Amazon เร่งเครื่องในสนาม ASIC
Amazon ประกาศเปิดตัว Trainium3 UltraServers ที่สามารถรวมชิปได้สูงสุดถึง 144 ตัวในคลัสเตอร์เดียว ทำให้ได้ ประสิทธิภาพสูงขึ้น 4.4 เท่า และ ประสิทธิภาพพลังงานมากขึ้น 4 เท่า เมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า พร้อมทั้งเพิ่มแบนด์วิดท์หน่วยความจำเกือบ 4 เท่า ถือเป็นการยกระดับครั้งใหญ่ในตลาดชิป AI
เทคโนโลยีใหม่ใน Trainium3 และ Trainium4
Trainium3 UltraServers มาพร้อม NeuronSwitch-v1 ซึ่งเป็นเทคโนโลยีเชื่อมต่อใหม่ที่คล้ายกับ NVLink ของ NVIDIA แต่พัฒนาโดย Amazon เอง โดยสามารถขยายการเชื่อมต่อไปถึง 1 ล้านชิปในคลัสเตอร์เดียว เพื่อรองรับการฝึกโมเดลขนาด “trillion-token datasets” ในขณะเดียวกัน Amazon ยังเผยข้อมูลของ Trainium4 ASICs ที่มี ประสิทธิภาพ FP4 สูงขึ้น 6 เท่า และเพิ่มสเปกหน่วยความจำอย่างมหาศาล อีกทั้งยังรองรับ NVIDIA NVLink เพื่อให้ลูกค้าสามารถผสมผสานการใช้งานกับระบบของ NVIDIA ได้ง่ายขึ้น
ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม
การเปิดตัวนี้ทำให้ Amazon กลายเป็นคู่แข่งที่จริงจังในตลาดชิป AI ซึ่งก่อนหน้านี้ถูกครองโดย NVIDIA และ Google TPU การที่ Amazonสามารถเชื่อมต่อระบบเข้ากับ NVLink ได้ ทำให้ลูกค้าที่มีโครงสร้างพื้นฐานเดิมสามารถขยายระบบโดยไม่ต้องเปลี่ยนใหม่ทั้งหมด นอกจากนี้บริษัทอย่าง Anthropic รายงานว่าต้นทุนการฝึกโมเดลลดลงอย่างมากเมื่อใช้ Trainium
มุมมองในอนาคต
Amazon แสดงให้เห็นว่า “all in” กับการพัฒนา ASIC เพื่อรองรับความต้องการด้าน AI ที่เติบโตอย่างรวดเร็ว หาก Trainium4 สามารถพิสูจน์ประสิทธิภาพได้จริง อาจทำให้ตลาดชิป AI มีการแข่งขันที่ดุเดือดมากขึ้น และลดการพึ่งพา NVIDIA ในระยะยาว
สรุปสาระสำคัญ
Trainium3 UltraServers เปิดตัวพร้อมประสิทธิภาพสูงกว่าเดิม 4.4 เท่า
รวมได้สูงสุด 144 ชิปในคลัสเตอร์เดียว
NeuronSwitch-v1 เชื่อมต่อได้ถึง 1 ล้านชิป
รองรับการฝึกโมเดล trillion-token datasets
Trainium4 ASICs มี FP4 performance สูงขึ้น 6 เท่า
เพิ่มสเปกหน่วยความจำและรองรับ NVIDIA NVLink
Anthropic รายงานว่าต้นทุนการฝึกโมเดลลดลง
แสดงถึงความคุ้มค่าของ Trainium
การแข่งขันในตลาดชิป AI รุนแรงขึ้น
NVIDIA และ Google TPU ต้องเผชิญแรงกดดันจาก Amazon
ลูกค้าที่ไม่ปรับตัวอาจเสียโอกาสในการลดต้นทุน
การไม่ใช้ระบบที่รองรับ NVLink อาจทำให้ขยายโครงสร้างยากขึ้น
https://wccftech.com/amazon-is-all-in-in-the-race-for-a-competitive-asic-portfolio/
