Удовлетворяя растущий спрос на специализированные вычислительные возможности, Amazon расширяет границы обучения моделей искусственного интеллекта и разработки логических выводов. Представляя инновационные чипы, предназначенные для повышения эффективности вычислений и возможности создания моделей, Amazon готова переопределить эту область, в которой традиционно доминировали графические процессоры.
Технический гигант недавно представил свой новейший чип AWS Trainium2 на своей ежегодной конференции re:Invent. Согласно отчетам Amazon, этот чип второго поколения обещает обеспечить производительность, которая в четыре раза выше, чем у его предшественника, и удвоить энергоэффективность. Trainium2 будет доступен в инстансах EC Trn2 в кластерах по 16 чипов в облаке AWS и может масштабироваться до 100 000 чипов в продукте AWS EC2 UltraCluster, что символизирует потрясающую масштабируемость.
Что касается вычислительной мощности, 100 000 чипов Trainium могут обеспечить производительность 65 эксафлопс. Каждый чип Trainium2 потенциально обещает около 200 терафлопс производительности, значительно превосходя по производительности чипы обучения искусственного интеллекта Google примерно в 2017 году. Учитывая вычислительные возможности и переменные производительности, эта впечатляющая возможность призвана обеспечить беспрецедентную скорость вычислений и эффективность для развертывания моделей ИИ.
Amazon утверждает, что такой кластер чипов Trainium может эффективно сократить время обучения большой языковой модели искусственного интеллекта с 300 миллиардами параметров с месяцев до недель. Базовые параметры модели ИИ, которые извлекаются из обучающих данных, по существу отражают способность модели решать такие проблемы, как генерация текста или кода.
Известный вице-президент AWS по вычислениям и сетям Дэвид Браун во время презентации обозначил важность и влияние новой разработки, подчеркнув решающую роль таких достижений в выполнении рабочих задач клиентов и растущий интерес к генеративному искусственному интеллекту. Он также похвалил Trainium2 за его способность повышать скорость обучения моделей машинного обучения, снижать общие затраты и повышать энергоэффективность, но не уточнил, когда экземпляры Trainium2 будут доступны для клиентов AWS.
Одновременно Amazon представила свой чип вывода искусственного интеллекта четвертого поколения — Graviton4 на базе Arm. Graviton4 намеренно отличается от другого чипа вывода Amazon, Inferentia, и представляет собой впечатляющее обновление по сравнению со своим предшественником, предлагая на 30% лучшую вычислительную производительность, на 50% больше ядер и на 75% большую пропускную способность памяти, чем Graviton3.
Повышая безопасность данных, все физические аппаратные интерфейсы Graviton4 поддерживают шифрование — усовершенствование, предназначенное для повышения уровня защиты рабочих нагрузок и данных обучения ИИ для клиентов со строгими потребностями в шифровании.
Дэвид Браун далее подчеркнул, что Graviton4 превосходит все предыдущие предложения Amazon, отметив самый мощный и энергоэффективный чип, адаптированный для разнообразных рабочих нагрузок. Он отстаивал практику Amazon, ориентированную на проектирование чипов с учетом реальных рабочих нагрузок клиентов, чтобы предоставлять самую передовую облачную инфраструктуру посредством своих предложений.
Новый Graviton4 будет использоваться в инстансах Amazon EC2 R8g, которые в настоящее время доступны в предварительной версии, а общий выпуск запланирован на ближайшие месяцы.
Платформы No-code, такие как AppMaster , все чаще интегрируют функции искусственного интеллекта для оптимизации многочисленных процессов. Разработка улучшенных чипов для обучения искусственному интеллекту, таких как чипы Trainium2 и Graviton4, компанией Amazon, потенциально сигнализирует об улучшении способности таких платформ предоставлять решения на основе искусственного интеллекта более эффективно и результативно. Это может быть особенно актуально для платформ, предлагающих инструменты проектирования без написания кода , что расширяет их возможности использовать искусственный интеллект для автоматизации и оптимизации дизайна.
