NVIDIA Blackwell 与 AWS Inferentia 推理芯片对比
NVIDIA 的 Blackwell 架构和 Amazon Web Services（AWS）的 Inferentia 芯片代表了两种不同的 AI 推理加速方案，各自针对特定的性能需求和应用场景进行了优化。
NVIDIA Blackwell 架构
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性能：
Blackwell GPU（如 B100 和 B200）旨在提供卓越的 AI 训练和推理性能。在最新的基准测试中，Blackwell 在推理任务上比上一代 Hopper（H100）提升了 4 倍的性能。
（来源：Fierce Electronics） -
适用场景：
Blackwell GPU 适用于 大语言模型（LLM）、计算机视觉、高性能计算（HPC） 等广泛的 AI 任务。 -
部署方式：
Blackwell GPU 可用于各种服务器配置，全球 12 家以上的服务器制造商提供 200 多种不同配置，适用于不同的数据中心环境。
（来源：Tom’s Hardware）
AWS Inferentia 推理芯片
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性能：
AWS Inferentia 芯片专门为 AI 推理任务 设计。Inferentia2（第二代） 在某些基准测试中，推理延迟比 NVIDIA A10G 快 4.5 倍。
（来源：Hugging Face） -
适用场景：
Inferentia 芯片专门针对 机器学习模型推理 进行优化，特别适用于自然语言处理（NLP）任务和高推理负载的 AI 应用。 -
部署方式：
仅可通过 AWS 云服务 使用，提供大规模、低成本的 AI 推理计算能力，适合 AWS 生态系统用户。
核心区别
| 对比项 | NVIDIA Blackwell（B100/B200） | AWS Inferentia（Inferentia2） |
|---|---|---|
| 设计目标 | 适用于 训练+推理，高通用性 | 仅优化 推理，高效低成本 |
| 性能 | 极高计算能力，支持大模型 | 推理性能更优，延迟更低 |
| 部署方式 | 广泛适配，支持多家云厂商和本地数据中心 | AWS 专属，无法在 AWS 之外使用 |
| 成本 | 高昂，适合大规模 AI 计算 | 推理成本低 40%，适合预算敏感用户 |
结论
- 如果企业 需要同时进行 AI 训练和推理，并且希望拥有广泛的部署灵活性，那么 NVIDIA Blackwell GPU（B100/B200） 是更好的选择。
- 如果企业 主要关注 AI 推理，并且 依赖 AWS 云生态，那么 Inferentia2 提供了更高效、更具成本优势的方案。
两种技术都代表了 AI 硬件的最新进展，但它们适用于不同的 AI 计算需求和市场方向。AWS 表示，他们的 Inferentia 芯片虽然不如 NVIDIA Blackwell GPU 强大，但希望能够作为补充，提供更具成本效益的推理解决方案。
