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      亞馬遜Alexa運算遷移至自家芯片:吞吐量提高30% 成本下降45%

        亞馬遜宣布將人工智能處理遷移到自家定制的 AWS Inferentia 芯片。這意味著亞馬遜最大的推理(inferencing)服務(例如語音助手 Alexa)將交由更快、更專業(yè)的芯片進行處理,而非基于 NVIDIA 的多用途 GPU。

      亞馬遜Alexa運算遷移至自家芯片:吞吐量提高30% 成本下降45%

        亞馬遜已經(jīng)將大約 80% 的 Alexa 語音助手處理遷移到 Elastic Compute Cloud (EC2) Inf1 實例上處理。和使用傳統(tǒng) GPU 的 G4 實例相比,Inf1 實例將吞吐量提高了 30%,成本下降了 45%。亞馬遜認為,它們是推斷自然語言和語音處理工作負載的最佳實例。

      亞馬遜Alexa運算遷移至自家芯片:吞吐量提高30% 成本下降45%

        Alexa 的工作方式是這樣的:實際的智能音箱(或者揚聲器)可以不做任何操作,所有任務都交由 AWS 處理器完成?;蛘吒鼫蚀_的說,一旦 Echo 設備上的芯片檢測到喚醒詞,系統(tǒng)就會啟動。。它開始實時將音頻流傳輸?shù)皆?。在?shù)據(jù)中心的某個地方,音頻被轉換為文本(這是推理的一個示例)。然后從文本中提取含義(另一個推理實例)完成所需要的所有操作,例如獲取當天的天氣信息等等。

        Alexa 完成您的請求后,她需要將答案傳達給您。然后,腳本被轉換為音頻文件(另一個推理示例),并發(fā)送到您的Echo設備。回音播放文件,以便于你出行的時候是否決定帶上雨傘。顯然,推理是工作的重要組成部分。毫不奇怪,亞馬遜投入了數(shù)百萬美元來制造完美的推理芯片。

        Inferentia 芯片由四個 NeuronCore 組成。每個實現(xiàn)一個“高性能脈動陣列矩陣乘法引擎”。每個NeuronCore或多或少地由以線性,獨立方式處理數(shù)據(jù)的大量小型數(shù)據(jù)處理單元(DPU)組成。每個Inferentia芯片還具有巨大的緩存,從而提高了延遲。

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