AWS 與 Cerebras 合作 AI 推論晶片架構，Trainium 結合 CS-3 系統
Amazon Web Services（AWS）與 AI 晶片公司 Cerebras Systems 宣布合作，將推出針對生成式 AI 與大型語言模型工作負載的高速推論解決方案。該方案將部署於 AWS 資料中心的 Amazon Bedrock 平台，結合 AWS 自研 AI 晶片 Trainium 與 Cerebras CS-3 系統，目標大幅提升 AI 推論速度。
AWS 表示，此次合作採用「推論分離（Inference Disaggregation）」架構，將 AI 推論流程拆分為兩個階段：提示處理（prefill）與輸出生成（decode）。其中 prefill 主要負責處理使用者輸入提示，具有高度平行運算特性，計算需求較高；而 decode 則負責逐步生成輸出內容，必須以序列方式產生 token，通常占據推論過程的大部分時間，需要較大量記憶體頻寬。
在此次架構中，AWS Trainium 將主要負責 prefill 階段，而 Cerebras CS-3 則專門負責 decode 運算，兩者透過 Elastic Fabric Adapter（EFA）高速網路連接，使不同處理器能針對各自擅長的運算任務進行最佳化。AWS 指出，透過這種分工方式，整體推論效能可望較現有方案提升一個數量級。
Trainium 為 AWS 自行設計的 AI 晶片，主要用於生成式 AI 訓練與推論，目前包括 Anthropic 與 OpenAI 等 AI 公司皆已採用相關基礎設施。其中 Anthropic 已將 AWS 做為主要模型訓練平台，而 OpenAI 也計劃透過 AWS 使用大規模 Trainium 運算資源。
另一方面，Cerebras 的 CS-3 系統則以高記憶體頻寬著稱，號稱其頻寬可達目前最快 GPU 的數千倍，適合用於加速推論過程中的 decode 階段。
隨著推理型 AI 模型逐漸普及，模型在推論時需要生成更多 token，推論速度也成為 AI 應用的重要瓶頸。Cerebras 表示，目前已有 OpenAI、Cognition 與 Mistral 等公司使用其系統加速 AI 工作負載。
（圖片來源：Cerebras）