Dirbtinis intelektas (AI) yra vienas iš įdomiausių šiuolaikinių technologijų pasiekimų. Tai keičia pramonės šakų veiklą – nuo sveikatos priežiūros gerinimo naudojant naujoviškesnius diagnostikos įrankius iki individualizavimo elektroninėje prekyboje. Tačiau diskusijose dirbtinis intelektas dažnai nepastebimas yra šių naujovių aparatinė įranga. Galinga, efektyvi ir keičiamo dydžio aparatinė įranga yra būtina norint patenkinti didžiulius AI skaičiavimo poreikius.
„Amazon“, žinoma dėl debesijos paslaugų per AWS ir dominuojančių elektroninėje prekyboje, daro didelę pažangą dirbtinio intelekto aparatinės įrangos rinkoje. „Amazon“, naudodama pagal užsakymą sukurtus „Trainium“ lustus ir pažangius ultraserverius, daro daugiau nei tik teikia debesų infrastruktūrą dirbtiniam intelektui. Vietoj to, ji kuria pačią techninę įrangą, kuri skatina spartų augimą. Tokios naujovės kaip „Trainium“ ir „Ultraservers“ nustato naujus dirbtinio intelekto našumo, efektyvumo ir mastelio standartus, pakeisdamos įmonių požiūrį į DI technologiją.
AI aparatūros raida
Spartus AI augimas yra glaudžiai susijęs su jo techninės įrangos raida. Pirmosiomis dienomis dirbtinio intelekto tyrinėtojai pagrindines mašininio mokymosi užduotis pasitikėjo bendrosios paskirties procesoriais, tokiais kaip CPU. Tačiau šie procesoriai, skirti bendrajam skaičiavimui, nebuvo tinkami dideliems AI poreikiams. Kai dirbtinio intelekto modeliai tapo sudėtingesni, centriniai procesoriai sunkiai neatsilikdavo. Dirbtinio intelekto užduotys reikalauja didžiulės apdorojimo galios, lygiagrečių skaičiavimų ir didelio duomenų pralaidumo, o tai buvo dideli iššūkiai, kurių CPU negalėjo veiksmingai susidoroti.
Pirmasis proveržis įvyko su grafikos apdorojimo įrenginiais (GPU), kurie iš pradžių buvo sukurti vaizdo žaidimų grafikai. Galimybė atlikti daugybę skaičiavimų vienu metu, GPU pasirodė esąs idealus dirbtinio intelekto modelių mokymui. Dėl šios lygiagrečios architektūros GPU tapo tinkama aparatūra giliam mokymuisi ir pagreitintam AI plėtrai.
Tačiau grafiniai procesoriai taip pat pradėjo rodyti apribojimus, nes AI modeliai didėjo ir tapo sudėtingesni. Jie nebuvo specialiai sukurti dirbtinio intelekto užduotims ir dažnai trūko energijos vartojimo efektyvumo, reikalingo didelio masto AI modeliams. Dėl to buvo sukurti specializuoti AI lustai, specialiai sukurti mašininio mokymosi darbo krūviams. Tokios įmonės kaip „Google“ pristatė „Tensor Processing Units“ (TPU), o „Amazon“ sukūrė „Inferentia“ išvadų užduotims atlikti, o „Trainium“ – dirbtinio intelekto modeliams mokyti.
„Trainium“ reiškia reikšmingą AI aparatinės įrangos pažangą. Jis specialiai sukurtas patenkinti intensyvius didelio masto AI modelių mokymo poreikius. Be „Trainium“, „Amazon“ pristatė „Ultraservers“ – didelio našumo serverius, optimizuotus dirbtinio intelekto darbo krūviams vykdyti. „Trainium“ ir „Ultraservers“ pertvarko AI aparatinę įrangą, suteikdami tvirtą pagrindą naujos kartos AI programoms.
„Amazon“ trainium lustai
„Amazon“ „Trainium“ lustai yra pagal užsakymą sukurti procesoriai, sukurti taip, kad galėtų atlikti daug skaičiavimo reikalaujančią užduotį – mokyti didelio masto AI modelius. AI mokymas apima didžiulių duomenų kiekių apdorojimą naudojant modelį ir jo parametrų koregavimą pagal rezultatus. Tam reikia didžiulės skaičiavimo galios, dažnai pasklidusios šimtuose ar tūkstančiuose mašinų. „Trainium“ lustai sukurti taip, kad atitiktų šį poreikį ir užtikrintų išskirtinį našumą bei efektyvumą atliekant dirbtinio intelekto treniruočių krūvius.
