Штучний інтелект (AI) є одним із найцікавіших технологічних розробок сучасності. Це змінює принципи роботи галузей: від покращення охорони здоров’я за допомогою інноваційних інструментів діагностики до персоналізації досвіду покупок в електронній комерції. Але в дискусіях про штучний інтелект часто не звертають уваги на апаратне забезпечення цих інновацій. Потужне, ефективне та масштабоване апаратне забезпечення має важливе значення для підтримки величезних обчислювальних вимог ШІ.
Amazonвідомий своєю хмарні сервіси через AWS і його домінування в електронній комерції, робить значний прогрес на ринку обладнання ШІ. Зі своїм індивідуальним дизайном Чіпси трейниума і розширений УльтрасервериAmazon робить більше, ніж просто забезпечує хмарну інфраструктуру для ШІ. Замість цього він створює апаратне забезпечення, яке сприяє його швидкому зростанню. Такі інновації, як Trainium і Ultraservers, встановлюють новий стандарт продуктивності, ефективності та масштабованості ШІ, змінюючи підхід компаній до технологій ШІ.
Еволюція обладнання ШІ
Швидке зростання ШІ тісно пов’язане з еволюцією його апаратного забезпечення. На початку дослідники штучного інтелекту покладалися на процесори загального призначення, такі як центральні процесори, для фундаментальних машинне навчання завдання. Однак ці процесори, розроблені для загальних обчислень, не підходили для високих вимог ШІ. Оскільки моделі штучного інтелекту ставали складнішими, процесорам було важко встигати. Завдання штучного інтелекту вимагають величезної обчислювальної потужності, паралельних обчислень і високої пропускної здатності даних, які були серйозними проблемами, з якими процесори не могли ефективно впоратися.
Перший прорив стався с Графічні процесори (GPU)спочатку розроблений для графіки відеоігор. Завдяки своїй здатності виконувати багато обчислень одночасно, графічні процесори виявилися ідеальними для навчання моделей ШІ. Ця паралельна архітектура зробила графічні процесори придатним обладнанням для глибоке навчання і прискорений розвиток ШІ.
Однак графічні процесори також почали демонструвати обмеження, оскільки моделі ШІ зростали в розмірах і складності. Вони не були спеціально розроблені для завдань штучного інтелекту, і їм часто бракувало енергоефективності, необхідної для великомасштабних моделей штучного інтелекту. Це призвело до розробки спеціалізованих мікросхем штучного інтелекту, спеціально створених для робочих навантажень машинного навчання. Представлені такі компанії, як Google Блоки обробки тензорів (TPU)а Amazon розвивався Висновок для завдань логічного висновку та Trainium для навчання моделей ШІ.
Trainium означає значний прогрес у апаратному забезпеченні ШІ. Він спеціально створений для виконання інтенсивних вимог до навчання великомасштабних моделей ШІ. Окрім Trainium, Amazon представила Ultraservers, високопродуктивні сервери, оптимізовані для виконання робочих навантажень AI. Trainium і Ultraservers змінюють апаратне забезпечення штучного інтелекту, забезпечуючи міцну основу для наступного покоління програм ШІ.
Чіпси Trainium від Amazon
Чіпи Trainium від Amazon — це спеціально розроблені процесори, створені для виконання інтенсивного обчислювального завдання навчання великомасштабних моделей ШІ. Навчання ШІ передбачає обробку величезних обсягів даних за допомогою моделі та коригування її параметрів на основі результатів. Для цього потрібна величезна обчислювальна потужність, яка часто розподіляється на сотні чи тисячі машин. Чіпи Trainium розроблені, щоб задовольнити цю потребу та забезпечити виняткову продуктивність і ефективність для навчальних навантажень ШІ.