Amazon ประกาศเปิดตัว Trainium3 UltraServers ที่สามารถรวมชิปได้สูงสุดถึง 144 ตัวในคลัสเตอร์เดียว ทำให้ได้ ประสิทธิภาพสูงขึ้น 4.4 เท่า และ ประสิทธิภาพพลังงานมากขึ้น 4 เท่า เมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า พร้อมทั้งเพิ่มแบนด์วิดท์หน่วยความจำเกือบ 4 เท่า ถือเป็นการยกระดับครั้งใหญ่ในตลาดชิป AI
เทคโนโลยีใหม่ใน Trainium3 และ Trainium4
Trainium3 UltraServers มาพร้อม NeuronSwitch-v1 ซึ่งเป็นเทคโนโลยีเชื่อมต่อใหม่ที่คล้ายกับ NVLink ของ NVIDIA แต่พัฒนาโดย Amazon เอง โดยสามารถขยายการเชื่อมต่อไปถึง 1 ล้านชิปในคลัสเตอร์เดียว เพื่อรองรับการฝึกโมเดลขนาด “trillion-token datasets” ในขณะเดียวกัน Amazon ยังเผยข้อมูลของ Trainium4 ASICs ที่มี ประสิทธิภาพ FP4 สูงขึ้น 6 เท่า และเพิ่มสเปกหน่วยความจำอย่างมหาศาล อีกทั้งยังรองรับ NVIDIA NVLink เพื่อให้ลูกค้าสามารถผสมผสานการใช้งานกับระบบของ NVIDIA ได้ง่ายขึ้น
ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม
การเปิดตัวนี้ทำให้ Amazon กลายเป็นคู่แข่งที่จริงจังในตลาดชิป AI ซึ่งก่อนหน้านี้ถูกครองโดย NVIDIA และ Google TPU การที่ Amazonสามารถเชื่อมต่อระบบเข้ากับ NVLink ได้ ทำให้ลูกค้าที่มีโครงสร้างพื้นฐานเดิมสามารถขยายระบบโดยไม่ต้องเปลี่ยนใหม่ทั้งหมด นอกจากนี้บริษัทอย่าง Anthropic รายงานว่าต้นทุนการฝึกโมเดลลดลงอย่างมากเมื่อใช้ Trainium
มุมมองในอนาคต
Amazon แสดงให้เห็นว่า “all in” กับการพัฒนา ASIC เพื่อรองรับความต้องการด้าน AI ที่เติบโตอย่างรวดเร็ว หาก Trainium4 สามารถพิสูจน์ประสิทธิภาพได้จริง อาจทำให้ตลาดชิป AI มีการแข่งขันที่ดุเดือดมากขึ้น และลดการพึ่งพา NVIDIA ในระยะยาว
สรุปสาระสำคัญ
Trainium3 UltraServers เปิดตัวพร้อมประสิทธิภาพสูงกว่าเดิม 4.4 เท่า
รวมได้สูงสุด 144 ชิปในคลัสเตอร์เดียว
NeuronSwitch-v1 เชื่อมต่อได้ถึง 1 ล้านชิป
รองรับการฝึกโมเดล trillion-token datasets
Trainium4 ASICs มี FP4 performance สูงขึ้น 6 เท่า
เพิ่มสเปกหน่วยความจำและรองรับ NVIDIA NVLink
Anthropic รายงานว่าต้นทุนการฝึกโมเดลลดลง
แสดงถึงความคุ้มค่าของ Trainium
การแข่งขันในตลาดชิป AI รุนแรงขึ้น
NVIDIA และ Google TPU ต้องเผชิญแรงกดดันจาก Amazon
ลูกค้าที่ไม่ปรับตัวอาจเสียโอกาสในการลดต้นทุน
การไม่ใช้ระบบที่รองรับ NVLink อาจทำให้ขยายโครงสร้างยากขึ้น
https://wccftech.com/amazon-is-all-in-in-the-race-for-a-competitive-asic-portfolio/
⚡ Amazon เร่งเครื่องในสนาม ASIC
