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AWS Inferentia 解析.docx
资料介绍
AWS Inferentia 解析
基本定义
AWS Inferentia是亚马逊云科技（Amazon Web Services）推出的专为机器学习推理场景定制的自研芯片，旨在降低大规模部署机器学习模型的推理成本，同时提升推理性能与吞吐量，主要用于云端AI推理 workload，支撑计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等各类AI应用的在线推理需求。
核心定位与设计目标
AWS Inferentia的核心设计围绕机器学习推理场景优化，和通用CPU、GPU相比，其核心目标有三点：
1. 降低推理成本：对比传统通用计算硬件，针对推理场景做架构剪裁，去掉训练场景不必要的计算单元，在保证推理性能的前提下降低单位吞吐量的硬件成本，进而降低用户部署AI应用的总体拥有成本。
2. 提升推理吞吐量与延迟表现：针对推理常见的batch size偏小、低延迟要求做硬件优化，能够在满足应用延迟要求的前提下，支撑更高的并发推理请求，提升单设备的服务能力。
3. 无缝适配AWS生态与主流框架：无需用户做大量自定义模型改造，就能和AWS现有的机器学习服务（如Amazon SageMaker）、主流深度学习框架（TensorFlow、PyTorch）兼容，降低用户的迁移与部署门槛。
产品迭代
目前AWS Inferentia已经推出两代产品：
1. Inferentia1：第一代产品，基于16nm工艺打造，单芯片支持最高INT8精度下128 TOPS的算力，支持FP16、BF16精度，单AWS EC2 Inf1实例可配置最多4块Inferentia1芯片，适合中大规模推理部署场景。
2. Inferentia2：第二代产品，基于台积电7nm工艺升级，单芯片算力提升到INT8精度下384 TOPS，相比第一代提升3倍，同时支持更高的内存带宽，单EC2 Inf2实例可配置最多12块Inferentia2芯片，还支持模型并行分片部署，能够适配更大参数规模的大语言模型推理，相比前代吞吐量提升4倍，推理延迟降低一半，单位推理成本比GPU低上50%以上。
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