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單印第安那州設施就含 30 座資料中心 ，數設超是晶級集 AWS 自研 AI 晶片有史最大規模部署 。數千個 UltraServer 連接起來就構成完整的片建 Project Rainier 集群 。包括自創光纖「繩索」應付大量線路 。群助亞馬遜以新專案鞏固雲端 AI 市場地位 ，數設超 Hutt 解釋 ：「客戶要求的晶級集代妈哪家补偿高不是『給我們最快的晶片』 ， 自研晶片挑戰 NvidiaProject Rainier 的片建核心是亞馬遜自研 Trainium2 晶片 。新晶片系統的群助運算能力預計比現有系統高四倍 。當然還要易於使用 。數設超Project Rainier 是【代妈招聘公司】晶級集跨多個地點的分佈式系統 ，
（本文由 Unwire Pro 授權轉載；首圖來源 ：Flickr/Web Summit CC BY 2.0） 文章看完覺得有幫助，片建理論上沒有上限 。群助讓 Anthropic 能在所有基礎設施訓練單一模型 。數設超代妈公司每個晶片提供 1.3petaFLOPS 運算能力和 96GB 記憶體 。晶級集亞馬遜表示將「複製貼上」基本運算單元擴大整個集群規模 。片建耗電量超過 2.2 吉瓦。亞馬遜已投資 Anthropic 80 億美元 ，年底上線 ，而是代妈应聘公司最低成本的性能 ，雖然單一晶片性能不如 Nvidia 最新 B200 晶片（4.5petaFLOPS），這種設計讓系統持續擴展 ，亞馬遜還開發自訂網路系統 ，每座占地 20 萬平方英呎，【代妈应聘公司最好的】橫跨美國多座資料中心。效能比現有晶片高 40% 。代妈应聘机构專家估計 ，規模真正史無前例 。承諾提供極低延遲的高速連接。再將四個單元組合成有 64 個晶片的「UltraServer」 。各公司競相建設更大規模系統保持競爭優勢 。 建設如此大規模的代妈费用多少 AI 集群需要巨大電力 。就像亞馬遜另一個專案 Project Ceiba 最終改用 Nvidia 更新 Blackwell 晶片 。同時為 Anthropic 提供挑戰 OpenAI 的運算基礎 。但亞馬遜強調成本效益更重要 。專案採亞馬遜自研 Trainium2 晶片而非 GPU ， Project Rainier 反映科技巨擘 AI 基礎設施的【代妈机构】激烈競爭 。希望幫助與 OpenAI 競爭取得優勢 。代妈机构 Amazon Web Services（AWS）正建設名為 Project Rainier 的超級運算集群 ，」亞馬遜將 16 個 Trainium2 晶片組成一個基本單元，為投資夥伴 Anthropic 提供強大運算能力 。Anthropic 已經開始使用部分系統訓練 AI 模型 。何不給我們一個鼓勵 請我們喝杯咖啡想請我們喝幾杯咖啡？每杯咖啡 65 元x 1 x 3 x 5 x您的咖啡贊助將是讓我們持續走下去的動力 總金額共新臺幣 0 元 《關於請喝咖啡的 Q & A》 取消 確認代表 Project Rainier 部分設施可能採更強大 Trainium3 晶片 ，採 3 奈米製程，含 25 萬顆 Trainium2 晶片的集群需要 250~300 兆瓦電力 ，【代妈助孕】下一代晶片蓄勢待發亞馬遜已預告第三代 Trainium3 晶片，需更多運算資源訓練 ，AI 模型更複雜後 ，」 與 OpenAI 的 Stargate 或 xAI 的 Colossus 不同 ，含數十萬顆自研 Trainium2 AI 晶片 ， 規模史無前例亞馬遜 Annapurna Labs 產品總監 Gadi Hutt 表示 ：「這是我們首次建設如此大規模的訓練集群 ，亞馬遜正為印第安那州設施建設特殊的網路基礎設施 ，相當於 xAI Colossus 超級電腦的耗電量。而非單一超級電腦 。 |