摘要：12月3日，亚马逊云科技re:Invent 2024大会正式起航，本届大会主题“让理想发生”。回想10年前，re:Invent 2014大会主题为“新常态”，即云作为一种新的IT模式，已渐成常态。
12月3日，亚马逊云科技re:Invent 2024大会正式起航，本届大会主题“让理想发生”。回想10年前，re:Invent 2014大会主题为“新常态”，即云作为一种新的IT模式，已渐成常态。
从最新的发布来看，本届的“让理想发生”可以理解为亚马逊云科技正引领我们走向AI，加速走进GenAI时代。
在《周一晚间秀》开场环节，亚马逊云科技高级副总裁Peter DeSantis以“树根”为喻，阐述了亚马逊云科技的创新源动力，森林、树木繁荣茂盛的背后是深深扎根土壤的根系。亚马逊云科技的创新发展得益于公司文化，在扩展规模的同时，坚定地关注安全性、运营效率、成本和创新，为客户带来更高的价值、更低的成本和更好的体验。
1）计算：“云端芯”一体化提供强大的AI基础设施
从开始自研通用芯片开始，亚马逊云科技开创了自己的“云端芯”一体化路线并行稳致远，从云基础设施到AI 基础设施不断发展。
目前亚马逊云科技已经推出四大自研芯片产品组合包括：Nitro系统、通用芯片Graviton、AI训练芯片Trainium和AI推理芯片Inferentia。
亚马逊云科技于2018年推出第一代基于ARM架构的Amazon Graviton系列CPU芯片，最新的Amazon Graviton4代表了迄今最强大的Amazon Graviton芯片，相比Amazon Graviton3具有3倍的vCPU数量，适用于需求苛刻的企业工作负载。
“企业选择亚马逊云科技的一个重要原因是安全。把安全作为首要任务贯穿我们的所有工作：从数据中心的设计，到芯片的研发，再到虚拟化堆栈和服务架构的构建。安全始终是我们的核心考量，是一切工作的基石和出发点。”亚马逊云科技CEO Matt Garman说。
Amazon Nitro系统革新亚马逊云科技的服务器架构，引入硬件完整性的验证管控机制。为了确保整个硬件供应链的安全性，从芯片制造阶段开始，Amazon Nitro就对每个硬件组件进行加密认证，从根本上防止硬件层面的攻击和篡改。基于Amazon Nitro的安全和Amazon Graviton4的协同组合创造了亚马逊云科技迄今为止最安全的计算产品之一。这意味着你的工作负载在硬件上运行，从制造的那一刻到每一秒的操作都经过加密验证，这是传统服务器和数据中心根本无法实现的。
随着大模型参数越来越多，对算力的要求呈指数级增长。构建AI基础设施需要构建更强大的服务器以及更高效率的服务器集群。
Amazon Trainium2专门为人工智能工作负载而设计，采用了先进的封装技术，极大提高了能效和性能。基于Amazon Trainium2加速器，亚马逊云科技推出了全新的Amazon Trainium2服务器（Amazon Trainium2 Server），可提供20万亿次每秒浮点运算能力。
通过NeuronLink技术集成打造的EC2 Trainium2 UltraServer，是一个性能猛兽。由64个Amazon Trainum2加速器构成的Amazon Trainium2 UltraServer，可提供83.2万亿次每秒浮点运算能力。相比亚马逊云科技现有人工智能训练实例，UltraServer的计算能力高出5倍，内存容量则是现有规模最大者的10倍，是训练万亿级参数的大型人工智能模型所需要的超级计算平台。
在构建大规模AI集群方面，网络非常关键。亚马逊云科技开发出面向大规模人工智能集群的网络架构“10p10u网络”，供数十PB/s的网络带宽，延迟低于10微秒。
在大会开场之夜，LLM创业公司Anthropic联合创始人兼首席计算官Tom Brown宣布下一代Claude模型将在Project Rainier上训练，Project Rainier是一个集成数十万个Amazon Trainium2芯片的集群，运算能力是以往集群的5倍多。
