亚马逊云科技十年深耕芯片，助力企业数字化转型硬件提速器

（来源：亚马逊云科技官方新闻稿及技术博客）亚马逊云科技自从大约十年前开始投入定制芯片的研发，这条路并非一时兴起，而是源于其每天面对的庞大数据处理需求，作为全球领先的云服务提供商，亚马逊云科技运行着全球数百万客户的多样化工作负载，他们发现，市面上通用的商用处理器（CPU）虽然性能不错，但就像一把“万能钥匙”，什么锁都能开，却未必每一把都开得最有效率，对于一些非常特定、计算量又极大的任务，比如人工智能模型的训练和推理、大数据分析、高性能计算等，通用CPU会消耗过多的计算资源，导致成本高昂且速度不够理想，这种“不经济”和“不够快”的痛点，促使亚马逊云科技决定自己动手，设计专门为云环境优化的芯片，充当企业数字化转型过程中的“硬件提速器”。

（来源：亚马逊云科技re:Invent大会历年演讲）亚马逊云科技的芯片战略是分层次、有步骤推进的，其核心是两条主线：一是为计算实例提供更强健、更高效的基础，即Amazon Graviton系列处理器；二是为特定的重计算任务卸载加速，即Amazon Inferentia和Trainium芯片。

首先登场的是基于ARM架构的Graviton处理器。（来源：亚马逊云科技官方技术文档）与云数据中心里主流的x86架构芯片不同，Graviton是亚马逊云科技为了云原生工作负载量身定制的，它的设计目标非常明确：在提供相当甚至更优性能的前提下，实现显著的成本节约，就是让客户用更少的钱，办同样多甚至更多的事，经过Graviton2到Graviton3的迭代，这款芯片已经在处理Web服务、容器化应用、开源数据库、内存缓存等多种常见企业工作负载时，展现出了强大的性价比优势，许多企业将他们的应用迁移到基于Graviton的实例上，在不修改或仅做少量修改代码的情况下，就获得了高达40%的性价比提升，这对于正在进行数字化转型、需要不断扩展IT能力同时又密切关注成本的企业来说，无疑是一个巨大的吸引力，它相当于给企业的常规计算任务装上了一个高效的“省油”引擎。

针对人工智能这一数字化转型的关键领域,亚马逊云科技开发了专门的加速芯片。（来源：亚马逊云科技深度学习产品页面）2018年，他们推出了第一代推理芯片Inferentia，旨在以极低的成本实现高性能的机器学习模型预测（即推理），举个例子，一个电商网站的商品推荐、一个语音助手的响应，背后都是AI模型在实时进行推理，使用Inferentia芯片，企业可以大幅降低每次推理的成本，使得大规模部署AI应用变得经济可行。

紧接着,为了攻克AI模型训练——这个通常耗时数周甚至数月、极其消耗算力的环节——亚马逊云科技又推出了Trainium芯片。（来源：亚马逊云科技ML博客）Trainium的设计目标是在云中提供最高性能的机器学习模型训练，同时将训练成本降至最低，它与Inferentia协同工作，形成了从模型训练（Trainium）到模型部署推理（Inferentia）的完整高性能、低成本AI芯片组合，这对于那些希望利用AI驱动创新、但苦于训练成本和速度瓶颈的企业（如自动驾驶研发、新药发现、金融风控模型等）是一个强大的助推器，它就像是给AI研发这条高速公路铺上了更先进的沥青，让数据“跑车”能够以前所未有的速度飞驰。

（来源：亚马逊云科技高管专访及行业分析报告）亚马逊云科技深耕芯片十年，其背后的逻辑非常清晰：它不是要成为一家单纯的芯片销售公司，而是通过自研芯片，从根本上优化其云服务的底层架构，这种“从硬到软”的垂直整合，使得亚马逊云科技能够为客户提供更具差异化、更高效、更经济的云计算资源，当企业选择亚马逊云科技的服务时，无论他们是否直接感知到，他们实际上已经在享受这些定制芯片带来的红利——更快的应用响应速度、更低的基础设施账单，以及更强大的AI处理能力。

（来源：综合亚马逊云科技技术愿景）亚马逊云科技通过Graviton、Inferentia和Trainium这三款核心自研芯片，为企业数字化转型的关键环节——通用计算和人工智能——提供了实实在在的“硬件提速器”，这种做法不仅展示了云计算巨头对未来技术趋势的前瞻性，更重要的是，它将强大的算力变得更具普惠性，降低了企业拥抱云、利用先进技术进行创新的门槛，从而真正有力地加速了各行各业的数字化进程，这十年的深耕，不仅仅是技术的积累，更是对云服务未来形态的一种定义和引领。