Amazon gastó $ 110 millones para lanzar el proyecto "Build on Trainium", con el objetivo de promover la investigación de inteligencia artificial, reducir la dependencia de Nvidia y promover la aplicación de sus chips entrenados autodesarradas. El proyecto proporcionará a los investigadores universitarios acceso al chip de entrenamiento, lo que los apoyará en el desarrollo de nuevas arquitecturas de IA, bibliotecas de aprendizaje automático y optimización de sistemas distribuidos a gran escala. Este movimiento no es solo una gran inversión estratégica de Amazon en el campo de la IA, sino que también marca sus esfuerzos adicionales en la investigación y el desarrollo independientes de la tecnología de chips, e indica un posible cambio en el panorama competitivo del mercado de chips de IA en el mercado futuro.
Recientemente, Amazon anunció una gran inversión, planeando invertir $ 110 millones en investigación de inteligencia artificial (IA), con el objetivo de reducir la dependencia de Nvidia y promover el desarrollo de sus propios chips. La financiación se utilizará para apoyar la investigación generativa de IA de la universidad bajo el proyecto titulado "Build on Trainium".
El proyecto brindará a los investigadores la oportunidad de usar chips entrenados para que puedan desarrollar nuevas arquitecturas de inteligencia artificial, bibliotecas de aprendizaje automático y mejoras de rendimiento para los ultraclusters de AWS Trainium distribuidos a gran escala.
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AWS Trainium es un chip de aprendizaje automático personalizado diseñado específicamente para tareas de capacitación e inferencia de aprendizaje profundo. Amazon dijo que el proyecto cubre una amplia gama de direcciones de investigación, desde la innovación de algoritmos hasta las mejoras en el rendimiento del acelerador de IA, y también incluye investigación sobre sistemas distribuidos a gran escala. Como parte del programa Build on Trainium, Amazon ha creado un ultracluster de investigación que contiene hasta 40,000 chips de entrenamiento optimizados para las cargas de trabajo únicas de la IA y la estructura informática.
Amazon declaró además que cualquier avance de IA creado en el proyecto se lanzará en código abierto, lo que permite a los investigadores y desarrolladores continuar impulsando sus innovaciones. Además, Amazon anunció una inversión de $ 4 mil millones en desarrollador de Claude y competidor de OpenAI Anthrope en agosto.
El proyecto Build On Trainium también proporcionará fondos para apoyar una nueva investigación y educación de los estudiantes, Amazon planea realizar múltiples rondas de premios de investigación, las propuestas seleccionadas obtendrán puntos de capacitación de AWS y podrán acceder a grandes ultraclusters de entrenamiento para la investigación. El equipo de investigación de Catalyst en la Universidad Carnegie Mellon ha estado involucrado en el proyecto.
"El programa Build On Trainium de AWS brinda a nuestros maestros y estudiantes acceso a aceleradores modernos, como AWS Entrenium, a gran escala, con modelos de programación abiertos", dijo Todd C. Mowry, profesor de informática en la escuela. Amplíe significativamente nuestra investigación sobre la compilación del programa tensor, la paralelización del aprendizaje automático y los servicios y la ajuste del modelo de idioma ".
Puntos clave:
Amazon invierte $ 110 millones para promover la investigación de IA y reducir su dependencia de NVIDIA.
El proyecto "Build on Trainium" respalda la investigación universitaria y brinda oportunidades para el uso de chips entrenados.
Los resultados de la investigación serán de código abierto para ayudar a la tecnología de IA a continuar desarrollando e innovando.
El proyecto "Build on Trainium" de Amazon no solo demuestra sus ambiciones en el campo de la IA, sino que también indica una intensificación de la competencia en el campo de los chips de IA en el futuro. La estrategia de código abierto promoverá aún más el desarrollo de la tecnología de IA y los desarrolladores e investigadores de beneficios de todo el mundo. Este movimiento sin duda tendrá un profundo impacto en toda la industria de la IA.