此外，在GPU计算实例方面，Amazon EC2 P6实例基于英伟达Blackwell架构GPU，是上一代性能的2.5倍。
Matt还介绍了基于3nm先进工艺的Trainium3芯片，达到上一代的2倍性能。
亚马逊云科技始终痴迷于满足实际工作负载，而不是基准测试，这使得产品可以满足严苛的真实场景需求。
2）存储：推出新的Amazon S3存储桶类型和元数据服务
存储方面，亚马逊云科技在Amazon S3对象存储方面推出了Amazon S3 Tables和Amazon S3 Metadata。
Amazon S3 Tables是一种新的S3存储桶类型，对Apache Iceberg存储数据进行了优化，与存储在标准 Amazon S3 存储桶上的普通 Parquet 文件相比，Amazon S3 Tables服务的查询性能最高可提高 3 倍，每秒事务处理量（TPS）最高可提高 10 倍。此外，新服务能自动完成表维护的“繁重工作”。
Garman说，Amazon S3 完全重塑了数据湖世界的对象存储，将改变数据湖性能的游戏规则。
Amazon S3 Metadata是元数据服务，以帮助管理Iceberg环境中存储的大量数据，新服务将近乎实时地自动生成可查询的对象元数据，以帮助加快数据发现和提高数据理解能力，使客户无需再构建和维护自己复杂的元数据系统。元数据管理的自动化对数据量超过1PB的大型环境尤其有益。
3）数据库方面：推出两项新服务，强化跨区域一致性
数据库领域，亚马逊云科技延续精细化服务，提供可靠的产品服务，为企业提升效率、降低成本。
亚马逊云科技推出了两项新的数据库服务，最快的分布式数据库Amazon Aurora DSQL和Amazon DynamoDB global tables（全局表）新功能。
Amazon Aurora DSQL是专为下一代Aurora打造的无服务器分布式SQL的数据库，具有迄今为止最快的读写速度，可以在多个区域内独立扩展计算和存储，轻松实现99.999%的高可用性。
通过今天发布的全新Aurora DSQL采用了新技术和新工艺来克服分布式数据库面临的两大挑战：如何在地理位置不同的节点上以低延迟实现强一致性，以及以微秒级精度同步全球服务器。
为了在低延迟的情况下实现多区域强一致性，Amazon Aurora DSQL 将事务处理与存储解耦，Amazon Aurora DSQL只在提交时检查每个事务，并在提交时并行处理所有区域的所有写入，从而提供一个具有强大一致性和快速写入的多区域数据库。为了确保每个区域都能以准确的顺序看到每个数据库操作，Amazon Aurora DSQL使用了自己的时间同步服务，该服务在每个 EC2实例上添加了硬件参考时钟，将它们同步到与卫星连接的原子钟，从而在世界任何地方提供微秒级的精确时间。
Amazon Aurora DSQL与同样使用原子钟保证一致性的Spanner 进行了比较，对于一个基本的 10 次事务SQL语句，Amazon Aurora DSQL的读写吞吐量是其4倍。
Amazon DynamoDB第一个完全托管的无服务器NoSQL数据库，有了全局表新功能，该数据库现支持多区域强一致性，确保客户的多区域应用程序始终读取最新数据，而无需更改任何应用程序代码。
亚马逊总裁Andy Jassy带来了亚马逊云科技自研大模型家族，一口气发布6款大模型、预告2款大模型，这是Amazon Nova系列基础模型的首秀，亚马逊云科技提供的最先进的新基础模型提供前沿智能和行业领先的性价比。
·Amazon Nova Micro：文生文模型，低延迟低成本
·Amazon Nova Lite：系列中最低成本快速处理图片、视频、文字输入的多模态模型
·Amazon Nova Pro：性能和成本达到平衡的多模态模型
·Amazon Nova Premier：系列模型中最强大的多模态模型，适用于复杂推理任务，模型蒸馏的最佳教师模型（在 2025 年第 1 季度推出）
·Amazon Nova Canvas：图片生成模型，内置安全控制
