Trainium и Ultraservers: как Amazon меняет аппаратную часть ИИ

Искусственный интеллект (ИИ) является одним из самых захватывающих технологических достижений современности. Он меняет подход к работе в различных отраслях, начиная от улучшения здравоохранения с помощью более инновационных диагностических инструментов и заканчивая персонализацией покупательского опыта в электронной коммерции. Однако в обсуждениях о ИИ зачастую упускается из виду аппаратное обеспечение, стоящее за этими инновациями. Мощное, эффективное и масштабируемое аппаратное обеспечение жизненно важно для удовлетворения огромных вычислительных потребностей ИИ.

Компания Amazon, известная своими облачными услугами через AWS и доминированием в электронной коммерции, делает значительные успехи на рынке аппаратного обеспечения для ИИ. С помощью своих специально разработанных чипов Trainium и продвинутых серверов Ultraservers компания Amazon делает больше, чем просто предоставляет облачную инфраструктуру для ИИ. Вместо этого она создает само аппаратное обеспечение, которое способствует её стремительному росту. Инновации, такие как Trainium и Ultraservers, устанавливают новый стандарт производительности, эффективности и масштабируемости в области ИИ, меняя подходы бизнеса к технологиям ИИ.

Эволюция аппаратного обеспечения для ИИ

Быстрый рост ИИ тесно связан с эволюцией его аппаратного обеспечения. В ранние времена исследователи ИИ полагались на процессоры общего назначения, такие как ЦП, для выполнения основных задач машинного обучения. Однако эти процессоры, предназначенные для общего вычисления, не могли справиться с высокими требованиями ИИ. Поскольку модели ИИ становились всё более сложными, ЦП стали испытывать трудности с их обработкой. Задачи ИИ требуют массивной вычислительной мощности, параллельных вычислений и высокой пропускной способности данных, что представляло собой значительные вызовы, с которыми ЦП не могли эффективно справиться.

Первый прорыв произошел с графическими процессорами (ГП), изначально разработанными для графики видеоигр. Благодаря возможности выполнять множество расчетов одновременно, ГП показали себя идеальными для обучения моделей ИИ. Эта параллельная архитектура сделала ГП подходящим аппаратным обеспечением для глубокого обучения и ускорила развитие ИИ.

Однако ГП также стали показывать ограничения, поскольку модели ИИ увеличивались в размере и сложности. Они не были специально разработаны для задач ИИ и часто не обладали необходимой энергетической эффективностью для крупномасштабных ИИ-моделей. Это привело к разработке специализированных чипов ИИ, которые были явно предназначены для рабочих нагрузок машинного обучения. Такие компании, как Google, внедрили Tensor Processing Units (TPU), в то время как Amazon разработала Inferentia для задач вывода и Trainium для обучения моделей ИИ.

Trainium представляет собой значительное достижение в области аппаратного обеспечения для ИИ. Он специально создан для обработки интенсивных требований к обучению крупномасштабных моделей ИИ. В дополнение к Trainium, Amazon представила Ultraservers — высокопроизводительные серверы, оптимизированные для выполнения рабочих нагрузок ИИ. Trainium и Ultraservers изменяют ландшафт аппаратного обеспечения для ИИ, обеспечивая прочную основу для следующего поколения ИИ-приложений.

Чипы Trainium от Amazon

Чипы Trainium от Amazon — это процессоры, разработанные для обработки вычислительно интенсивных задач обучения крупномасштабных моделей ИИ. Обучение ИИ включает в себя обработку огромных объемов данных через модель и корректировку её параметров на основе полученных результатов. Это требует огромной вычислительной мощности, часто распределенной по сотням или тысячам машин. Чипы Trainium разработаны, чтобы удовлетворить эту потребность и обеспечить исключительную производительность и эффективность для рабочих нагрузок по обучению ИИ.

Чипы AWS Trainium первого поколения питают экземпляры Amazon EC2 Trn1, предлагая до 50% более низкие затраты на обучение по сравнению с другими экземплярами EC2. Эти чипы предназначены для рабочих нагрузок ИИ, обеспечивая высокую производительность при снижении операционных затрат. Trainium2, второй поколение чипа, продвигает это ещё дальше, предлагая до четырех раз большую производительность по сравнению с его предшественником. Экземпляры Trn2, оптимизированные для генеративного ИИ, обеспечивают на 30-40% лучшую производительность по цене по сравнению с текущим поколением экземпляров EC2 на базе ГП, такими как P5e и P5en.

Архитектура Trainium позволяет обеспечивать значительные улучшения производительности для требовательных задач ИИ, таких как обучение больших языковых моделей (LLM) и многомодальных приложений ИИ. Например, UltraServers Trn2, которые объединяют несколько экземпляров Trn2, могут достичь до 83.2 петавлопс вычислений FP8, 6 ТБ памяти HBM3 и 185 терабайтов в секунду пропускной способности памяти. Эти уровни производительности идеально подходят для самых больших моделей ИИ, которые требуют больше памяти и пропускной способности, чем предлагает традиционное серверное оборудование.

В дополнение к простой производительности, энергетическая эффективность является значительным преимуществом чипов Trainium. Экземпляры Trn2 разработаны так, чтобы быть в три раза более энергоэффективными, чем экземпляры Trn1, которые уже были на 25% более энергоэффективны, чем аналогичные экземпляры EC2 на базе ГП. Это улучшение энергопотребления является важным для компаний, ориентированных на устойчивое развитие при масштабировании своих операций в области ИИ. Чипы Trainium значительно снижают потребление энергии на операцию обучения, позволяя компаниям сократить затраты и снизить воздействие на окружающую среду.