Amazon ประกาศเปิดตัว Trainium3 UltraServers ที่สามารถรวมชิปได้สูงสุดถึง 144 ตัวในคลัสเตอร์เดียว ทำให้ได้ ประสิทธิภาพสูงขึ้น 4.4 เท่า และ ประสิทธิภาพพลังงานมากขึ้น 4 เท่า เมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า พร้อมทั้งเพิ่มแบนด์วิดท์หน่วยความจำเกือบ 4 เท่า ถือเป็นการยกระดับครั้งใหญ่ในตลาดชิป AI
🔧 เทคโนโลยีใหม่ใน Trainium3 และ Trainium4
Trainium3 UltraServers มาพร้อม NeuronSwitch-v1 ซึ่งเป็นเทคโนโลยีเชื่อมต่อใหม่ที่คล้ายกับ NVLink ของ NVIDIA แต่พัฒนาโดย Amazon เอง โดยสามารถขยายการเชื่อมต่อไปถึง 1 ล้านชิปในคลัสเตอร์เดียว เพื่อรองรับการฝึกโมเดลขนาด “trillion-token datasets” ในขณะเดียวกัน Amazon ยังเผยข้อมูลของ Trainium4 ASICs ที่มี ประสิทธิภาพ FP4 สูงขึ้น 6 เท่า และเพิ่มสเปกหน่วยความจำอย่างมหาศาล อีกทั้งยังรองรับ NVIDIA NVLink เพื่อให้ลูกค้าสามารถผสมผสานการใช้งานกับระบบของ NVIDIA ได้ง่ายขึ้น
🌍 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม
การเปิดตัวนี้ทำให้ Amazon กลายเป็นคู่แข่งที่จริงจังในตลาดชิป AI ซึ่งก่อนหน้านี้ถูกครองโดย NVIDIA และ Google TPU การที่ Amazonสามารถเชื่อมต่อระบบเข้ากับ NVLink ได้ ทำให้ลูกค้าที่มีโครงสร้างพื้นฐานเดิมสามารถขยายระบบโดยไม่ต้องเปลี่ยนใหม่ทั้งหมด นอกจากนี้บริษัทอย่าง Anthropic รายงานว่าต้นทุนการฝึกโมเดลลดลงอย่างมากเมื่อใช้ Trainium
📊 มุมมองในอนาคต
Amazon แสดงให้เห็นว่า “all in” กับการพัฒนา ASIC เพื่อรองรับความต้องการด้าน AI ที่เติบโตอย่างรวดเร็ว หาก Trainium4 สามารถพิสูจน์ประสิทธิภาพได้จริง อาจทำให้ตลาดชิป AI มีการแข่งขันที่ดุเดือดมากขึ้น และลดการพึ่งพา NVIDIA ในระยะยาว
📌 สรุปสาระสำคัญ
✅ Trainium3 UltraServers เปิดตัวพร้อมประสิทธิภาพสูงกว่าเดิม 4.4 เท่า
➡️ รวมได้สูงสุด 144 ชิปในคลัสเตอร์เดียว
✅ NeuronSwitch-v1 เชื่อมต่อได้ถึง 1 ล้านชิป
➡️ รองรับการฝึกโมเดล trillion-token datasets
✅ Trainium4 ASICs มี FP4 performance สูงขึ้น 6 เท่า
➡️ เพิ่มสเปกหน่วยความจำและรองรับ NVIDIA NVLink
✅ Anthropic รายงานว่าต้นทุนการฝึกโมเดลลดลง
➡️ แสดงถึงความคุ้มค่าของ Trainium
‼️ การแข่งขันในตลาดชิป AI รุนแรงขึ้น
⛔ NVIDIA และ Google TPU ต้องเผชิญแรงกดดันจาก Amazon
‼️ ลูกค้าที่ไม่ปรับตัวอาจเสียโอกาสในการลดต้นทุน
⛔ การไม่ใช้ระบบที่รองรับ NVLink อาจทำให้ขยายโครงสร้างยากขึ้น
https://wccftech.com/amazon-is-all-in-in-the-race-for-a-competitive-asic-portfolio/
0 Comments
0 Shares
8 Views
0 Reviews