AWS首席执行官Matt Garman在今年度re:Invent 2024技术年会中披露运算新亮点，包括由Nvidia Blackwell GPU驱动的P6系列EC2执行实例、Amazon EC2 Trn2执行实例、Trn2 UltraServer执行实例，都是为生成式AI（GAI）专门设计，可提供更快更有效率的算力。
Matt Garman还透露，AWS正与AI创业公司Anthropic共同开发Project Rainier，也就是由数十万颗Trainium2组成的UltraServer运算集群。他也预告，明年将推出新一代Trainium3自研GAI加速芯片。
专为生成式AI设计的执行实例和下一代GAI加速芯片
在今日主题演讲中，Matt Garman点出，运算、存储、数据库和AI推论，是AWS发展策略的4大重要基石。而就运算来说，AWS每年都有新进展，比如最早推出的EC2执行实例（编按：执行实例是指在云计算环境中执行的虚拟机）、去年年会披露的Nitro系统、后来问世的Graviton4处理器，但，“今日，运算面临的最大问题是AI，特别是生成式AI。”
Matt Garman说明，目前绝大多数的AI应用，都依赖GPU算力，而AWS又是提供执行GPU工作负载的环境。“AWS与Nvidia已合作14年，开发不少算力强大的执行实例，”在这个基础上，Matt Garman今日披露与Nvidia联手开发的P6系列EC2执行实例，采用Nvidia最新Blackwell GPU，将于2025年上市，预计提供比目前GPU执行实例快上2.5倍的运算能力。（如下图）
不只P6，AWS今日也正式推出采用自研AI加速芯片Trainuim2的EC2执行实例：Amazon EC2 Trn2 Instances，专为生成式AI和深度学习设计。这个执行实例的性能，可比目前的GPU EC2执行实例好上3到4成。（如下图）
其中，单一个Trn2执行实例由16个Trainium2芯片组成，由NeuronLink高带宽高速连接，可提供低延迟的20.8 pflops算力，适合用来训练和部署数十亿参数的模型。
但如果AI模型更大，需要更多算力呢？
Matt Garman说，今日披露的Amazon EC2 Trn2 UltraServers执行实例预览版，就能满足大模型训练和部署需求。这个Trn2 UltraServers由4个Trn2执行实例组成，一样以NeuronLink高速连接，搭载64颗Trainium2芯片，可提供83.2 pflops和332.8 pflops的密集与稀疏运算性能。
Matt Garman也披露，AWS联手AI创业公司Anthropic，正共同打造名为Project Rainier的Trainium2 UltraServer运算集群，预计使用数十万颗Trainium2芯片，将提供5倍Anthropic目前用来训练模型的算力。AWS预计，Project Rainier届时将成为世界上最大的AI运算集群。
关于AWS运算基石的更新，还不只如此。
Matt Garman预告，明年AWS将推出新一代自研AI加速芯片Trainium3，专门为GAI设计。“这将是AWS第一款采用3纳米制程节点，将提供比Trainuim2高出2倍的算力，性能还提高40%。”
