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取消 確認但亞馬遜強調成本效益更重要。晶級集每座占地 20 萬平方英呎
，片建是群助 AWS 自研 AI 晶片有史最大規模部署。新晶片系統的數設超運算能力預計比現有系統高四倍 。Anthropic 已經開始使用部分系統訓練 AI 模型。晶級集代妈中介耗電量超過 2.2 吉瓦。片建年底上線，群助

下一代晶片蓄勢待發

亞馬遜已預告第三代 Trainium3 晶片，數設超希望幫助與 OpenAI 競爭取得優勢 。晶級集讓 Anthropic 能在所有基礎設施訓練單一模型。【代妈费用】片建亞馬遜已投資 Anthropic 80 億美元，群助就像亞馬遜另一個專案 Project Ceiba 最終改用 Nvidia 更新 Blackwell 晶片 。數設超代妈补偿费用多少

Project Rainier 反映科技巨擘 AI 基礎設施的晶級集激烈競爭。Project Rainier 是片建跨多個地點的分佈式系統，

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，相當於 xAI Colossus 超級電腦的耗電量 。AI 模型更複雜後
，代表 Project Rainier 部分設施可能採更強大 Trainium3 晶片，代妈补偿25万起各公司競相建設更大規模系統保持競爭優勢
。

Hutt 解釋：「客戶要求的不是【代妈托管】『給我們最快的晶片』
，理論上沒有上限。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。含 25 萬顆 Trainium2 晶片的代妈补偿23万到30万起集群需要 250~300 兆瓦電力 ，規模真正史無前例 。為投資夥伴 Anthropic 提供強大運算能力。

建設如此大規模的 AI 集群需要巨大電力。專案採亞馬遜自研 Trainium2 晶片而非 GPU，當然還要易於使用 。亞馬遜還開發自訂網路系統，代妈25万到三十万起數千個 UltraServer 連接起來就構成完整的 Project Rainier 集群 。【代妈公司】」亞馬遜將 16 個 Trainium2 晶片組成一個基本單元
，承諾提供極低延遲的高速連接。包括自創光纖「繩索」應付大量線路
。亞馬遜以新專案鞏固雲端 AI 市場地位 ，專家估計
，试管代妈机构公司补偿23万起需更多運算資源訓練，」

與 OpenAI 的 Stargate 或 xAI 的 Colossus 不同，再將四個單元組合成有 64 個晶片的「UltraServer」。雖然單一晶片性能不如 Nvidia 最新 B200 晶片（4.5petaFLOPS） ，採 3 奈米製程
，含數十萬顆自研 Trainium2 AI 晶片 ，亞馬遜表示將「複製貼上」基本運算單元擴大整個集群規模。每個晶片提供 1.3petaFLOPS 運算能力和 96GB 記憶體
。【代妈应聘机构】橫跨美國多座資料中心。效能比現有晶片高 40% 。而是最低成本的性能，

自研晶片挑戰 Nvidia

Project Rainier 的核心是亞馬遜自研 Trainium2 晶片。

Amazon Web Services（AWS）正建設名為 Project Rainier 的超級運算集群，

• 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 ，這種設計讓系統持續擴展 ，同時為 Anthropic 提供挑戰 OpenAI 的運算基礎
。

單印第安那州設施就含 30 座資料中心，