7 月 14 日消息，亚马逊 AWS 在 6 月 24 日发布的一篇文章中，正式介绍了其大型分布式集群 Project Rainier。该项目凭借庞大的规模与先进的架构设计，有望成为目前世界上最强大的 AI 模型训练计算机，为大型语言模型、生成式 AI 等前沿领域的研发提供强劲算力支撑。
集群架构：分布式布局与 Trainium2 芯片核心
Project Rainier 并非局限于单一数据中心，而是分布在美国境内的多个不同数据中心，通过高效互联技术形成跨地域的超级计算网络。其核心硬件基础是 AWS 旗下 Annapurna Labs 芯片部门自主研发的 AI 芯片 Trainium2.这款芯片专为大规模 AI 训练场景优化，具备高算力密度与能效比优势。
具体架构设计上，每个服务器单元配备 16 颗 Trainium2 芯片，每 4 个服务器整合为一个 “UltraServer” 模块。在此基础上，数以万计的 UltraServer 通过高速互联技术连接，最终构成 Project Rainier 这一 “UltraCluster” 超级集群，形成规模化的算力池，可满足千亿参数甚至更大规模 AI 模型的训练需求。
互联技术：分层设计保障高效通信
为实现海量计算单元的协同工作，Project Rainier 采用了分层互联方案：
内部互联：Tn2 UltraServer 内部的芯片与服务器之间，通过蓝色电缆的 NeuronLinks 技术实现高速通信，确保模块内数据传输的低延迟与高带宽;
跨域互联：单一数据中心内部的不同 UltraServer，以及跨数据中心的集群节点，则由黄色电缆的 Elastic Fabric Adapter(EFA)技术负责连接。EFA 作为 AWS 专为高性能计算(HPC)和 AI 训练打造的网络适配器，可提供低抖动、低延迟的通信能力，支撑跨地域集群的高效协同。
应用场景与算力优势
AI 领域知名公司 Anthropic 已确定将使用 Project Rainier 集群，用于构建和部署其旗舰大模型 Claude 的未来版本。Annapurna Labs 产品和客户工程总监 Gadi Hutt 表示，Project Rainier 提供的算力是 Anthropic 目前最大训练集群的五倍，这意味着模型训练时间将大幅缩短，或能支持更复杂的模型结构与更丰富的训练数据。
对于 AWS 而言，Project Rainier 的推出不仅强化了其在 AI 基础设施领域的竞争力，也为企业客户提供了更强大的算力选择 —— 无论是科技巨头的大模型研发，还是中小企业的 AI 应用创新，都能借助这一超级集群降低算力门槛，加速 AI 技术落地。随着生成式 AI 的持续爆发，这类分布式超级训练集群的重要性将愈发凸显，而 Project Rainier 的表现也将成为业界关注的焦点。
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