亚马逊发布 Trainium3 芯片，并预告支持英伟达生态的 Trainium4

在 2025 年 AWS re:Invent 大会上，亚马逊云科技（AWS）正式推出其最新一代 AI 训练芯片 Trainium3，并首次公布下一代 Trainium4 的技术路线图——后者将支持与 英伟达 GPU 互操作，标志着 AWS 在自研芯片战略上的关键转向。

Trainium3：性能与能效双提升

• 制程工艺：3 纳米
• 系统架构：Trainium3 UltraServer，单机支持 144 颗芯片
• 性能表现：
  • AI 训练速度 提升超 4 倍
  • 板载内存 增加 4 倍
  • 单集群可扩展至 100 万颗芯片（前代的 10 倍）
• 能效：相比 Trainium2，功耗降低 40%，在 AI 算力竞赛中强调“绿色计算”

AWS 表示，该系统已服务于 Anthropic、Karakuri（日本 LLM 创企）、SplashMusic、Decart 等客户，在推理场景中显著降低单位成本。

关键转向：Trainium4 将兼容英伟达生态

最值得关注的是 AWS 对 Trainium4 的预告：

• 支持 NVLink Fusion：英伟达的高速芯片互连技术，允许 Trainium4 与 H100/H200/B100 等 GPU 直接协同工作
• 保留自研服务器优势：仍使用 AWS 低成本、高密度的自研机架与网络架构
• 兼容现有 AI 软件栈：虽未明确支持 CUDA，但通过硬件级互连，为 CUDA 生态应用迁移铺平道路

这一设计意在解决自研芯片的最大瓶颈：生态割裂。过去，用户需重写代码才能从英伟达平台迁移到 Trainium。而 Trainium4 的混合架构，有望让客户在不放弃现有 CUDA 投资的前提下，逐步引入更低成本的 AWS 芯片。

为什么这很重要？

• 对 AWS：降低客户迁移门槛，加速抢占英伟达主导的 AI 云市场
• 对开发者：未来或可在同一集群中混合使用 GPU 与 Trainium，灵活平衡性能与成本
• 对行业：继 Google TPU、微软 Maia 后，主流云厂商正从“完全替代”转向“生态共存”

何时可用？

• Trainium3：已上线 AWS 云服务
• Trainium4：尚无明确发布时间，但按 AWS 一年一迭代的节奏，预计 2026 年 re:Invent 大会正式发布