近年來，已有越來越多的企業開始選擇為其客戶提供基於定製晶元的服務，比如亞馬遜 AWS 就在 2019 年推出了旨在加速推理學習的 Inferentia 晶片。 去年，這家科技巨頭推出了專為機器學習模型和設計的第二款 Trainium 晶片。 而在之前工作的基礎上，我們現又迎來了最新的 Trn1 機器學習晶片。

（來自：AWS 1 | 2）

在今早於拉斯維加斯舉辦的 AWS re：Invent 主題演講期間，Adam Selipsky 在台上介紹了該公司的最新晶片進展。

今天，我們很高興地向大家宣佈由 Trainium 提供支撐的新 Trn1 實例。 除了在 EC2 上快速運行，我們還希望它能夠為在雲端訓練深度學習模型提供最佳性價比。

此外 Trn1 是首個頻寬高達 800 GB/s 的 EC2 實例，很適合大規模、多節點的分散式訓練用例，比如圖像識別、自然語言處理（NLP）、欺詐檢測、以及預測等。

New Amazon EC2 Trn1 instances – Amazon Web Services（via）

更重要的是，客戶能夠選擇將這些晶元聯網到一起、並放入「超級群」（Ultra Clusters）中，以獲得更強大的性能體驗。

“超級群”包含了數萬個與 PB 級網络互連的訓練加速器，背後有著強大的超算為機器學習用例提供支撐，可快速訓練具有數萬億個參數的最複雜的深度學習模型。

最後，Adam Selipsky 表示該公司計劃與 SAP 等夥伴達成合作，以更好地發揮 Trn1 新晶片的處理能力。