對于巨頭來說，AI已經(jīng)不再那么神秘，因此，很多有自身需要或者有客戶的大廠都會從合作走到自研這一步，現(xiàn)在，巨頭亞馬遜也逐漸擺脫對NVIDIA的依賴，開始了人工智能芯片的自研，且其芯片吞吐量提高達到30%。

　　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。

　　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)皆啤Ｔ跀?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?；匾舨シ盼募?，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。