Pirmos kartos AWS Trainium lustai maitina Amazon EC2 Trn1 egzempliorius, siūlydami iki 50 % mažesnes mokymo išlaidas nei kiti EC2 egzemplioriai. Šie lustai yra skirti dirbtinio intelekto darbo krūviams, todėl užtikrina aukštą našumą ir sumažina veiklos sąnaudas. „Amazon“ antrosios kartos lustas „Trainium2“ tai daro toliau, siūlydamas iki keturių kartų didesnį našumą nei jo pirmtakas. Trn2 egzemplioriai, optimizuoti generuojamajam AI, užtikrina iki 30–40 % geresnį kainos našumą nei dabartinės kartos GPU pagrįsti EC2 egzemplioriai, tokie kaip P5e ir P5en.
„Trainium“ architektūra leidžia iš esmės pagerinti našumą atliekant sudėtingas AI užduotis, tokias kaip didelių kalbų modelių (LLM) mokymas ir daugiarūšės AI programos. Pavyzdžiui, Trn2 UltraServers, sujungiantis kelis Trn2 egzempliorius, gali pasiekti iki 83,2 petaflops FP8 skaičiavimo, 6 TB HBM3 atminties ir 185 terabaitus per sekundę atminties pralaidumo. Šie našumo lygiai idealiai tinka svarbiausiems AI modeliams, kuriems reikia daugiau atminties ir pralaidumo, nei gali pasiūlyti tradiciniai serverio egzemplioriai.
Be neapdoroto veikimo, energijos vartojimo efektyvumas yra reikšmingas Trainium lustų pranašumas. Trn2 egzemplioriai suprojektuoti taip, kad būtų tris kartus efektyvesni nei Trn1 egzemplioriai, kurie jau buvo 25 % efektyvesni nei panašūs GPU maitinami EC2 egzemplioriai. Šis energijos vartojimo efektyvumo pagerėjimas yra reikšmingas įmonėms, kurios orientuojasi į tvarumą plečiant savo dirbtinio intelekto operacijas. „Trainium“ lustai žymiai sumažina energijos sąnaudas per mokymo operaciją, todėl įmonės gali sumažinti išlaidas ir poveikį aplinkai.
Integruojant „Trainium“ lustus su AWS paslaugomis, tokiomis kaip „Amazon SageMaker“ ir „AWS Neuron“, suteikiama efektyvi patirtis kuriant, mokant ir diegiant AI modelius. Šis visapusiškas sprendimas leidžia įmonėms sutelkti dėmesį į AI naujoves, o ne į infrastruktūros valdymą, todėl lengviau paspartinti modelio kūrimą.
Trainium jau taikomas įvairiose pramonės šakose. Tokios įmonės kaip Databricks, Ricoh ir MoneyForward naudoja Trn1 ir Trn2 egzempliorius, kad sukurtų patikimas AI programas. Šie atvejai padeda organizacijoms sumažinti bendrąsias nuosavybės išlaidas (TCO) ir pagreitinti modelio mokymo laiką, todėl dirbtinis intelektas tampa prieinamesnis ir efektyvesnis.
„Amazon“ ultraserveriai
„Amazon“ ultraserveriai suteikia infrastruktūrą, reikalingą dirbtinio intelekto modeliams paleisti ir keisti, papildydami „Trainium“ lustų skaičiavimo galią. Sukurti tiek mokymo, tiek išvados AI darbo eigos etapams, „Ultraservers“ siūlo didelio našumo, lankstų sprendimą įmonėms, kurioms reikia greičio ir mastelio.
Ultraserver infrastruktūra sukurta taip, kad atitiktų augančius AI programų poreikius. Dėl mažo delsos, didelio pralaidumo ir mastelio keitimo jis idealiai tinka sudėtingoms AI užduotims atlikti. Ultraserveriai gali vienu metu valdyti kelis AI modelius ir užtikrinti, kad darbo krūviai būtų efektyviai paskirstyti tarp serverių. Dėl to jie puikiai tinka įmonėms, kurioms reikia plačiu mastu diegti AI modelius, nesvarbu, ar tai būtų realaus laiko programos, ar paketinis apdorojimas.
Vienas reikšmingas Ultraservers pranašumas yra jų mastelio keitimas. AI modeliams reikia didžiulių skaičiavimo išteklių, o Ultraserveriai gali greitai padidinti arba sumažinti išteklius pagal poreikį. Šis lankstumas padeda įmonėms efektyviai valdyti išlaidas, tačiau vis tiek gali mokyti ir diegti AI modelius. „Amazon“ teigimu, „Ultraservers“ žymiai padidina AI darbo krūvių apdorojimo greitį ir siūlo geresnį našumą, palyginti su ankstesniais serverių modeliais.
