顯，對吧？大家都已經(jīng)有目共睹。”亞馬遜云科技計算和網(wǎng)絡(luò)副總裁David Brown向趣味科技表示，“我們希望亞馬遜云科技能夠成為運行這些工作負載的最佳場所，并且已經(jīng)為此投入了大量資金和資源。”

David Brown指出，生成式AI的發(fā)展帶來了極其廣袤的市場，通過與NVIDIA等合作伙伴的攜手合作，以及自研的Amazon Graviton和Amazon Trainium系列定制芯片，亞馬遜云科技正在努力為客戶提供更好的性價比，希望能夠幫助客戶以更低的成本引入和運行他們的模型。

而在挑戰(zhàn)方面，如何幫助客戶理解生成式AI，以及如何利用生成式AI為客戶的業(yè)務服務，是當下生成式AI應用的難點，也是亞馬遜云科技一直在努力的事情。在探索與試驗的過程中，亞馬遜云科技很快意識到，在Amazon Bedrock模型中為客戶提供選擇是正確的做法。為此亞馬遜云科技在re:Invent 2023全球大會上宣布推出Amazon Bedrock更多模型選擇和強大功能，讓用戶可輕松訪問來自AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI以及亞馬遜的多種行業(yè)領(lǐng)先的大語言模型和其他模型，從而幫助企業(yè)更加輕松地構(gòu)建適合自身業(yè)務的定制化生成式AI應用，極大地降低了生成式AI應用的門檻。

當前面臨的另一項挑戰(zhàn)，是如何確保在客戶需要時提供足夠的GPU算力。為此亞馬遜云科技一邊持續(xù)在全球范圍內(nèi)構(gòu)建數(shù)據(jù)中心和電力足跡，一邊開展了多項技術(shù)和服務創(chuàng)新，包括推出Capacity Blocks服務，使得即使是在供應受限的環(huán)境中，也能夠幫助客戶找到電源、GPU和加速器，獲得GPU訪問權(quán)限，從而支持他們的生成式AI工作負載。

努力為客戶提供更好性價比

強大的算力自然離不開強勁的芯片。在這方面，亞馬遜云科技主要是通過兩種方式來實現(xiàn)自己的目標。

一種方式是與NVIDIA的緊密合作。亞馬遜云科技與NVIDIA攜手進行了大量投資，將最新的NVIDIA GPU引入亞馬遜云科技。繼成為全球首家提供NVIDIA GH100 Grace Hopper數(shù)據(jù)中心GPU訪問的云服務商之后，NVIDIA創(chuàng)始人、CEO黃仁勛又在re:Invent 2023全球大會現(xiàn)場宣布，亞馬遜云科技成為全球首家推出NVIDIA GH200 NVL32實例的云服務商。

“在數(shù)據(jù)中心運行NVIDIA GPU的工作非常具有挑戰(zhàn)性，工程設(shè)計非常困難，需要世界上最好的供應商才能做好這些事情?！盌avid Brown表示，“我認為在這方面，亞馬遜云科技確實比其他任何公司都要出色?！?/p>

另一種方式是投資和設(shè)計自己的定制芯片。在re:Invent 2023全球大會上，亞馬遜云科技就宣布其自研芯片家族推出Amazon Graviton4和Amazon Trainium2等新一代產(chǎn)品，為生成式AI應用和機器學習訓練等廣泛的工作負載提供了更高的性價比和能效。其中Graviton4較上一代產(chǎn)品性能提升30%，獨立核心增加50%以上，內(nèi)存帶寬提升75%以上；Trainium2較上一代產(chǎn)品訓練速度提升4倍，能效提升2倍，并能在EC2 UltraClusters中部署多達100,000個芯片。

“芯片是用戶所有工作負載的基礎(chǔ)，如果你是一個希望運行生成式AI工作負載的客戶，你自然會選擇性價比最高、對自己來說最合理的芯片?！盌avid Brown表示，“亞馬遜云科技每一代自研芯片都持續(xù)提升性價比和能效，為客戶提供了基于AMD、Intel以及NVIDIA等的最新芯片和實例組合之外的更多選擇，這使得Amazon EC2可以為客戶虛擬運行幾乎所有應用和工作負載，同時也為客戶提供了更好的性價比?！?/p>

