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 Uber运用AWS自研晶片训练模型，提升乘车和外送行程效率
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【卡城华人网 www.calgarychina.ca】 2026-04-09 12:22 免责声明： 本消息未经核实，不代表网站的立场、观点，如有侵权，请联系删除。 |
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Uber 运用亚马逊云端运算服务（Amazon Web Services，AWS）扩展基础设施和AI 能力。 Uber 使用AWS Graviton 晶片支援更多Trip Serving Zones，这是每次乘车和外送背后的即时运算基础设施，并开始在AWS Trainium 晶片试行部分AI 模型训练，以达到更快速的乘车和外送订单配对、处理全球业务需求。 
每当用户开启Uber 叫车或叫外送，背后会产生一连串的瞬间决策，像是哪位驾驶最近、最快的路线是哪一条、实际抵达需要多久时间等等。 Uber 要同时为数百万人即时且正确回答这些问题，背后需要完善的基础设施，才能在尖峰时段和大型活动期间大规模地提供服务。 Uber 的Trip Serving Zones 系统能确保每次乘车和外送顺利运作，需要在毫秒内进行数百万次预测并处理定位资讯。 现在Uber 扩大使用AWS 运算、储存和网路服务，支援Trip Serving Zones 即时运作。透过在AWS Graviton4 晶片执行更多工作负载，Uber 能够降低能源消耗，同时快速扩展、满足需求高峰，进而减少延迟、最佳化成本支出。 AWS Graviton 的高效能还能支援部分即时运算，有助于快速将乘客与驾驶配对。 
▲ AWS Graviton 晶片。 Uber 开始尝试使用AWS Trainium3 晶片训练支援应用程式的部分AI 模型，这些模型透过分析数十亿次乘车和外送资料，决定派遣哪位驾驶或外送员、计算抵达时间，为用户推荐最合适的外送选项。进行如此大规模的AI 训练需要庞大算力，AWS Trainium 以高效能且具成本效益的方式满足需求。随着模型不断学习行程资料，Uber 能为全球用户提供更快速的配对、更准确的预计抵达时间，以及更加个人化的推荐。 
▲ AWS Trainium 晶片。 来源：科技新报 编辑(Edit) 删除(Delete) |
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