在这个充满活力的2023年芯片创新日，Amazon EC2 的副总裁 Dave Brown 与观众分享了他与 EC2 的15年漫长旅程。他的眼中闪烁着对技术的热情，他描述了自己如何与一个才华横溢的团队合作，在这大语言模型与生成式AI的元年中致力于为客户提供最佳的性能、成本和安全性。这种对技术的热情贯穿始终，让人们更深刻地理解了大语言模型在现代科技发展中所扮演的重要角色。
亚马逊云科技芯片创新的故事为我们展示了亚马逊云科技对建设可靠、高效和前瞻性的云基础设施的承诺。这一篇章涵盖了亚马逊云科技芯片技术的演变、益处、合作伙伴和充满希望的未来。Dave 开始回忆起2012年，当时亚马逊云科技是如何进入硅设计的。他描述了一群领导者，包括 Peter DeSantis 和 James Hamilton，如何设想增加一个硬件设备来增强亚马逊云科技的安全性和性能。这个简单的想法开启了一个全新的时代，带来了多种定制的半导体产品，如 Amazon Graviton、Cranium 和 Inferentia。
亚马逊云科技芯片创新的益处
亚马逊云科技在自定义芯片设计的投资源于对不断发展的客户需求的理解。公司努力在多种云工作负载的功率、性能和成本上实现突破，这些努力产生了：
1. 在即时实例中节省高达 10% 的成本，通过 Graviton 采纳更可节省高达 60%。
2. 在长期内提高效率和降低成本的机会。对 Samsung 等主要客户产生了积极的影响，从创新中受益。
机器学习和大语言模型
机器学习和 AI 的兴趣激增带来了其自身的挑战。部署大语言模型，尤其是在生成 AI 领域的大语言模型，对许多开发者来说是一个显著的障碍。鉴于此，亚马逊云科技：
1. 与 机器学习中心Hugging Face启动合作，旨在使生成式AI应用更加可访问和高效。
2. 推出了如 Amazon SageMaker 和 Amazon Inferentia 这样的工具来加强最新的语言和视觉大语言模型的部署。
3. 与 Hugging Face 合作使用 Inf1 实现了高达 70% 的成本削减，并且与 Inf2 合作实现了 BERT-like transformers 的高达8倍的低延迟。
未来展望
亚马逊云科技对于未来的视野仍然基于理解和服务其客户。尽管确切的预测很难做出，但一些主题显露出来：
1. 持续专注于建设可靠、安全、可扩展和高成本效益的云基础设施。
2. 承诺探索新的技术前沿，如生成式AI、量子计算和高性能计算（HPC）。
3. 在芯片领域持续创新，从 Nitro 系统到 Graviton 处理器，再到 Inferentia 和 Trainium 的大语言模型加速器。
与亚马逊云科技芯片创新的互动
对于那些寻求利用亚马逊云科技芯片创新优势的人，有几条可能的路径：
1. 将工作负载迁移到 Amazon Graviton，体验在 Amazon Aurora、Elastic Cache 等服务中的提高的价格-性能比。
2. 与已针对亚马逊云科技芯片平台优化了其软件工具和服务的亚马逊云科技合作伙伴合作和共同创新。
3. 使用 Graviton Ready 程序来促进高效的迁移流程，并深入了解应用优化。
结论
凭借其芯片创新的丰富历史，亚马逊云科技站在了云计算进步的前沿。这种对进步的承诺预示着一个未来，企业能够实现更高的效率和性能。亚马逊云科技芯片创新是公司对其客户和合作伙伴承诺的证明。
