电子发烧友网报道(文/周凯扬)云服务作为目前市面上利润最大的市场之一,已然成了不少互联网巨头公司的主要业务,而云服务供应商中稳坐头号交椅的,自然是亚马逊的AWS。作为占据全球市场近三分之一,在中国市场仅次于阿里云的公共云平台,亚马逊的云业务成了它最赚钱的业务,甚至在其零售业务开始亏损时,也依然在一己之力撑起亚马逊的利润率。
亚马逊的AWS业务之所以能收获这样的成功,同样离不开硬件。云服务市场初期的竞争很简单,由于硬件用的都是英特尔、AMD这些厂商的服务器产品线,所以差距不大,只能靠虚拟化技术之类的软件架构以及更高的性价比来吸引客户。但为了进一步降低成本,云服务厂商们也纷纷开始自研芯片,亚马逊、谷歌还有阿里巴巴都是如此。
一次成功的收购
对于云服务的基石实例来说,虚拟化是至关重要的。亚马逊此前用到的都是Xen这一开源虚拟化技术,随后在发现Xen在硬件虚拟化上的一些限制之后,亚马逊开始转向另一个开源虚拟化技术KVM。
但也正是这一转变让他们有了重大发现,那就是尽管英特尔和AMD的服务器CPU在虚拟化上越来越成熟,但KVM能与ASIC紧密结合在一起反而能发挥出更大的优势。为此,他们决定发展自己的芯片设计业务。
2015年,亚马逊以未公开的金额收购了一家来自以色列的初创芯片公司Annapurna Labs,而这时的Annapurna Labs甚至没有任何公开的产品,但亚马逊很明显看中了他们在服务器芯片上的开发实力。果不其然,2015年起,带有Annapurna Labs标志的ASIC芯片开始出现在Project Nitro中,只不过大部分ASIC芯片都只是作为网络/存储卸载卡,上,每个实例的硬件主体大部分还是英特尔的x86 CPU。
亚马逊自研CPU和AI芯片 / 亚马逊
2018年,第一代AWS Graviton面世,作为亚马逊自研的ARM服务器CPU方案,基于该处理器的实例在使用成本上要低于基于x86的方案,收获了不少用户的同时,也扩展了ARM的云端开发生态。这之后公布的第二代与第三代AWS Graviton,都为通用工作复杂提供了更高的性价比。
之所以有这么快的迭代速度,与亚马逊以IP为导向的设计路线有关。以AWS Graviton2和Graviton3为例,这两者分别运用了ARM Neoverse N1和Neoverse V1的方案,并不需要亚马逊像Ampere Computing这样的服务器芯片厂商一样,开始考虑自研ARM IP。
AI/ML带来的新一波热潮
提供通用计算托管平台的亚马逊也没有止步于此,他们看上了新的市场,那就是AI/ML。作为“新电力”的人工智能正在为各个行业带去新的生机,但所需的算力也成了转型过程中最大的难题。最初大家指望用CPU来解决AI算力的问题,然而面对全新的计算方式,CPU很快就显得心有余而力不足。
但要去做GPU需要的技术积累可不少,市面上也只有英伟达的GPU在AI/ML上打出了名号,所以亚马逊和许多AI芯片初创公司一样,还是打算从ASIC上出发,推出了Inferentia和Trainium这两款推理和训练芯片。
不过Inferentia和Trainium与Graviton的定位是一样的,亚马逊并不指望从性能上打败如日中天的GPU,而是希望提供一个成本更低延迟更低并支持更多算法的方案,继续发挥云服务在即用即付这一高性价比商业模式上的优势。
与此同时,亚马逊作为全球市占比第一的云服务厂商,单靠自己的硬件是没法实现这样的地位的,所以无论是英伟达的GPU还是英特尔Habana Labs的AI加速器,亚马逊也都有合作部署。
即便Inferentia和Trainium带来了一定的成本和功耗优势,但要想打破当下以GPU主导的AI/ML生态,还面临着不少挑战,英伟达的CUDA已经打造了一个相当庞大的开发社区,要想让开发者迁移到ASIC硬件上,还有庞大的移植工作需要完成。这也是为何亚马逊的Annapurna Labs部门目前开放的100多个职位中,硬件开发的其实只有10多位,余下的大部分还是软件开发岗,大部分AI芯片初创公司也在面临着这类困境,并非独此一家。
结语
