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亞馬遜自研人工智能AI芯片:吞吐量提高30%

亞馬遜宣布將人工智能處理遷移到自家定制的 AWS Inferentia 芯片。這意味著亞馬遜最大的推理(inferencing)服務(wù)(例如語音助手 Alexa)將交由更快、更專業(yè)的芯片進(jìn)行處理,而非基于 NVIDIA 的多用途 GPU。
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      對(duì)于巨頭來說,AI已經(jīng)不再那么神秘,因此,很多有自身需要或者有客戶的大廠都會(huì)從合作走到自研這一步,現(xiàn)在,巨頭亞馬遜也逐漸擺脫對(duì)NVIDIA的依賴,開始了人工智能芯片的自研,且其芯片吞吐量提高達(dá)到30%。

  亞馬遜宣布將人工智能處理遷移到自家定制的 AWS Inferentia 芯片。這意味著亞馬遜最大的推理(inferencing)服務(wù)(例如語音助手 Alexa)將交由更快、更專業(yè)的芯片進(jìn)行處理,而非基于 NVIDIA 的多用途 GPU。

  亞馬遜已經(jīng)將大約 80% 的 Alexa 語音助手處理遷移到 Elastic Compute Cloud (EC2) Inf1 實(shí)例上處理。和使用傳統(tǒng) GPU 的 G4 實(shí)例相比,Inf1 實(shí)例將吞吐量提高了 30%,成本下降了 45%。亞馬遜認(rèn)為,它們是推斷自然語言和語音處理工作負(fù)載的最佳實(shí)例。

  Alexa 的工作方式是這樣的:實(shí)際的智能音箱(或者揚(yáng)聲器)可以不做任何操作,所有任務(wù)都交由 AWS 處理器完成?;蛘吒鼫?zhǔn)確的說,一旦 Echo 設(shè)備上的芯片檢測到喚醒詞,系統(tǒng)就會(huì)啟動(dòng)。。它開始實(shí)時(shí)將音頻流傳輸?shù)皆?。在?shù)據(jù)中心的某個(gè)地方,音頻被轉(zhuǎn)換為文本(這是推理的一個(gè)示例)。然后從文本中提取含義(另一個(gè)推理實(shí)例)完成所需要的所有操作,例如獲取當(dāng)天的天氣信息等等。

  Alexa 完成您的請(qǐng)求后,她需要將答案傳達(dá)給您。然后,腳本被轉(zhuǎn)換為音頻文件(另一個(gè)推理示例),并發(fā)送到您的Echo設(shè)備?;匾舨シ盼募?,以便于你出行的時(shí)候是否決定帶上雨傘。顯然,推理是工作的重要組成部分。毫不奇怪,亞馬遜投入了數(shù)百萬美元來制造完美的推理芯片。

  Inferentia 芯片由四個(gè) NeuronCore 組成。每個(gè)實(shí)現(xiàn)一個(gè)“高性能脈動(dòng)陣列矩陣乘法引擎”。每個(gè)NeuronCore或多或少地由以線性,獨(dú)立方式處理數(shù)據(jù)的大量小型數(shù)據(jù)處理單元(DPU)組成。每個(gè)Inferentia芯片還具有巨大的緩存,從而提高了延遲。

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