利用生成式AI助力企業(yè)轉(zhuǎn)型

如今越來越多的企業(yè)都對生成式AI投入了更多的關(guān)注。如何將生成式AI技術(shù)應用到自身業(yè)務，如何實現(xiàn)降本增效，如何為公司帶來價值，也成為了廣大企業(yè)正在努力研究的課題。

“生成式AI太新了，許多客戶都在努力研究如何將這一技術(shù)應用到自己的業(yè)務當中。我真正需要思考的主要是兩件事。”David Brown說道。

第一件事，是企業(yè)如何利用生成式AI的能力，并想出用這些能力為最終用戶構(gòu)建什么？David Brown認為這是每家企業(yè)都在考慮的事情，實際上在亞馬遜云科技內(nèi)部，就有團隊通過機器學習實驗室與客戶合作，幫助他們構(gòu)建概念證明，以實際測試生成式AI可以為客戶業(yè)務做些什么。目前在幫助客戶構(gòu)建生成式AI解決方案方面，亞馬遜云科技已經(jīng)取得了很大的成功。

第二件事，是一旦企業(yè)有了一個生成式AI解決方案，那么就必須確保公司盈虧能夠負擔得起它的運行成本。因為如果運行成本太高的話，企業(yè)實際上是無法實施部署的。因此亞馬遜云科技所做的就是幫助客戶找到成本優(yōu)化的方法。無論是改進開發(fā)模型的方式，還是通過像Trainium這樣的自研芯片，亞馬遜云科技都希望能夠真正降低生成式AI應用的成本。

在re:Invent 2023全球大會上，亞馬遜云科技數(shù)據(jù)與機器學習副總裁Swami Sivasubramanian博士在主題演講中重點介紹了亞馬遜云科技推出的生成式AI技術(shù)堆棧。該堆棧包括了底層負責訓練和推理的基礎(chǔ)設(shè)施層、中間微調(diào)模型需求的工具服務層、上層構(gòu)建生成式AI應用層等三個重要層級。通過對這三個層級的不斷重構(gòu)，亞馬遜云科技能夠為客戶提供更具性價比和安全性的技術(shù)與服務，從而利用生成式AI更好地助力企業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

摩爾定律失效但芯片仍在進步

說起芯片，很多人都會想起英特爾創(chuàng)始人之一戈登·摩爾多年前提出的大名鼎鼎的“摩爾定律”，也就是集成電路芯片上可容納的晶體管數(shù)目，大約每隔18個月便會增加一倍。

在上個世紀，摩爾定律被證明是有效的，并且著實推動了芯片市場的進步。然而近年來，由于晶體管尺寸和制造工藝的限制，摩爾定律也日益逼近極限。NVIDIA CEO黃仁勛就認為，這種蠻力增加晶體管的方法基本上已經(jīng)走到了盡頭，從而引發(fā)了眾多業(yè)界人士有關(guān)“摩爾定律是否已死”的爭論。

“摩爾定律的爭論非常有趣，如果我們回到上個世紀，有時會看到英特爾工程師們在為如何讓下一版CPU晶體管數(shù)量翻倍而絞盡腦汁，有時又會看到他們已經(jīng)實現(xiàn)了晶體管翻倍，反而要為下一代產(chǎn)品故意做一些保留?！闭勂鹉柖傻脑掝}，David Brown如是表示，“但是令人驚訝的是，在幾十年后的今天，我們似乎已經(jīng)看到了摩爾定律的極限，因為現(xiàn)階段物理問題的限制，我們在技術(shù)上已經(jīng)無法再使CPU上的晶體管數(shù)量在短期內(nèi)實現(xiàn)翻倍。”

David Brown指出，事實上除了增加晶體管的數(shù)量之外，還有各種各樣的其他方法可以提升芯片的性能，包括改變設(shè)計芯片的方式，改變構(gòu)建芯片的方式，改變?yōu)樾酒峁┠芰康姆绞降鹊?。因此即便是摩爾定律失效，也并不意味著芯片不會繼續(xù)創(chuàng)新和提高性能。這就是Amazon Graviton和Amazon Trainium系列芯片向其他芯片制造商展示的意義所在。

審核編輯：黃飛