在大部分服务器CPU、AI/ML加速器初创公司眼中,直接把硬件卖给各大数据中心和互联网公司并不是唯一的销售途径,能傍上亚马逊、谷歌和阿里巴巴这样的大腿不仅能盈利,还能提高自己产品的普及程度。
这也是为何Ampere Computing的Altra处理器开始陆续出现在Azure、谷歌云和阿里云等平台上,云服务平台自研芯片归根结底还是为了提供性价比更高的方案,但他们的客户还在猛增阶段,只靠闭门造车肯定是没法扩大市场份额的,拥抱更大的硬件生态才能实现共赢。
亚马逊的AWS业务之所以能收获这样的成功,同样离不开硬件。云服务市场初期的竞争很简单,由于硬件用的都是英特尔、AMD这些厂商的服务器产品线,所以差距不大,只能靠虚拟化技术之类的软件架构以及更高的性价比来吸引客户。但为了进一步降低成本,云服务厂商们也纷纷开始自研芯片,亚马逊、谷歌还有阿里巴巴都是如此。
一次成功的收购
对于云服务的基石实例来说,虚拟化是至关重要的。亚马逊此前用到的都是Xen这一开源虚拟化技术,随后在发现Xen在硬件虚拟化上的一些限制之后,亚马逊开始转向另一个开源虚拟化技术KVM。
但也正是这一转变让他们有了重大发现,那就是尽管英特尔和AMD的服务器CPU在虚拟化上越来越成熟,但KVM能与ASIC紧密结合在一起反而能发挥出更大的优势。为此,他们决定发展自己的芯片设计业务。
2015年,亚马逊以未公开的金额收购了一家来自以色列的初创芯片公司Annapurna Labs,而这时的Annapurna Labs甚至没有任何公开的产品,但亚马逊很明显看中了他们在服务器芯片上的开发实力。果不其然,2015年起,带有Annapurna Labs标志的ASIC芯片开始出现在Project Nitro中,只不过大部分ASIC芯片都只是作为网络/存储卸载卡,上,每个实例的硬件主体大部分还是英特尔的x86 CPU。
亚马逊自研CPU和AI芯片 / 亚马逊
2018年,第一代AWS Graviton面世,作为亚马逊自研的ARM服务器CPU方案,基于该处理器的实例在使用成本上要低于基于x86的方案,收获了不少用户的同时,也扩展了ARM的云端开发生态。这之后公布的第二代与第三代AWS Graviton,都为通用工作复杂提供了更高的性价比。
之所以有这么快的迭代速度,与亚马逊以IP为导向的设计路线有关。以AWS Graviton2和Graviton3为例,这两者分别运用了ARM Neoverse N1和Neoverse V1的方案,并不需要亚马逊像Ampere Computing这样的服务器芯片厂商一样,开始考虑自研ARM IP。
AI/ML带来的新一波热潮
提供通用计算托管平台的亚马逊也没有止步于此,他们看上了新的市场,那就是AI/ML。作为“新电力”的人工智能正在为各个行业带去新的生机,但所需的算力也成了转型过程中最大的难题。最初大家指望用CPU来解决AI算力的问题,然而面对全新的计算方式,CPU很快就显得心有余而力不足。
但要去做GPU需要的技术积累可不少,市面上也只有英伟达的GPU在AI/ML上打出了名号,所以亚马逊和许多AI芯片初创公司一样,还是打算从ASIC上出发,推出了Inferentia和Trainium这两款推理和训练芯片。
不过Inferentia和Trainium与Graviton的定位是一样的,亚马逊并不指望从性能上打败如日中天的GPU,而是希望提供一个成本更低延迟更低并支持更多算法的方案,继续发挥云服务在即用即付这一高性价比商业模式上的优势。
与此同时,亚马逊作为全球市占比第一的云服务厂商,单靠自己的硬件是没法实现这样的地位的,所以无论是英伟达的GPU还是英特尔Habana Labs的AI加速器,亚马逊也都有合作部署。
即便Inferentia和Trainium带来了一定的成本和功耗优势,但要想打破当下以GPU主导的AI/ML生态,还面临着不少挑战,英伟达的CUDA已经打造了一个相当庞大的开发社区,要想让开发者迁移到ASIC硬件上,还有庞大的移植工作需要完成。这也是为何亚马逊的Annapurna Labs部门目前开放的100多个职位中,硬件开发的其实只有10多位,余下的大部分还是软件开发岗,大部分AI芯片初创公司也在面临着这类困境,并非独此一家。
