
【亞馬遜啟動Rainier數據中心,以支持Anthropic訓練AI模型】亞馬遜云服務(AWS)已啟用其位于美國印第安納州的Rainier數據中心 , 旨在使用亞馬遜的自研Trainium芯片加速Anthropic公司大型語言模型(LLM)Claude的訓練 。 Rainier設施是亞馬遜在該州的最大投資項目 , 獲得了110億美元的資金支持 。
該數據中心占地1200英畝 , 計劃共建設30棟建筑 , 電力容量超過2.2GW , 足以為約160萬戶家庭供電 。 目前 , 已有七棟建筑投入運營 , 容納了約50萬顆Trainium2芯片 。 AWS計劃在今年年底前將這一數字翻倍至100萬顆 。
亞馬遜云服務首席執行官Matt Garman表示 , Rainier項目是專為Anthropic設計的 , 這使亞馬遜能夠通過垂直整合(結合定制硬件和優化軟件)在AI訓練市場占據更大份額 。 此前 , 亞馬遜承諾向Anthropic提供約80億美元的支持 , 包括用于模型訓練和部署的Trainium AI芯片及AWS云基礎設施 。
亞馬遜和Anthropic正在合作開發下一代AI芯片 。 亞馬遜透露 , 它正在與Anthropic聯合開發下一代Trainium 3芯片 , 并計劃在幾個月內推出 。 Anthropic的首席產品官Mike Krieger強調 , 他的公司在芯片設計階段提供的反饋有助于提高其能源效率、訓練速度并降低延遲 。
亞馬遜云服務副總裁Prasad Kalyanaraman解釋說 , 管理從硬件設計到云軟件平臺的整個技術堆棧 , 對于滿足大型AI模型嚴苛的計算需求至關重要 。 亞馬遜對Rainier數據中心的快速部署受到了Anthropic的稱贊 , 稱其遠快于競爭對手 , 這凸顯了速度和規模在AI基礎設施競賽中的重要性 。
Anthropic與谷歌云敲定數百億美元合作10月24日 , 谷歌和Anthropic發布聲明 , 宣布谷歌將向Anthropic供應至多100萬塊專用AI芯片TPU以及附加的谷歌云服務 , 這筆交易價值數百億美元 。
谷歌在聲明中透露 , Anthropic大幅擴大對谷歌云TPU 芯片的使用規模 , 旨在為公司提供訓練和運行下一代Claude模型所需的算力及計算資源 。 到2026年 , Anthropic將獲得總計遠超1吉瓦的算力支持 。 這是Anthropic迄今為止規模最大的TPU使用擴容計劃 。
除了100萬塊TPU芯片 , Anthropic還將使用額外的谷歌云服務 。 未來數年 , 這些資源將為其研發團隊提供領先的AI優化基礎設施 , 助力團隊開展工作 。 為什么選擇TPU?谷歌表示核心原因在于其高性價比和能效優勢 , 同時Anthropic在使用TPU訓練和運行模型方面已有成熟經驗 。
值得一提的是 , Anthropic 與谷歌云最初于 2023 年宣布建立戰略合作伙伴關系 。 當時 , Anthropic 借助谷歌云的AI基礎設施訓練模型 , 并通過谷歌云的 Vertex AI平臺及Google Cloud Marketplace向企業提供這些模型 。 如今 , 已有數千家企業在谷歌云上使用 Anthropic 的 Claude 模型 , 包括 Figma、Palo Alto Networks、Cursor 等 。
谷歌TPU是為AI計算設計的專用集成電路(ASIC) , 其核心架構包括脈動陣列、軟硬件協同設計和多芯片互聯架構 。 其中 , 脈動陣列由大量簡單處理單元(PE)組成網格 。 數據從陣列邊緣輸入 , 每個PE執行乘法累加運算 , 結果傳遞給相鄰PE 。 這種設計高度復用數據 , 減少對主內存的訪問 , 實現高效矩陣乘法計算 , 是TPU處理AI任務的核心 。TPU通過編譯器提前規劃數據路徑 , 無需復雜緩存機制 , 降低能耗 。 例如 , XLA編譯器將程序轉化為適合TPU的靜態二進制文件 , 減少內存訪問 , 提升能效 。TPU通過光線路交換(OCS)技術實現大規模芯片互聯 , 支持靈活的拓撲結構(如3D環面) 。 OCS允許動態重構網絡拓撲 , 提升容錯能力和并行效率 , 支持數千顆芯片組成的超大規模計算集群(如TPU Pod) 。
針對此次合作 , Anthropic首席財務官克里希納?拉奧(Krishna Rao)表示:“Anthropic與谷歌擁有長期合作關系 , 此次最新擴容將幫助我們持續擴充算力 , 以探索人工智能的前沿領域 。 我們的客戶 , 無論是《財富》500強企業 , 還是原生AI初創公司 , 都依賴 Claude 開展最重要的工作 。 此次擴容將確保我們能滿足指數級增長的需求 , 同時保證公司的模型始終處于行業前沿 。 ”
谷歌云首席執行官托馬斯?庫里安(Thomas Kurian)稱:“Anthropic 選擇大幅擴大TPU的使用規模 , 這反映出其團隊多年來使用TPU所體驗到的卓越性價比和能效 。 基于當前已經十分成熟的AI加速器產品組合 , 我們將繼續創新 , 進一步提升TPU的能效和算力 。 ”
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