特化したコンピューティング機能に対する需要の高まりに対応するため、Amazon は AI モデルのトレーニングと推論開発の最前線を開拓しています。 Amazon は、計算効率とモデル作成の実現可能性を高める革新的なチップセットを導入することで、これまで GPU が独占してきたこの分野を再定義する態勢を整えています。
このテクノロジー巨人は最近、年次 re:Invent カンファレンスで最新のカスタムチップであるAWS Trainium2を発表しました。 Amazonのレポートによると、この第2世代チップは、前世代のチップよりも4倍優れたパフォーマンスと2倍のエネルギー効率を実現すると約束されています。 Trainium2 、AWS クラウド内の 16 個のチップのクラスター内のEC Trn2インスタンスで利用可能になり、AWS の EC2 UltraCluster 製品で最大 100,000 個のチップにスケールアップでき、驚異的な拡張性を象徴します。
計算能力の領域では、100,000 個のTrainiumチップで 65 エクサフロップスの計算を実現できます。各Trainium2チップは潜在的に約 200 テラフロップスのパフォーマンスを約束しており、2017 年頃の Google の AI トレーニング チップを大幅に上回っています。計算能力とパフォーマンス変数を考慮したこの優れた機能は、AI モデルの展開に比類のない計算速度と能力を提供するように設定されています。
Amazon は、このようなTrainiumチップのクラスターにより、3,000 億パラメータの AI 大規模言語モデルのトレーニング時間を数か月から数週間に効果的に短縮できると主張しています。トレーニング データから学習される AI モデルの基礎となるパラメーターは、基本的に、テキストやコードの生成などの問題解決におけるモデルの習熟度を表します。
著名な AWS コンピューティングおよびネットワーキング担当副社長の David Brown 氏は、発表会で新しい開発の重要性と影響について説明し、顧客のワークロードの履行と生成 AI への関心の高まりにおけるこのような進歩の重要な役割を強調しました。同氏はさらに、 Trainium2が ML モデルのトレーニングの速度を向上させ、全体的なコストを削減し、エネルギー効率を高める能力があると宣伝しましたが、 Trainium2インスタンスがいつ AWS の顧客に利用可能になるかについては明らかにしませんでした。
同時に、Amazon は第 4 世代 AI 推論チップである Arm ベースのGraviton4を発表しました。 Amazon の他の推論チップであるInferentiaは意図的に区別されているGraviton4は、前世代から大幅にアップグレードされており、 Graviton3よりも 30% 優れた計算パフォーマンス、50% 多いコア、75% 多いメモリ帯域幅を提供します。
データ セキュリティを強化するため、 Graviton4のすべての物理ハードウェア インターフェイスは暗号化機能を備えており、これは、暗号化のニーズが厳しい顧客向けに AI トレーニング ワークロードとデータの保護レベルを強化するように設計された機能強化です。
David Brown 氏はさらにGraviton4 Amazon のこれまでのすべての製品よりも優れており、多様なワークロードに合わせて調整された最も強力でエネルギー効率の高いチップであることを強調しました。同氏は、製品を通じて最先端のクラウドインフラストラクチャを提供するために、実際の顧客のワークロードに焦点を当ててチップ設計を行うAmazonの慣行を擁護した。
新しいGraviton4 Amazon EC2 R8g インスタンスで機能し、現在プレビューで利用可能で、今後数か月以内に一般リリースが予定されています。
AppMasterなどのNo-codeプラットフォームには、多くのプロセスを合理化するために AI 機能がますます統合されています。 Amazon によるTrainium2チップやGraviton4チップのような強化された AI トレーニング チップの開発は、AI ベースのソリューションをより効果的かつ効率的に提供するためのプラットフォームの能力の向上を示唆する可能性があります。これは、ノーコード設計ツールを提供するプラットフォームに特に関係し、自動化と設計の最適化のために AI を活用する能力を高めます。