Потужність чіпів AWS Trainium першого покоління Amazon EC2 Trn1 примірники, пропонуючи до 50% нижчі витрати на навчання, ніж інші примірники EC2. Ці чіпи розроблені для робочих навантажень штучного інтелекту, забезпечуючи високу продуктивність і знижуючи експлуатаційні витрати. Trainium2 від Amazon, чіп другого покоління, йде далі, пропонуючи в чотири рази продуктивність свого попередника. Екземпляри Trn2, оптимізовані для генеративного штучного інтелекту, забезпечують на 30-40% кращу цінову ефективність, ніж поточне покоління екземплярів EC2 на основі GPU, таких як P5e і P5en.
Архітектура Trainium дозволяє значно підвищити продуктивність для складних завдань ШІ, таких як навчання Великі мовні моделі (LLM) і мультимодальний ШІ програми. Наприклад, Trn2 UltraServers, які об’єднують кілька екземплярів Trn2, можуть досягти до 83,2 петафлопс обчислень FP8, 6 ТБ пам’яті HBM3 і 185 терабайт на секунду пропускної здатності пам’яті. Ці рівні продуктивності ідеально підходять для найважливіших моделей штучного інтелекту, які вимагають більше пам’яті та пропускної здатності, ніж традиційні екземпляри сервера.
Окрім високої продуктивності, значною перевагою мікросхем Trainium є енергоефективність. Екземпляри Trn2 розроблено таким чином, щоб вони були втричі більш енергоефективними, ніж екземпляри Trn1, які вже були на 25% енергоефективнішими, ніж аналогічні екземпляри EC2 з графічним процесором. Це покращення енергоефективності є важливим для підприємств, які зосереджені на стійкості під час масштабування своїх операцій ШІ. Мікросхеми Trainium значно зменшують споживання енергії на тренування, дозволяючи компаніям знизити витрати та вплив на навколишнє середовище.
Інтеграція чіпів Trainium із сервісами AWS, такими як Amazon SageMaker і AWS нейрон надає ефективний досвід для створення, навчання та розгортання моделей ШІ. Це наскрізне рішення дозволяє компаніям зосередитися на інноваціях ШІ, а не на управлінні інфраструктурою, що полегшує прискорення розробки моделей.
Трайніум уже впроваджується в усіх галузях промисловості. Компанії, як Databricks, Ricoh і MoneyForward використовуйте екземпляри Trn1 і Trn2 для створення надійних програм ШІ. Ці екземпляри допомагають організаціям знизити загальну вартість володіння (TCO) і пришвидшити час навчання моделі, зробивши ШІ доступнішим і ефективнішим у масштабі.
Ультрасервери Amazon
Ультрасервери Amazon забезпечують інфраструктуру, необхідну для запуску та масштабування моделей ШІ, доповнюючи обчислювальну потужність чіпів Trainium. Розроблений як для етапів навчання, так і для етапів висновків робочих процесів AI, Ultraservers пропонує високопродуктивне гнучке рішення для компаній, яким потрібна швидкість і масштабованість.
Інфраструктура Ultraserver створена відповідно до зростаючих вимог програм ШІ. Його фокус на низькій затримці, високій пропускній здатності та масштабованості робить його ідеальним для складних завдань ШІ. Ультрасервери можуть обробляти кілька моделей штучного інтелекту одночасно та забезпечувати ефективний розподіл навантажень між серверами. Це робить їх ідеальними для компаній, яким потрібно розгортати моделі штучного інтелекту в масштабі, чи то для додатків у реальному часі, чи для пакетної обробки.
Однією з істотних переваг Ultraservers є їх масштабованість. Моделі штучного інтелекту потребують величезних обчислювальних ресурсів, і ультрасервери можуть швидко збільшувати або зменшувати ресурси залежно від потреби. Ця гнучкість допомагає компаніям ефективно керувати витратами, залишаючись при цьому в змозі навчати та розгортати моделі ШІ. За словами Amazon, ультрасервери значно підвищують швидкість обробки для робочих навантажень ШІ, пропонуючи покращену продуктивність порівняно з попередніми моделями серверів.