·Amazon Nova Reel：视频生成模型，现已支持生成6秒视频，2分钟版即将推出
Andy Jassy透露，亚马逊云科技将在明年推出两款下一代Nova模型：“语音到语音”模型（Nova Speech-to-Speech）和 “任意到任意”多模态模型Nova Any-to-Any，其输入和输出可以是文本、图像、音频或视频，也就是能用同一个模型执行各种任务。
生成式AI平台Amazon Bedrock宣布推出模型蒸馏、自动推理检查、多Agent协作三大全新功能，继续改变生成式AI时代游戏规则。
1）模型蒸馏，成本最高降低75%
模型的更新迭代非常迅速，版本众多，企业基于业务需求找到合适的模型，需要做很多工作。模型蒸馏（Model Distillation）是目前业内采用的一种解决方案。所谓模型蒸馏是将一个复杂的大型模型（通常称为“教师模型”）的知识传递给一个更简单的小型模型（通常称为“学生模型”），以提高学生模型的性能和效率，同时减少其计算复杂度和存储需求。
借助Amazon Bedrock Model Distillation，客户能够创建更快、更具成本效益的模型，只需针对给定用例选择最佳模型，并从同一模型系列中选择较小的模型，即可以合适的成本提供其应用程序所需的延迟。目前支持来自Antropic、Meta和Amazon的模型。
与原始模型相比，经过蒸馏的模型速度最高提升500%，成本最高降低75%。
2）自动推理检查，防止幻觉
模型幻觉是行业共性挑战，亚马逊云科技在实践中发现自动推理检查可以有效防止幻觉。
通过Amazon Bedrock Automated Reasoning checks，可以检查模型所做的事实陈述是否准确，这基于可靠的数学验证，并向客户展示它是如何得出这一结论的。这能够防止因幻觉产生的事实性错误，提供纠正建议。
3）多Agent协作，更加高效
Amazon Bedrock Agents 现在支持多代理协作，构建、部署和编排多个Agent，协同处理复杂的多步骤任务，使构建和协调专业代理执行复杂工作流变得更加容易。
此外，基于强大的Tranium2服务器，亚马逊云科技推出了Amazon Bedrock低延迟优化推理。广受欢迎的Llama模型的Llama 405B和Llama 70B低延迟优化版本，在亚马逊云科技上展现出超越其他云提供商的出色表现。
此外，在本次大会上，亚马逊云科技还发布了下一代 Amazon SageMaker，满足客户所有数据、分析和 Al 需求。这包括新的Amazon SageMaker Unified Studio，它使您可以轻松访问组织中的所有数据，无论这些数据存储在何处，并在各种用例中使用最佳工具对其进行操作。
在应用层，亚马逊云科技推出了Amazon Q Developer、Amazon Q Business等方面的创新，其中，Amazon Q Developer可自动生成单元测试，并帮助开发人员编写和维护代码文档。它可以生成第一个代码审查，供开发人员提交代码时使用。
Amazon Q Biz可帮助员工更快地找到公司信息，提高工作效率。Amazon Q 的新功能将为客户在Amazon Q Biz和Amazon QuickSight中的Q之间提供更好的洞察力。比如，员工可以使用Amazon Q生成每月业务回顾更新，将电子邮件和单据中的信息与来自Amazon QuickSight 的条形图和出色的视觉效果相结合，获得新的洞察。
不得不感叹，re:Invent 2024再次为大家呈上了丰饶的科技盛宴，让理想发生。正像亚马逊Logo一样，一个箭头从A到Z，这代表了一个无限的宝库，应有尽有。如今，亚马逊云科技也为企业、开发者提供了AI时代全面而强大的产品服务，大家可以按需取用，迈进属于自己的GenAI时代。
*前述特定亚马逊云科技生成式人工智能相关的服务仅在亚马逊云科技海外区域可用，亚马逊云科技中国仅为帮助您发展海外业务和/或了解行业前沿技术选择推荐该服务。
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来源：AI中国一点号
