晶片建設c 挑戰 助 AntAWS 數十萬 AI超級集群，

而是數設超最低成本的性能 ，當然還要易於使用。晶級集」亞馬遜將 16 個 Trainium2 晶片組成一個基本單元，片建再將四個單元組合成有 64 個晶片的群助「UltraServer」。相當於 xAI Colossus 超級電腦的數設超耗電量。專案採亞馬遜自研 Trainium2 晶片而非 GPU
，晶級集代妈费用亞馬遜還開發自訂網路系統，片建希望幫助與 OpenAI 競爭取得優勢 。群助年底上線，數設超AI 模型更複雜後 ，晶級集這種設計讓系統持續擴展 ，片建規模真正史無前例 。群助Anthropic 已經開始使用部分系統訓練 AI 模型。數設超代妈应聘机构需更多運算資源訓練，【代妈中介】晶級集效能比現有晶片高 40%。片建就像亞馬遜另一個專案 Project Ceiba 最終改用 Nvidia 更新 Blackwell 晶片
。包括自創光纖「繩索」應付大量線路 。

建設如此大規模的 AI 集群需要巨大電力。是代妈费用多少 AWS 自研 AI 晶片有史最大規模部署。但亞馬遜強調成本效益更重要
。

Hutt 解釋
 ：「客戶要求的不是『給我們最快的晶片』，雖然單一晶片性能不如 Nvidia 最新 B200 晶片（4.5petaFLOPS），耗電量超過 2.2 吉瓦。亞馬遜已投資 Anthropic 80 億美元，理論上沒有上限。代妈机构

Project Rainier 反映科技巨擘 AI 基礎設施的【代妈应聘公司最好的】激烈競爭。

下一代晶片蓄勢待發

亞馬遜已預告第三代 Trainium3 晶片，承諾提供極低延遲的高速連接。何不給我們一個鼓勵

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與 OpenAI 的 Stargate 或 xAI 的 Colossus 不同 ，Project Rainier 是代妈公司跨多個地點的分佈式系統，新晶片系統的【代妈可以拿到多少补偿】運算能力預計比現有系統高四倍 。

規模史無前例

亞馬遜 Annapurna Labs 產品總監 Gadi Hutt 表示：「這是我們首次建設如此大規模的訓練集群
 ，

• Amazon built a massive AI supercluster for Anthropic called Project Rainier – here’s what we know so far

（本文由 Unwire Pro 授權轉載；首圖來源
：Flickr/Web Summit CC BY 2.0）

文章看完覺得有幫助 ，專家估計，含 25 萬顆 Trainium2 晶片的集群需要 250~300 兆瓦電力
，

Amazon Web Services（AWS）正建設名為 Project Rainier 的代妈应聘公司超級運算集群，數千個 UltraServer 連接起來就構成完整的 Project Rainier 集群。每個晶片提供 1.3petaFLOPS 運算能力和 96GB 記憶體 。

單印第安那州設施就含 30 座資料中心，每座占地 20 萬平方英呎，讓 Anthropic 能在所有基礎設施訓練單一模型 。為投資夥伴 Anthropic 提供強大運算能力。【代妈机构】含數十萬顆自研 Trainium2 AI 晶片，各公司競相建設更大規模系統保持競爭優勢
。

自研晶片挑戰 Nvidia

Project Rainier 的核心是亞馬遜自研 Trainium2 晶片。採 3 奈米製程 ，亞馬遜表示將「複製貼上」基本運算單元擴大整個集群規模。亞馬遜以新專案鞏固雲端 AI 市場地位，亞馬遜正為印第安那州設施建設特殊的網路基礎設施，而非單一超級電腦。同時為 Anthropic 提供挑戰 OpenAI 的運算基礎 。橫跨美國多座資料中心
。代表 Project Rainier 部分設施可能採更強大 Trainium3 晶片，