Ultraserveriai efektyviai integruojami su „Amazon“ AWS platforma, todėl įmonės gali pasinaudoti pasauliniu AWS duomenų centrų tinklu. Tai suteikia jiems lankstumo diegti AI modelius keliuose regionuose su minimaliu delsimu, o tai ypač naudinga organizacijoms, vykdančioms pasaulines operacijas arba toms, kurios tvarko slaptus duomenis, kuriems reikalingas lokalizuotas apdorojimas.
Ultraserveriai turi realaus pasaulio programas įvairiose pramonės šakose. Sveikatos priežiūros srityje jie galėtų palaikyti AI modelius, apdorojančius sudėtingus medicininius duomenis, padedančius atlikti diagnostiką ir suasmeninti gydymo planus. Savarankiško vairavimo metu „Ultraservers“ gali atlikti svarbų vaidmenį keičiant mašininio mokymosi modelius, kad būtų galima apdoroti didžiulius duomenų kiekius realiuoju laiku, kuriuos generuoja savarankiškai važiuojančios transporto priemonės. Dėl didelio našumo ir mastelio jie idealiai tinka bet kokiam sektoriui, kuriam reikalingas greitas, didelio masto duomenų apdorojimas.
Rinkos poveikis ir ateities tendencijos
„Amazon“ perėjimas į AI aparatinės įrangos rinką su „Trainium“ lustais ir „Ultraservers“ yra reikšmingas pokytis. Kurdama pritaikytą AI aparatinę įrangą, „Amazon“ tampa AI infrastruktūros erdvės lydere. Jos strategija orientuota į tai, kad įmonėms būtų teikiamas integruotas sprendimas kurti, mokyti ir diegti AI modelius. Šis metodas suteikia mastelio ir efektyvumo, todėl „Amazon“ pranašesnis prieš konkurentus, tokius kaip „Nvidia“ ir „Google“.
Viena iš pagrindinių „Amazon“ pranašumų yra galimybė integruoti „Trainium“ ir „Ultraservers“ su AWS ekosistema. Ši integracija leidžia įmonėms naudoti AWS debesų infrastruktūrą dirbtinio intelekto operacijoms be sudėtingo aparatinės įrangos valdymo. „Trainium“ našumo ir AWS mastelio derinys padeda įmonėms greičiau ir ekonomiškiau apmokyti ir diegti AI modelius.
„Amazon“ atėjimas į AI aparatinės įrangos rinką keičia discipliną. Naudodama specialiai sukurtus sprendimus, tokius kaip „Trainium“ ir „Ultraservers“, „Amazon“ tampa stipriu „Nvidia“ konkurentu, kuris ilgą laiką dominuoja AI GPU rinkoje. Visų pirma „Trainium“ yra sukurta siekiant patenkinti augančius AI modelių mokymo poreikius ir siūlo įmonėms ekonomiškus sprendimus.
Tikimasi, kad dirbtinio intelekto aparatinė įranga augs, nes dirbtinio intelekto modeliai tampa sudėtingesni. Specializuoti lustai, tokie kaip Trainium, vaidins vis svarbesnį vaidmenį. Ateityje kuriant techninę įrangą daugiausia dėmesio bus skiriama našumo, energijos vartojimo efektyvumo ir įperkamumo didinimui. Naujos technologijos, pvz., kvantinis kompiuteris, taip pat gali suformuoti naujos kartos AI įrankius, suteikdamos galimybę naudoti dar patikimesnes programas. „Amazon“ ateitis atrodo daug žadanti. Dėmesys „Trainium“ ir „Ultraservers“ suteikia naujovių dirbtinio intelekto aparatinėje įrangoje ir padeda įmonėms maksimaliai išnaudoti AI technologijos potencialą.
Esmė
„Amazon“ iš naujo apibrėžia dirbtinio intelekto aparatinės įrangos rinką naudodama „Trainium“ lustus ir „Ultraservers“, nustatydama naujus našumo, mastelio keitimo ir efektyvumo standartus. Šios naujovės apima daugiau nei tradicinius aparatinės įrangos sprendimus, suteikdamos įmonėms įrankius, reikalingus šiuolaikinių AI darbo krūvių iššūkiams įveikti.
Integruodama „Trainium“ ir „Ultraservers“ su AWS ekosistema, „Amazon“ siūlo visapusį AI modelių kūrimo, mokymo ir diegimo sprendimą, todėl organizacijoms lengviau diegti naujoves.
Šios pažangos poveikis apima visas pramonės šakas – nuo sveikatos priežiūros iki autonominio vairavimo ir ne tik. Dėl „Trainium“ energijos vartojimo efektyvumo ir „Ultraservers“ mastelio įmonės gali sumažinti išlaidas, pagerinti tvarumą ir valdyti vis sudėtingesnius AI modelius.
