Amazon anunció recientemente que gastará 110 millones de dólares para desarrollar sus chips Trainium de desarrollo propio, una medida destinada a reducir su dependencia de Nvidia y mejorar la competitividad de su plataforma de computación en la nube AWS. Este programa llamado "Build on Trainium" se centrará en apoyar a universidades e instituciones de investigación científica para que utilicen chips Trainium para realizar investigaciones en profundidad en el campo de la inteligencia artificial y promover la innovación y el desarrollo de la tecnología de IA. Amazon ha construido un supercúmulo que contiene hasta 40.000 chips Trainium para proporcionar a los investigadores potentes recursos informáticos.
Amazon anunció recientemente que inyectará 110 millones de dólares en investigación de IA para apoyar el desarrollo de su chip Trainium de diseño propio. Esta medida tiene como objetivo reducir la dependencia de Amazon de Nvidia y promover el avance tecnológico de su propia plataforma de computación en la nube AWS.
Nota sobre la fuente de la imagen: la imagen es generada por AI y el proveedor de servicios de autorización de imágenes Midjourney
Trainium es un chip de aprendizaje automático diseñado para tareas de inferencia y entrenamiento de aprendizaje profundo. Amazon espera que a través de esta inversión anime a la comunidad académica a utilizar chips Trainium para realizar investigaciones sobre nuevas arquitecturas de inteligencia artificial, bibliotecas de aprendizaje automático y mejoras de rendimiento.
La iniciativa, denominada "Build on Trainium", brindará a los investigadores universitarios la oportunidad de utilizar Trainium para la informática distribuida a gran escala. Amazon dice que ha construido un superclúster de investigación de hasta 40.000 chips Trainium que están optimizados para las cargas de trabajo y estructuras informáticas únicas de la IA. A través de este plan, Amazon espera atraer todo tipo de investigación sobre IA, incluida la mejora de algoritmos y la investigación sobre sistemas distribuidos a gran escala.
Amazon también promete que todos los resultados de IA logrados a través del programa se compartirán de manera de código abierto para que los investigadores y desarrolladores puedan seguir avanzando en la tecnología. Además, el programa proporcionará financiación para nuevas investigaciones y educación de estudiantes, y planea múltiples rondas de premios de investigación, y los proyectos seleccionados recibirán créditos de capacitación de AWS y acceso a grandes superclusters de Trainium.
Todd C. Mowry, profesor de informática del grupo de investigación Catalyst de la Universidad Carnegie Mellon, que participa en el programa, dijo que el programa Build on Trainium de AWS proporciona a sus profesores y estudiantes acceso a gran escala a aceleradores modernos que ayudarán a ampliar la investigación sobre el programa tensorial. compilación, paralelización del aprendizaje automático y servicios y ajuste de modelos de lenguaje.
Esta inversión de Amazon no sólo muestra su ambición en el campo de la IA, sino que también promueve aún más la cooperación con el mundo académico, esforzándose por mantener una ventaja competitiva a la vanguardia de la tecnología de IA.
Destacar:
Amazon invierte 110 millones de dólares para apoyar la investigación universitaria sobre IA y reducir la dependencia de Nvidia.
El programa "Build on Trainium" ofrece a los investigadores la oportunidad de utilizar 40.000 chips Trainium.
Todos los resultados de la investigación serán de código abierto y se proporcionará apoyo financiero y puntos de capacitación de AWS a los proyectos seleccionados.
La medida de Amazon no sólo demuestra su diseño estratégico en el campo de la inteligencia artificial, sino que también proporciona valiosos recursos y oportunidades para la comunidad académica, lo que indica que el campo de la IA marcará el comienzo de nuevas oportunidades de desarrollo en el futuro y promoverá una cooperación e innovación más amplias. Esta inversión tendrá un profundo impacto en el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial.