電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）在拉斯維加斯舉辦的2025年亞馬遜云科技re:Invent全球大會(huì)上，亞馬遜云科技（AWS）推出新一代人工智能（AI）訓(xùn)練芯片Trainium 3，預(yù)告了下一代產(chǎn)品Trainium 4的開(kāi)發(fā)計(jì)劃。亞馬遜表示，這款芯片能夠比英偉達(dá)市場(chǎng)領(lǐng)先的圖形處理單元（GPU）更便宜、更高效地驅(qū)動(dòng)AI模型背后的密集計(jì)算。

作為亞馬遜首款3納米工藝AI芯片，Trainium3的核心突破在于性能、能效與擴(kuò)展性的全面躍升。其計(jì)算性能較前代Trainium2提升4.4倍，內(nèi)存帶寬與能效分別增加4倍和40%，單芯片集成144GB高帶寬內(nèi)存（HBM3e），提供2.52FP8 PFLOPs算力。這一性能飛躍得益于三大技術(shù)創(chuàng)新：

3納米制程工藝：晶體管密度提升70%以上，相同面積下集成更多計(jì)算單元，能效比提升40%，單位算力能耗降低40%。
Neuron Fabric互聯(lián)技術(shù)：?jiǎn)闻_(tái)Trn3 UltraServer可集成144顆芯片，通過(guò)EC2 UltraClusters 3.0架構(gòu)擴(kuò)展至百萬(wàn)顆芯片集群，規(guī)模較上一代提升10倍，時(shí)延降低4倍。
智能功耗管理：動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)供電頻率，高負(fù)載時(shí)提升計(jì)算核心性能，空閑時(shí)降低功耗，平衡性能與能效。

實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，Trainium3在訓(xùn)練OpenAI GPT-OSS模型時(shí)，單芯片吞吐量提升3倍，推理響應(yīng)速度提升4倍，訓(xùn)練成本降低50%。

Trainium3的登場(chǎng)并非孤立事件，其前代產(chǎn)品Trainium2已為亞馬遜AI芯片生態(tài)奠定基礎(chǔ)。作為AWS在2024年推出的第二代AI訓(xùn)練芯片，Trainium2采用多核架構(gòu)設(shè)計(jì)，支持高并發(fā)計(jì)算，峰值性能達(dá)每秒數(shù)千億次浮點(diǎn)運(yùn)算，性?xún)r(jià)比較GPU實(shí)例提升30%-40%。

其核心優(yōu)勢(shì)包括，定制化硬件優(yōu)化，針對(duì)Transformer架構(gòu)設(shè)計(jì)注意力機(jī)制加速單元，大語(yǔ)言模型訓(xùn)練效率提升40%。NeuronLink超速互聯(lián)，通過(guò)低延遲網(wǎng)絡(luò)連接4個(gè)Trn2服務(wù)器，形成83.2Petaflops算力的UltraServer，支持超大規(guī)模模型訓(xùn)練。生態(tài)兼容性，支持TensorFlow、PyTorch等主流框架，無(wú)縫遷移現(xiàn)有模型，降低技術(shù)門(mén)檻。

Trainium2的商業(yè)化已取得實(shí)質(zhì)進(jìn)展。Adobe、Poolside等企業(yè)利用其訓(xùn)練和部署AI模型，Anthropic的“Project Rainier”項(xiàng)目更通過(guò)數(shù)十萬(wàn)顆Trainium2芯片構(gòu)建超級(jí)集群，算力較前代提升5倍。

AWS在發(fā)布Trainium3的同時(shí)，預(yù)告了下一代芯片Trainium4的研發(fā)進(jìn)展，其核心突破在于與英偉達(dá)生態(tài)的深度整合。支持英偉達(dá)GPU與Trainium芯片高速互聯(lián)，形成機(jī)架級(jí)AI基礎(chǔ)設(shè)施，兼顧性能與成本。FP8算力提升3倍，F(xiàn)P4算力提升6倍，內(nèi)存帶寬提升4倍，模型訓(xùn)練與推理吞吐量至少提升3倍。通過(guò)持續(xù)軟硬件協(xié)同，實(shí)際性能提升將遠(yuǎn)超基準(zhǔn)數(shù)值，降低客戶(hù)遷移成本。

這一戰(zhàn)略調(diào)整直指AI芯片市場(chǎng)的核心矛盾：性能競(jìng)爭(zhēng)與生態(tài)壁壘。盡管Trainium3內(nèi)存容量（144GB）較谷歌TPU（192GB）和英偉達(dá)Blackwell（288GB）存在差距，但通過(guò)與英偉達(dá)的合作，AWS試圖在保持性?xún)r(jià)比優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，吸引依賴(lài)英偉達(dá)生態(tài)的客戶(hù)遷移至Trainium平臺(tái)。

亞馬遜的芯片戰(zhàn)略已初見(jiàn)成效。截至2024年，Trainium系列在AWS數(shù)據(jù)中心部署速度超預(yù)期，Anthropic計(jì)劃年底使用超百萬(wàn)顆Trainium2芯片。對(duì)于客戶(hù)而言，Trainium3的性?xún)r(jià)比優(yōu)勢(shì)顯著。其一成本降低，與GPU系統(tǒng)相比，訓(xùn)練和推理成本最高降低50%，碳排放減少40%。其二彈性擴(kuò)展，支持從單芯片到百萬(wàn)芯片集群的無(wú)縫擴(kuò)展，滿(mǎn)足不同規(guī)模需求。其三行業(yè)適配，覆蓋金融風(fēng)控、醫(yī)療影像分析、自動(dòng)駕駛等高并發(fā)場(chǎng)景，推動(dòng)AI技術(shù)商業(yè)化落地。

然而，挑戰(zhàn)依然存在。亞馬遜需進(jìn)一步豐富軟件庫(kù)生態(tài)，吸引更多第三方開(kāi)發(fā)者采用Trainium平臺(tái)。對(duì)此，AWS通過(guò)提供Neuron SDK開(kāi)發(fā)套件、性能分析工具等，降低模型遷移門(mén)檻，同時(shí)以Trainium4的生態(tài)兼容性為長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)力鋪路。