在2025年 AWS re:Invent 全球开发者大会上，亚马逊云科技（AWS）揭开了其最新一代 AI 训练芯片 Trainium3 的神秘面纱。这款芯片不仅代表了 AWS 在自研硬件领域的又一次重大突破，也为大规模人工智能模型的训练与部署提供了更高效、更具成本效益的新路径。
据 AWS 官方披露，Trainium3 采用业界领先的 3 纳米工艺打造，在核心性能指标上实现了跨越式升级：相较上一代 Trainium2，其训练性能提升高达 4 倍，片上内存容量同样扩充至 4 倍，而能效比则优化了 40%。这一系列技术跃进意味着 Trainium3 能够在处理复杂 AI 工作负载时，提供更低延迟、更高吞吐量和更优的单位算力能耗表现，尤其适用于当前主流的大语言模型和生成式 AI 应用场景。
配合 Trainium3 芯片一同亮相的，还有全新的 Trainium3 UltraServer 服务器系统。该系统设计极具前瞻性，单台服务器最多可集成 144 颗 Trainium3 芯片，并支持构建包含多达 100 万颗芯片的超大规模集群——这一规模是前代系统的整整 10 倍。如此庞大的计算资源池，将极大加速分布式训练任务的执行效率，同时显著摊薄单位推理成本。AWS 强调，此举旨在帮助客户以更经济的方式运行高密度 AI 负载，从而推动企业级 AI 应用的普及与落地。
更值得关注的是，AWS 同时公布了下一代芯片 Trainium4 的初步路线图。新芯片将首次引入对英伟达 GPU 生态的原生支持，通过集成 NVLink Fusion 高速互连技术，实现 Trainium4 与 NVIDIA GPU 在同一架构下的无缝协同。这种异构计算能力的融合，不仅有望进一步释放整体系统性能潜力，还将大幅降低那些已在英伟达平台上深度优化的 AI 应用向 AWS 云迁移的技术门槛。结合亚马逊自研的低成本服务器基础设施，Trainium4 有望成为打通跨厂商 AI 算力生态的关键桥梁。
划重点:
🌟 Trainium3性能提升4倍，内存和能效分别增至4倍和40%。
🔗 UltraServer 系统可搭载100万颗芯片，支持超大规模集群。
🚀 Trainium4将支持与英伟达 GPU 协同工作，降低 AI 应用迁移门槛。