结语
在大部分服务器CPU、AI/ML加速器初创公司眼中,直接把硬件卖给各大数据中心和互联网公司并不是唯一的销售途径,能傍上亚马逊、谷歌和阿里巴巴这样的大腿不仅能盈利,还能提高自己产品的普及程度。
这也是为何Ampere Computing的Altra处理器开始陆续出现在Azure、谷歌云和阿里云等平台上,云服务平台自研芯片归根结底还是为了提供性价比更高的方案,但他们的客户还在猛增阶段,只靠闭门造车肯定是没法扩大市场份额的,拥抱更大的硬件生态才能实现共赢。
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。
举报投诉
-
芯片
+关注
关注
447文章
47788浏览量
409094 -
亚马逊
+关注
关注
8文章
2480浏览量
82372
发布评论请先 登录
相关推荐
拓维信息及旗下开鸿智谷同获华为HarmonyOS开发服务商认证
近日,拓维信息及旗下开鸿智谷双双通过华为HarmonyOS开发服务商认证,成为华为“鸿蒙服务商先锋计划”认证级伙伴。秉持共同发展、共创价值的合作理念,拓维信息、开鸿智谷将携手华为打造
软通动力荣膺首批“HarmonyOS开发服务商”
华为在南京隆重举办了以“聚势谋新,携手并进”为主题的鸿蒙服务商政策发布及先锋计划授牌仪式。在这一重要时刻,深度参与鸿蒙生态建设的软通动力受邀出席,并光荣地荣获了“HarmonyOS开发服务商”的称号,成为华为在这一领域首批认证的服务商
华讯利用亚马逊云科技打造安全托管服务与产品组合
助力企业实现数据全生命周期防护 北京2024年1月23日 /美通社/ -- 行业数字化服务商华讯网络系统有限公司(简称华讯)充分利用亚马逊云科技丰富的数据和安全服务以及解决方案,结合自身在安全领域
云服务生态演进:亚马逊云科技轻量应用服务器应对复杂需求
难度、使用和管理流程,提供了独立的产品控制台,并一站式融合了常用基础云服务,是众多企业上云的理想选择。 随着轻量应用服务器的逐渐兴起,各大服务器提供商也开始在这一领域加大投入。Amaz
云服务商一般提供的存储服务有哪些
云服务商一般提供的存储服务有很多,包括以下几种: 对象存储服务:对象存储服务是云服务商提供的一种分布式、可扩展、高可靠的存储
诚迈科技成为华为终端云服务“元服务服务商”
近日,诚迈科技在元服务领域的能力再次受到行业和市场的认可,成为华为终端云服务“元服务服务商”。这是继荣获2023“元服务创新贡献奖”之后又一
盘点九个可使用免费CDN的云服务商(2023版)
大部分服务商(如阿里云,腾讯云,华为云等)的CDN服务是按使用量收费的,而且价格还不便宜,对于小公司站长来讲,这将是一笔不小的开销。也有一些服务商提供免费的CDN服务,本文简单的总结一
如何使用Alexa语音服务集成在受约束的物联网设备上设置语音命令
的内存密集型和计算密集型任务卸载到亚马逊管理的云服务中。将这些任务卸载到云中,允许基于带片上存储器的微控制器的受限设备支持Alexa。
Voice on Arm是
发表于 08-02 12:53
HarmonyOS元服务端云一体化开发快速入门(下)
数据处理位置。
注意: 由于云开发目前仅支持中国站点,请确保项目启用的数据处理位置包含中国站点。无论项目启用的默认数据处理位置为哪个站点,后续开发的云服务资源都将部署在中国站点。
6
发表于 06-15 15:52
HarmonyOS元服务端云一体化开发快速入门(上)
大小不能超过10MB。
三、配置工程信息
1.在工程配置界面,配置工程的基本信息。
点击“Next”,开始关联云开发资源。
*附件:HarmonyOS元服务端云
发表于 06-14 17:10
电梯五方通话有什么功能?|深圳梯云物联
。以上就是深圳梯云物联科技有限公司小编给您们介绍的电梯五方通话有什么功能的内容,希望大家看后有所帮助!深圳梯云物联科技有限公司成立于2017年,专注于电梯信息化管理和电梯全方位安全监管的研发与应用,是电梯行业领先的智能化解决方案提供商
发表于 06-13 16:26
评论