विशिष्ट कंप्यूटिंग क्षमताओं की बढ़ती मांग को संबोधित करते हुए, अमेज़ॅन एआई मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान विकास में आगे बढ़ रहा है। कम्प्यूटेशनल दक्षता और मॉडल निर्माण व्यवहार्यता को बढ़ाने के लिए अभिनव चिप्स सेट पेश करते हुए, अमेज़ॅन पारंपरिक रूप से जीपीयू के प्रभुत्व वाले इस क्षेत्र को फिर से परिभाषित करने के लिए तैयार है।
टेक दिग्गज ने हाल ही में अपने वार्षिक री:इन्वेंट कॉन्फ्रेंस में अपनी नवीनतम कस्टम चिप, AWS Trainium2 अनावरण किया। अमेज़ॅन की रिपोर्ट के अनुसार, दूसरी पीढ़ी की यह चिप अपने पूर्ववर्ती की तुलना में चार गुना बेहतर प्रदर्शन और ऊर्जा दक्षता को दोगुना करने का वादा करती है। Trainium2 एडब्ल्यूएस क्लाउड में 16 चिप्स के समूहों में EC Trn2 उदाहरणों में उपलब्ध होगा और एडब्ल्यूएस के ईसी2 अल्ट्राक्लस्टर उत्पाद में 100,000 चिप्स तक स्केल कर सकता है, जो जबरदस्त स्केलेबिलिटी का प्रतीक है।
कम्प्यूटेशनल कौशल के क्षेत्र में, 100,000 Trainium चिप्स 65 एक्साफ्लॉप गणना प्रदान कर सकते हैं। प्रत्येक Trainium2 चिप संभावित रूप से लगभग 200 टेराफ्लॉप प्रदर्शन का वादा करती है, जो 2017 के आसपास Google के AI प्रशिक्षण चिप्स से काफी बड़े अंतर से बेहतर प्रदर्शन करती है। कम्प्यूटेशनल क्षमता और प्रदर्शन चर को ध्यान में रखते हुए, यह प्रभावशाली क्षमता एआई मॉडल परिनियोजन के लिए अद्वितीय कम्प्यूटेशनल गति और क्षमता प्रदान करने के लिए तैयार है।
अमेज़ॅन का मानना है कि Trainium चिप्स का ऐसा क्लस्टर 300 बिलियन पैरामीटर एआई बड़े भाषा मॉडल के प्रशिक्षण समय को महीनों से हफ्तों तक प्रभावी ढंग से कम कर सकता है। एआई मॉडल के अंतर्निहित पैरामीटर, जो प्रशिक्षण डेटा से सीखे जाते हैं, अनिवार्य रूप से टेक्स्ट या कोड उत्पन्न करने जैसे मुद्दों को हल करने में मॉडल की दक्षता का प्रतिनिधित्व करते हैं।
एडब्ल्यूएस कंप्यूट और नेटवर्किंग के उल्लेखनीय उपाध्यक्ष, डेविड ब्राउन ने अनावरण के दौरान नए विकास के महत्व और प्रभाव को रेखांकित किया, और ग्राहक कार्यभार पूर्ति और जेनरेटर एआई में बढ़ती रुचि में इस तरह की प्रगति की महत्वपूर्ण भूमिका पर जोर दिया। उन्होंने एमएल मॉडल प्रशिक्षण की गति बढ़ाने, समग्र लागत कम करने और ऊर्जा दक्षता बढ़ाने की क्षमता के लिए Trainium2 सराहना की, लेकिन यह खुलासा नहीं किया कि Trainium2 इंस्टेंसेस एडब्ल्यूएस ग्राहकों के लिए कब उपलब्ध होंगे।
इसके साथ ही, अमेज़ॅन ने अपनी चौथी पीढ़ी की एआई अनुमान चिप, आर्म-आधारित Graviton4 पेश की। अमेज़ॅन की अन्य अनुमान चिप, Inferentia से जानबूझकर अलग, Graviton4 अपने पूर्ववर्ती से एक प्रभावशाली अपग्रेड का प्रतीक है, जो Graviton3 की तुलना में 30% बेहतर कंप्यूट प्रदर्शन, 50% अधिक कोर और 75% अधिक मेमोरी बैंडविड्थ प्रदान करता है।
डेटा सुरक्षा को बढ़ाते हुए, Graviton4 के सभी भौतिक हार्डवेयर इंटरफेस में एन्क्रिप्शन की सुविधा है, जो कड़े एन्क्रिप्शन आवश्यकताओं वाले ग्राहकों के लिए AI प्रशिक्षण कार्यभार और डेटा के सुरक्षा स्तर को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया एक सुधार है।
डेविड ब्राउन ने Graviton4 को अमेज़ॅन की सभी पूर्व पेशकशों से बेहतर बताया, जो विविध कार्यभार के लिए तैयार की गई सबसे शक्तिशाली और ऊर्जा-कुशल चिप है। उन्होंने अपनी पेशकशों के माध्यम से सबसे उन्नत क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदान करने के लिए वास्तविक ग्राहक कार्यभार पर चिप डिजाइन पर ध्यान केंद्रित करने की अमेज़ॅन की प्रथा का समर्थन किया।
नया Graviton4 Amazon EC2 R8g इंस्टेंसेस में प्रदर्शित होगा, जो वर्तमान में आगामी महीनों के लिए निर्धारित सामान्य रिलीज़ के साथ पूर्वावलोकन में उपलब्ध है।
ऐपमास्टर जैसे No-code प्लेटफ़ॉर्म कई प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने के लिए एआई कार्यक्षमताओं को तेजी से एकीकृत कर रहे हैं। अमेज़ॅन द्वारा Trainium2 और Graviton4 चिप्स जैसे उन्नत एआई प्रशिक्षण चिप्स का विकास संभावित रूप से एआई-आधारित समाधानों को अधिक प्रभावी ढंग से और कुशलता से वितरित करने के लिए ऐसे प्लेटफार्मों की क्षमता में सुधार का संकेत देता है। यह विशेष रूप से उन प्लेटफार्मों के लिए प्रासंगिक हो सकता है जो नो-कोड डिज़ाइन टूल प्रदान करते हैं, जिससे स्वचालन और डिज़ाइन अनुकूलन के लिए एआई का उपयोग करने की उनकी क्षमता बढ़ जाती है।
