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亚马逊研发AI芯片加固护城河

  

    2018年11月26日-30日是亚马逊云服务在拉斯维加斯召开re:Invent大会(AWS re:Invent 2018)的日子。为了保持在互联网计算市场的一如既往领先,AWS密集发布了多个系列的全新产品。

    27日, AWS发布了基于ARM处理核心的服务器处理器(CPU),并将其命名为Graviton,并表示Graviton芯片将通过新版本的EC2云计算服务发挥作用。这款产品的主要吸引力在于能提供成本更低的计算服务。凭借这款定制化CPU,亚马逊成为主流云计算服务商中,第一家推出定制CPU的企业。

AWS首推Ground Station

    不仅如此,28日,AWS还推出了Ground Station(卫星接收地面站),成为全球范围内首个推出该类型服务的企业。据悉,该服务可以让用户使用卫星地面站与卫星连接,并将信息发送到亚马逊的数据中心进行分析,同时有效节省成本。

    而将在2019年推出的Glacier Deep Archive,则是一种数据存储服务。亚马逊表示,其费用将是亚马逊当前存储价格的四分之一。

    适用于视窗(Windows)文件服务器的Amazon FSx,是一项与Windows兼容的服务。AWS旨在方便企业在云环境中运行完全兼容的Windows应用程序。业内人士表示,这款产品或可以帮助亚马逊从微软(Microsoft)Azure云计算中抢夺部分业务。

    虽然此前AWS CEO Andy Jassy表示AWS对区块链不感兴趣,但在re:Invent大会上,AWS却宣布正式推出2项区块链服务,分别是QLDB(Quantum Ledger数据库),和AWS Managed Blockchain(管理区块链),可用于管理点对点支付、处理贷款并帮助企业与分销商和供应商进行交易。

    在混合云领域,AWS与全球云基础架构和移动商务解决方案厂商–VMware合作,转型为内部硬件供应商,从明年起开始向客户销售硬件,并通过新推出的AWS Outposts服务在其自己的数据中心中运行,两家公司共享收入。

    此外,亚马逊还密集推出了诸如DeepRacer的全球自主赛车计划、SageMaker Ground Truth训练集标签服务、Amazon Elastic Inference弹性推理、Amazon Forecast时间序列预测等数十项新产品。

深入机器学习领域

    在多项新产品中,最夺人眼球的莫过于,亚马逊为进一步深入机器学习领域而推出的第一款AI芯片Inferentia。该款芯片将于明年上市销售。

    亚马逊表示,Inferentia将是一种高吞吐量、低延迟、持续性能极具成本效益的处理器,将对研究人员的推断过程提供帮助,支持流行的框架,如INT8、FP16和混合精度。更重要的是,它可支持多种机器学习框架,包括TensorFlow、Caffe2和ONNX。

    2018年初就有消息透露亚马逊在自主研发AI芯片,如今AWS将其“尘埃落定”,此举也被认为是亚马逊向此领域两大巨头英特尔(Intel)和英伟达(Nvidia)挑战的标志。

    在AI芯片领域,英特尔和英伟达一直是领导者。数据显示,英特尔的Xeon处理器安装在世界98%的数据中心中,数据中心的收入占到了英特尔总营收的30%,业务范围涵盖众多人工智能细分领域。

    对于另一家巨头英伟达来说,芯片也是其成长最快的业务。众所周知,这两家公司都通过为苹果(Apple)、亚马逊、微软等科技公司设计和制造芯片来创收。

    作为英特尔和英伟达的最大客户之一,在机器学习方面,此前亚马逊安装了英伟达的高端特斯拉GPU和英特尔的Xeon为自己提供强大算力。但是亚马逊现在开始自主研发AI芯片,逐渐减少对英特尔和英伟达的依赖,以加强对自身产业链的控制,对于英特尔和英伟达的冲击有多大,还未得知。

    也有分析认为,亚马逊芯片并没有直接威胁英特尔和英伟达的业务,因为其不会对外销售芯片。但是亚马逊对外出售的云计算服务2019年将开始采用自家芯片,无疑会令英伟达和英特尔损失一个大客户。

    在亚马逊入局前,国际互联网巨头如微软、Google、Facebook等也早已在半导体芯片行业进行了布局。全球半导体芯片前十大公司目前无一例外全是欧美公司……而这前十大占了全球58.8%的市场份额。行业兼并和收购行为减少了半导体供应商提供的专用产品的广度,而互联网企业发展到一定阶段后,就其新设备提出了特殊的功能需求。富士康工业互联网(Fii)富华科总经理罗为表示,企业通过向上游芯片产业延伸挖深自己的护城河。清华大学微纳电子系主任、微电子所所长魏少军曾公开表示,AI目前尚未出现杀手级应用,AI芯片的发展很可能在未来2到3年遭遇一个挫折期,今天以满足特定应用为主要目的的AI芯片需要思考何去何从。  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


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