الماخذ الرئيسية
- تعلن أمازون عن تطوير معالجات جديدة، Graviton4 وTrainium2، للعمل الحصري لـ AWS، مع التركيز على السرعة والأداء.
- Graviton4 هو أقوى معالج AWS، حيث يعمل على تحسين أداء الحوسبة بنسبة تصل إلى 30% ويوفر عرض نطاق ترددي للذاكرة أكبر بنسبة 75% من سابقه.
- تم تصميم معالج Trainium2 لتدريب الذكاء الاصطناعي، وهو أسرع بأربع مرات من المنافسين، مع سعة ذاكرة ثلاثية وكفاءة محسنة للطاقة.
مع استمرار نمو Amazon Web Services (AWS)، يتوسع خط إنتاج Amazon أيضًا. والآن أعلنت الشركة أنها تطورت معالجين جديدين، والذي سيتم استخدامه بواسطة AWS. في حين تم إنشاء أحدهما للعمل للأغراض العامة، تم إنشاء الآخر مع وضع التدريب على الذكاء الاصطناعي في الاعتبار - وتحدد أمازون أن السرعة هي اسم اللعبة.
في نوفمبر. 28, أمازون أعلنت عن تطوير شريحتين جديدتين - AWS Graviton4 وAWS Trainium2 - للعمل الحصري لـ AWS. تقول الشركة أن Graviton4 هو حاليًا أقوى معالج AWS في مجموعتها، مع القدرة على تحسين أداء الحوسبة بنسبة تصل إلى 30%. كما أنها تمتلك 75% المزيد من عرض النطاق الترددي للذاكرة من معالجات Graviton3، وسيكون متاحًا في مثيلات Amazon EC2 R8g — يمكن أن يساعد ذلك في المهام التي تتضمن قواعد بيانات عالية الأداء، بالإضافة إلى تحليلات البيانات الكبيرة أعباء العمل.
أجهزة توم يحدد أن Graviton4 يتميز ببنية Arm's 64 بت ويتضمن 96 مركزًا. ومع ذلك، لم تذكر أمازون ما إذا كانت الشريحة تستخدم نوى Arm's Neoverse V2 على وجه التحديد.تم تطوير معالج Trainium2 من أمازون خصيصًا لهذا الغرض تدريب الذكاء الاصطناعيوتقول الشركة إنها أسرع بأربع مرات من منافسيها. كما أنه يتمتع بثلاثة أضعاف سعة الذاكرة لسابقه ويمكنه تحقيق ما يصل إلى ضعف الأداء لكل واط، مما يجعله أكثر كفاءة في استخدام الطاقة بشكل ملحوظ. لاحظت أمازون أن الأجهزة التي تستخدم المعالج ستتصل عبر AWS Elastic Fabric Adaptor - وهي واجهة شبكة للحوسبة عالية الأداء - وستوفر أداءً على نطاق بيتابت. تم إنشاء Trainium2 لتقليل وقت التدريب المرتبط بالنماذج الأساسية ونماذج اللغات الكبيرة، والذي قد يستغرق شهورًا.
على الرغم من أن العديد من الأشخاص لا يربطون أمازون بالذكاء الاصطناعي على الفور، إلا أن الشركة تواصل تقدمها في هذه الصناعة. نظرًا لأنها تعمل على تطوير معالجات أكثر قوة، فمن الصعب أن نتخيل أن مشروع أمازون في السوق سيتباطأ في أي وقت قريب.