Ultraservers ефективно інтегрується з платформою Amazon AWS, дозволяючи компаніям користуватися перевагами глобальної мережі центрів обробки даних AWS. Це дає їм можливість розгортати моделі штучного інтелекту в кількох регіонах із мінімальною затримкою, що особливо корисно для організацій із глобальними операціями або тих, хто обробляє конфіденційні дані, які потребують локалізованої обробки.
Ультрасервери мають реальні застосування в різних галузях. У сфері охорони здоров’я вони могли б підтримувати моделі штучного інтелекту, які обробляють складні медичні дані, допомагаючи з діагностикою та індивідуальними планами лікування. В автономному керуванні ультрасервери можуть відігравати вирішальну роль у масштабуванні моделей машинного навчання для обробки величезних обсягів даних у реальному часі, які генеруються безпілотними транспортними засобами. Їх висока продуктивність і масштабованість роблять їх ідеальними для будь-якого сектора, де потрібна швидка, великомасштабна обробка даних.
Вплив на ринок і майбутні тенденції
Перехід Amazon на ринок апаратного забезпечення штучного інтелекту з чіпами Trainium і ультрасерверами є значною подією. Створюючи спеціальне апаратне забезпечення AI, Amazon стає лідером у сфері інфраструктури AI. Його стратегія зосереджена на наданні компаніям інтегрованого рішення для створення, навчання та розгортання моделей ШІ. Цей підхід забезпечує масштабованість і ефективність, що дає Amazon перевагу перед такими конкурентами, як Nvidia і Google.
Однією з ключових переваг Amazon є його здатність інтегрувати Trainium і Ultraservers в екосистему AWS. Ця інтеграція дозволяє компаніям використовувати хмарну інфраструктуру AWS для операцій штучного інтелекту без потреби в складному управлінні обладнанням. Поєднання продуктивності Trainium і масштабованості AWS допомагає компаніям навчати та розгортати моделі AI швидше та економічно ефективніше.
Вихід Amazon на ринок обладнання штучного інтелекту змінює цю дисципліну. Завдяки спеціально створеним рішенням, таким як Trainium і Ultraservers, Amazon стає сильним конкурентом Nvidia, яка тривалий час домінувала на ринку GPU для штучного інтелекту. Trainium, зокрема, розроблено для задоволення зростаючих потреб у навчанні моделі ШІ та пропонує економічно ефективні рішення для бізнесу.
Очікується, що обладнання штучного інтелекту зростатиме, оскільки моделі штучного інтелекту стануть складнішими. Спеціалізовані чіпи, такі як Trainium, відіграватимуть дедалі важливішу роль. Майбутні розробки апаратного забезпечення, ймовірно, будуть зосереджені на підвищенні продуктивності, енергоефективності та доступності. Такі нові технології, як квантові обчислення також може сформувати нове покоління інструментів штучного інтелекту, забезпечуючи ще більш надійні програми. Для Amazon майбутнє виглядає багатообіцяючим. Його зосередженість на Trainium і Ultraservers вносить інновації в апаратне забезпечення штучного інтелекту та допомагає компаніям максимізувати потенціал технології штучного інтелекту.
Підсумок
Amazon переосмислює ринок апаратного забезпечення штучного інтелекту завдяки своїм чіпам Trainium і ультрасерверам, встановлюючи нові стандарти продуктивності, масштабованості та ефективності. Ці інновації виходять за рамки традиційних апаратних рішень, надаючи компаніям інструменти, необхідні для вирішення проблем, пов’язаних із сучасними навантаженнями ШІ.
Завдяки інтеграції Trainium і Ultraservers з екосистемою AWS Amazon пропонує комплексне рішення для створення, навчання та розгортання моделей ШІ, що полегшує організаціям впровадження інновацій.
Вплив цих досягнень поширюється на всі галузі, від охорони здоров’я до автономного водіння та інших. Завдяки енергоефективності Trainium і масштабованості Ultraservers компанії можуть зменшити витрати, підвищити стійкість і обробляти дедалі складніші моделі ШІ.
