關(guān)注云服務(wù)市場的讀者朋友想必都知道,雖然芯片市場早已有著英特爾、AMD、英偉達(dá)、高通、聯(lián)發(fā)科技等諸多強(qiáng)有力的廠商,但是近年來針對某些應(yīng)用,越來越多的云服務(wù)商開始推出自研芯片。
那么問題就來了:究竟是什么樣的原因,讓這些云服務(wù)商走上了定制芯片的道路?與大家熟知的傳統(tǒng)芯片相比,這些定制芯片究竟擁有哪些優(yōu)勢?對于芯片市場而言,這種變化又預(yù)示著怎樣的未來?
作為亞馬遜云科技EC2產(chǎn)品管理總監(jiān),Chetan Kapoor主要負(fù)責(zé)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、高性能計(jì)算、圖像處理、游戲開發(fā)等業(yè)務(wù)。在2022亞馬遜云科技re:Invent全球大會(huì)現(xiàn)場,趣味科技通過對Chetan Kapoor的采訪,逐一揭曉了以上問題的答案。
亞馬遜云科技的三類計(jì)算服務(wù)
在計(jì)算領(lǐng)域,亞馬遜云科技的產(chǎn)品與服務(wù)主要有三個(gè)大的分類。
1、按需索?。阂訟mazon EC2為代表。Amazon EC2的核心能力,就是將重要資源分離開來并按需交給客戶??蛻魺o需在本地進(jìn)行硬件堆砌,只需使用一個(gè)API或者在亞馬遜云科技的控制臺(tái)發(fā)出計(jì)算資源請求后,即可向客戶提供所需的服務(wù)。
2、無服務(wù)器:以Amazon Lambda系列為代表。該系列產(chǎn)品是一種無服務(wù)器計(jì)算組件,客戶無需管理計(jì)算資源,只需提供相關(guān)代碼并允許亞馬遜云科技執(zhí)行代碼,亞馬遜云科技就會(huì)圍繞該代碼提供一系列的相關(guān)應(yīng)用,客戶只需做好應(yīng)用即可。
3、容器計(jì)算:容器化計(jì)算的所有應(yīng)用都是基于容器,亞馬遜云科技提供了一系列可以幫助客戶開發(fā)容器化應(yīng)用的服務(wù);Amazon Fargate則讓客戶只需要?jiǎng)?chuàng)建容器,給出指令“這是我的容器,運(yùn)行它”即可。
亞馬遜云科技的自研芯片之旅
Chetan Kapoor透露,之前亞馬遜云科技在很長時(shí)間里都是用英特爾、英偉達(dá)、AMD等合作伙伴的芯片,譬如Amazon EC2就是基于英特爾提供的芯片開發(fā)的,在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域采用了英偉達(dá)的GPU效果也非常不錯(cuò)。然而后續(xù)亞馬遜云科技也不斷收到客戶的積極反饋,希望能夠有更加細(xì)化的產(chǎn)品服務(wù)可供選擇,幫助客戶圍繞某些應(yīng)用降本增效,提升性能,以及更好地匹配應(yīng)用需求。
“十年前亞馬遜云科技開始做自研芯片,剛開始是Amazon Nitro虛擬化芯片,后面又開始打造Amazon Graviton CPU芯片。過去的四到五年里,我們的重點(diǎn)都是持續(xù)構(gòu)建芯片來加速人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的開發(fā)?!盋hetan Kapoor介紹道,亞馬遜云科技的自研芯片之旅是從開發(fā)Amazon Nitro芯片開始,它是幫助用戶卸載虛擬化工作負(fù)載的專用芯片。通常硬件虛擬化的主要方式是讓虛擬化軟件在同一臺(tái)服務(wù)器上運(yùn)行,支持客戶的工作負(fù)載。假設(shè)客戶的服務(wù)器是48核心,那么大概需要預(yù)留10%-15%的算力來運(yùn)行虛擬化軟件。而Amazon Nitro是有自己獨(dú)立CPU的芯片,具備單獨(dú)完成虛擬化的能力,服務(wù)器就不需要承擔(dān)虛擬化軟件的資源開銷,可以給客戶交付更高性能的實(shí)例(云主機(jī))。從此,亞馬遜云科技就走上了定制芯片之路,也開始開發(fā)通用處理器,其中第一個(gè)版本就是4年前推出的Amazon Graviton。
除此之外,人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)也是客戶向亞馬遜云科技反饋較多的領(lǐng)域,尤其是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用普及非常迅速,每年都會(huì)有十幾倍的增長,訓(xùn)練這些深度學(xué)習(xí)模型需要消耗大量算力和成本,讓許多企業(yè)不堪重負(fù)。為了幫助客戶降低成本,亞馬遜云科技開始進(jìn)行自研深度學(xué)習(xí)推理芯片的開發(fā),發(fā)布的第一款芯片就是2019年推出的Amazon Inferentia。隨后亞馬遜云科技又再接再厲推出了Amazon Trainium,主要針對機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練工作負(fù)載。
在亞馬遜云科技2022 re:Invent全球大會(huì)上,亞馬遜云科技高級(jí)副總裁Peter DeSantis重磅發(fā)布了Nitro v5,其晶體管數(shù)量是前一代產(chǎn)品的2倍,提供了更多的計(jì)算性能,同時(shí)帶來了50%的DRAM內(nèi)存性能提升,2倍的PCle 帶寬提升,每秒數(shù)據(jù)包速率(PPS) 提高60%,延遲改善30%,每瓦性能提高40%。亞馬遜云科技CEO Adam Selipsky也在會(huì)上發(fā)布了下一代Amazon Inferentia2(簡稱Inf2),與Inf1實(shí)例相比可提供高3倍的計(jì)算性能、高4倍的吞吐量和低10倍的延遲。
定制芯片性能高成本低的奧秘
為什么與商用芯片相比,定制芯片既可以做到非常高的性能,又能夠做到非常低的成本?
