亚马逊网络服务与英伟达联手打造AI超级计算机
亚马逊网络服务公司（amazon web services）不久将拥有一台由英伟达（nvidia）制造的新型超级计算机，该公司称这是世界上速度最快的人工智能系统之一。
在使用 fp8 数据类型测试时，该系统可提供 65 exaflops 的人工智能性能。nvidia 负责超大规模和 hpc 的副总裁 ian buck 在新闻发布会上说，这也是世界上第一台基于 arm 的云计算 ai 超级计算机。
新的dgx cloud project ceiba系统围绕nvidia组件构建，但经过调整后可连接到aws的nitro芯片，后者提供底层网络、存储和安全基础设施。
project ceiba将于2024年安装完毕，届时可供客户使用。该系统与其他nvidia dgx cloud实施系统不同，后者已被克隆到微软的azure、甲骨文云和谷歌云上。
65 exaflops的性能来自5个grace hopper超级芯片，机架由aws的弹性结构适配器连接，用于超级计算应用程序。
buck说：这台新的超级计算机将在 aws 基础设施中运行，并由 nvidia 自己的研究和工程团队开发用于开发图形、大型语言模型研究的新人工智能，并用于数字生物学、机器人研究和自动驾驶汽车。
aws 还发布了搭载英伟达h200、l40s和l4 gpu的新虚拟机。这些产品是在拉斯维加斯举行的 reinvent 大会上发布的。
aws 还发布了其最新 cpu graviton4，它是 graviton3 的后继产品，将被用于 ec2。不过，亚马逊在一篇博客文章中称，与 graviton3 芯片相比，该 cpu 的内核增加了 50%，速度提高了 30%，内存带宽增加了 75%。
ccs insight 首席分析师詹姆斯-桑德斯（james sanders）说，考虑到 graviton 处理器与 arm neoverse 内核设计发布节奏之间的关系，graviton4 的发布在意料之中。graviton4 以 neoverse v2 为蓝本，而 graviton 3 则以 neoverse v1 为蓝本。
两者在微架构上的主要变化是升级到了armv9，从而提高了进程隔离和向量扩展。桑德斯说：前者在云环境中非常有用，也是对 spectre 和 meltdown 等侧信道攻击的一种反应，而后者则对人工智能推理非常有用。
最新的cpu是graviton 3e，它是aws用于超级计算的最高性能cpu。桑德斯说，graviton4全面上市后，将有更多不同价位的实例类型可供选择。
相比之下，微软新推出的 cobalt 100 是基于 arm 的 neoverse n2 css，也是 armv9。neoverse n 系列面向主流数据中心，而 v 系列则面向更高性能的工作负载，这将使 graviton4 更具优势。
亚马逊也终于发布了名为 trainium2 的下一代训练芯片，其训练速度是近三年前发布的首款 trainium 芯片的四倍。
亚马逊在一篇博文中说：它将能部署在多达 10 万个芯片的 ec2 ultraclusters 中，使基础模型和大型语言模型（llm）的训练只需极少的时间，同时能效提高达 2 倍。
aws 现在拥有两款 arm cpu，包括 nvidia 的 grace 和自己的 graviton4。nvidia的grace提供对gpu的访问，而graviton4提供对trainium的访问。graviton4 目前还不能与 nvidia gpu 协同工作。
由于模型开发和定制的增加，这方面的需求是存在的，尽管这需要对针对 nvidia cuda 环境的项目进行一些工具调整。
桑德斯说：奇怪的是，[aws 首席执行官]亚当-塞利普斯基（adam selipsky）指出，当谷歌正在使用第四代 tpu 时，其他云计算公司才在谈论它们的 ai 芯片。
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project ceiba将于2024年安装完毕，届时可供客户使用。该系统与其他nvidia dgx cloud实施系统不同，后者已被克隆到微软的azure、甲骨文云和谷歌云上。
65 exaflops的性能来自5个grace hopper超级芯片，机架由aws的弹性结构适配器连接，用于超级计算应用程序。
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ccs insight 首席分析师詹姆斯-桑德斯（james sanders）说，考虑到 graviton 处理器与 arm neoverse 内核设计发布节奏之间的关系，graviton4 的发布在意料之中。graviton4 以 neoverse v2 为蓝本，而 graviton 3 则以 neoverse v1 为蓝本。
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相比之下，微软新推出的 cobalt 100 是基于 arm 的 neoverse n2 css，也是 armv9。neoverse n 系列面向主流数据中心，而 v 系列则面向更高性能的工作负载，这将使 graviton4 更具优势。
亚马逊也终于发布了名为 trainium2 的下一代训练芯片，其训练速度是近三年前发布的首款 trainium 芯片的四倍。
亚马逊在一篇博文中说：它将能部署在多达 10 万个芯片的 ec2 ultraclusters 中，使基础模型和大型语言模型（llm）的训练只需极少的时间，同时能效提高达 2 倍。
aws 现在拥有两款 arm cpu，包括 nvidia 的 grace 和自己的 graviton4。nvidia的grace提供对gpu的访问，而graviton4提供对trainium的访问。graviton4 目前还不能与 nvidia gpu 协同工作。
由于模型开发和定制的增加，这方面的需求是存在的，尽管这需要对针对 nvidia cuda 环境的项目进行一些工具调整。
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