Интеграция чипов Trainium с сервисами AWS, такими как Amazon SageMaker и АВС Нейрон обеспечивает эффективный опыт для создания, обучения и развертывания моделей ИИ. Это комплексное решение позволяет компаниям сосредоточиться на инновациях ИИ, а не на управлении инфраструктурой, что упрощает ускорение разработки моделей.

Trainium уже внедряется в различных отраслях. Такие компании, как Databricks, Ricoh и MoneyForward используйте экземпляры Trn1 и Trn2 для создания надежных приложений ИИ. Эти экземпляры помогают организациям снизить совокупную стоимость владения (TCO) и ускорить время обучения моделей, делая ИИ более доступным и эффективным в масштабе.

Ультрасерверы Amazon

Серверы Ultraservers от Amazon предоставляют инфраструктуру, необходимую для запуска и масштабирования моделей ИИ, дополняя вычислительную мощность чипов Trainium. Разработанные как для обучения, так и для вывода этапов рабочих процессов ИИ, Ultraservers предлагают высокопроизводительное, гибкое решение для предприятий, которым нужна скорость и масштабируемость.

Инфраструктура Ultraserver создана для удовлетворения растущих потребностей приложений ИИ. Ее ориентация на низкую задержку, высокую пропускную способность и масштабируемость делает ее идеальной для сложных задач ИИ. Ultraserver могут обрабатывать несколько моделей ИИ одновременно и обеспечивать эффективное распределение рабочих нагрузок по серверам. Это делает их идеальными для предприятий, которым необходимо развертывать модели ИИ в масштабе, будь то приложения реального времени или пакетная обработка.

Одним из существенных преимуществ ультрасерверов является их масштабируемость. Модели ИИ требуют огромных вычислительных ресурсов, и ультрасерверы могут быстро масштабировать ресурсы в зависимости от спроса. Такая гибкость помогает компаниям эффективно управлять расходами, сохраняя при этом возможность обучать и развертывать модели ИИ. По данным Amazon, ультрасерверы значительно повышают скорость обработки рабочих нагрузок ИИ, предлагая улучшенную производительность по сравнению с предыдущими моделями серверов.

Ultraservers эффективно интегрируется с платформой Amazon AWS, позволяя компаниям использовать преимущества глобальной сети центров обработки данных AWS. Это дает им гибкость в развертывании моделей ИИ в нескольких регионах с минимальной задержкой, что особенно полезно для организаций с глобальными операциями или тех, кто обрабатывает конфиденциальные данные, требующие локализованной обработки.

Ультрасерверы имеют реальные приложения в различных отраслях. В здравоохранении они могли бы поддерживать модели ИИ, которые обрабатывают сложные медицинские данные, помогая с диагностикой и персонализированными планами лечения. В автономном вождении ультрасерверы могут играть важную роль в масштабировании моделей машинного обучения для обработки огромных объемов данных в реальном времени, генерируемых беспилотными автомобилями. Их высокая производительность и масштабируемость делают их идеальными для любого сектора, требующего быстрой обработки данных в больших масштабах.

Влияние на рынок и будущие тенденции

Выход Amazon на рынок оборудования ИИ с чипами Trainium и Ultraservers является значительным событием. Создавая специализированное оборудование ИИ, Amazon становится лидером в области инфраструктуры ИИ. Его стратегия направлена ​​на предоставление компаниям интегрированного решения для создания, обучения и развертывания моделей ИИ. Такой подход обеспечивает масштабируемость и эффективность, давая Amazon преимущество перед такими конкурентами, как Nvidia и Google.

Одной из основных сильных сторон Amazon является ее способность интегрировать Trainium и Ultraservers с экосистемой AWS. Эта интеграция позволяет компаниям использовать облачную инфраструктуру AWS для операций ИИ без необходимости сложного управления оборудованием. Сочетание производительности Trainium и масштабируемости AWS помогает компаниям обучать и развертывать модели ИИ быстрее и экономически эффективнее.

Выход Amazon на рынок оборудования для ИИ меняет дисциплину. Благодаря специализированным решениям, таким как Trainium и Ultraservers, Amazon становится сильным конкурентом Nvidia, которая долгое время доминировала на рынке графических процессоров для ИИ. Trainium, в частности, предназначен для удовлетворения растущих потребностей в обучении моделей ИИ и предлагает экономически эффективные решения для бизнеса.

Ожидается, что аппаратное обеспечение ИИ будет расти по мере усложнения моделей ИИ. Специализированные чипы, такие как Trainium, будут играть все более важную роль. Будущие разработки оборудования, скорее всего, будут сосредоточены на повышении производительности, энергоэффективности и доступности. Новые технологии, такие как квантовые вычисления может также сформировать следующее поколение инструментов ИИ, что позволит использовать еще более надежные приложения. Для Amazon будущее выглядит многообещающим. Его фокус на Trainium и Ultraservers привносит инновации в аппаратное обеспечение ИИ и помогает компаниям максимально использовать потенциал технологии ИИ.

Выводы

Amazon переопределяет рынок оборудования ИИ с помощью своих чипов Trainium и Ultraservers, устанавливая новые стандарты производительности, масштабируемости и эффективности. Эти инновации выходят за рамки традиционных аппаратных решений, предоставляя компаниям инструменты, необходимые для решения задач современных рабочих нагрузок ИИ.

Интегрируя Trainium и Ultraservers с экосистемой AWS, Amazon предлагает комплексное решение для создания, обучения и развертывания моделей ИИ, упрощая организациям процесс внедрения инноваций.

Влияние этих достижений распространяется на все отрасли, от здравоохранения до автономного вождения и не только. Благодаря энергоэффективности Trainium и масштабируемости Ultraservers предприятия могут сократить расходы, повысить устойчивость и обрабатывать все более сложные модели ИИ.