Chetan Kapoor揭曉了其中的奧秘:“因?yàn)閷S眯酒堰\(yùn)算能力都給到了客戶,極大地提升了效率。以剛才介紹的Amazon Nitro為例,Nitro的特殊之處在于獨(dú)立性,整個(gè)虛擬化是在獨(dú)立的芯片和服務(wù)器運(yùn)行,因此可以讓客戶得到服務(wù)器100%的算力資源,這也意味著客戶得到的計(jì)算性能更高、成本更低?!?/p>
在Amazon Nitro芯片研發(fā)取得成功之后,亞馬遜云科技就開始著手研發(fā)自己的處理器,希望能夠幫助客戶降低成本,提升效率。事實(shí)也證明,Amazon Graviton2的同規(guī)格實(shí)例性價(jià)比提升高達(dá)40%。而在人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,亞馬遜云科技也專門研發(fā)了針對機(jī)器學(xué)習(xí)推理的芯片,可以帶來更好的性能、更低的成本以及更強(qiáng)的機(jī)器學(xué)習(xí)推理能力。與Amazon Graviton帶來的收益類似,客戶可以看到亞馬遜云科技提供的機(jī)器學(xué)習(xí)芯片無論是用于模型訓(xùn)練還是日常生產(chǎn),性價(jià)比都要比其他同類產(chǎn)品高出40%-50%。
在2022亞馬遜云科技re:Invent全球大會(huì)上,亞馬遜云科技高級(jí)副總裁Peter DeSantis還發(fā)布了Amazon Graviton3E 芯片以及高性能計(jì)算實(shí)例HPC7g、C7gn,與現(xiàn)有的Graviton系列產(chǎn)品相比,新的Amazon Graviton3E芯片無論是性能還是精度都有著更高的提升,其中對依賴矢量計(jì)算指令的工作負(fù)載其性能提高了35%。
定制芯片將會(huì)成為未來主流
從2006年3月14日亞馬遜云科技發(fā)布第一個(gè)云存儲(chǔ)服務(wù)Amazon Simple Storage Service(簡稱S3)至今,云計(jì)算已經(jīng)走過了16年的發(fā)展歷程。然而在Chetan Kapoor看來,其實(shí)一切還只是剛剛開始:“如今許多傳統(tǒng)行業(yè),包括金融和醫(yī)療等很多都還處于上云的初級(jí)階段,很多企業(yè)還在用自建的數(shù)據(jù)中心,因此云計(jì)算在未來還有著非常廣闊的發(fā)展前景?!?/p>
而對于定制芯片的未來,亞馬遜全球副總裁兼CTO Werner Vogels博士有著這樣的預(yù)測:“2023年定制芯片的使用將迅速增加。因此,隨著工作負(fù)載將利用硬件優(yōu)化來最大限度地提高性能,同時(shí)降低能耗和成本,創(chuàng)新的步伐將會(huì)進(jìn)一步加快?!?/p>
Werner Vogels博士指出,在消費(fèi)技術(shù)行業(yè),定制芯片和定制硬件因?yàn)樵谛阅苌系娘@著提升而獲得了迅速發(fā)展,但是商業(yè)應(yīng)用程序和系統(tǒng)的情況卻并非如此。然而隨著定制芯片的普及和采用,這種情況將在未來幾年迅速發(fā)生改變。亞馬遜云科技近年來之所以在芯片設(shè)計(jì)上投入大量資金,正是因?yàn)閬嗰R遜云科技知道客戶的工作負(fù)載在定制芯片上運(yùn)行,會(huì)具有更好的性能以及更高的成本效益。
“以機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載為例,未來幾年越來越多的工程師將會(huì)看到將工作負(fù)載轉(zhuǎn)移到專為模型訓(xùn)練(Amazon Trainium)和推理(Amazon Inferentia)設(shè)計(jì)的芯片所帶來的好處。通過使用基于Trainium的實(shí)例實(shí)現(xiàn)約50%的訓(xùn)練成本節(jié)省,或者使用基于Inferentia2的實(shí)例實(shí)現(xiàn)50%的每瓦特性能提升,工程師和企業(yè)都會(huì)注意到,我們將開始工作負(fù)載的大規(guī)模遷移。而在性能提升以及成本節(jié)約上的巨大優(yōu)勢,也將帶來更多的實(shí)驗(yàn)、創(chuàng)新以及應(yīng)用,并最終為其他特定工作負(fù)載提供更多的定制芯片,從而形成一個(gè)良性循環(huán)?!盬erner Vogels博士表示。
審核編輯 :李倩
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原文標(biāo)題:亞馬遜云科技re:Invent現(xiàn)場訪談:定制芯片將是大勢所趨
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