Amazon gab 110 Millionen US-Dollar für den Start des Projekts "Build on Trainium" aus, um künstliche Intelligenzforschung zu fördern, die Abhängigkeit von NVIDIA zu verringern und die Anwendung seiner selbst entwickelten Trainienchips zu fördern. Das Projekt wird Universitätsforschern Zugang zum Trainiumchip ermöglichen und diese bei der Entwicklung neuer KI-Architekturen, maschinelles Lernbibliotheken und der Optimierung großer verteilter Systeme unterstützen. Dieser Schritt ist nicht nur eine wichtige strategische Investition von Amazon im Bereich der KI, sondern markiert auch seine weiteren Anstrengungen zur unabhängigen Forschung und Entwicklung der Chip -Technologie und weist auf eine mögliche Veränderung der Wettbewerbslandschaft des KI -Chip -Marktes im Markt hin Zukunft.
Kürzlich kündigte Amazon eine große Investition an, in der sie plant, 110 Millionen US -Dollar in die Forschung für künstliche Intelligenz (KI) zu investieren, um die Abhängigkeit von NVIDIA zu verringern und die Entwicklung seiner eigenen Chips zu fördern. Die Finanzierung wird verwendet, um die generative KI -Forschung der Universität im Rahmen des Projekts mit dem Titel "Build on Trainium" zu unterstützen.
Das Projekt bietet Forschern die Möglichkeit, Trainiumchips zu verwenden, damit sie neue KI-Architekturen, Bibliotheken für maschinelles Lernen und Leistungsverbesserungen für groß angelegte AWS-Trainier-Ultrakluster entwickeln können.
Bildquelle Notizen: Das Bild wird von KI erzeugt, und der im Bild autorisierte Dienstanbieter Midjourney
AWS Trainium ist ein speziell für Deep Learning Training und Inferenzaufgaben entwickeltes maschinelles Lernchip. Laut Amazon deckt das Projekt eine breite Palette von Forschungsrichtungen von Algorithmus-Innovationen bis hin zur Verbesserung der KI-Beschleunigerleistung ab und umfasst auch die Forschung zu groß angelegten verteilten Systemen. Im Rahmen des Training -Programms für Build on Trainium hat Amazon einen Forschungs -Ultrakluster aufgebaut, der bis zu 40.000 Trainienchips enthält, die für die einzigartige Arbeitsbelastung und die Rechenstruktur von AI optimiert wurden.
Amazon erklärte weiter, dass alle im Projekt erstellten KI -Fortschritte in Open Source veröffentlicht werden, sodass Forscher und Entwickler ihre Innovationen weiter vorantreiben können. Darüber hinaus kündigte Amazon im August eine Investition von 4 Milliarden US -Dollar in Claude Developer und OpenAI -Konkurrent Anthropic an.
Das Build on Trainium Project wird auch Mittel zur Unterstützung neuer Forschungsarbeiten und Schülerausbildung bieten. Amazon plant, mehrere Runden von Forschungsauszeichnungen durchzuführen. Ausgewählte Vorschläge erhalten AWS -Schulungspunkte und können Zugang zu großen Training -Ultraclustern für Forschungen haben. Das Catalyst -Forschungsteam der Carnegie Mellon University war an dem Projekt beteiligt.
"AWS 'Build on Trainium -Programm bietet unseren Lehrern und Schülern Zugang zu modernen Beschleunigern wie AWS Trainium in großem Maßstab mit offenen Programmiermodellen", sagte Todd C. Mowry, ein Informatikprofessor an der Schule. Erweitern Sie unsere Forschung zur Zusammenstellung des Tensor -Programms, zur Parallelisierung des maschinellen Lernens sowie zur Sprachmodelldienste und zur Abstimmung erheblich. "
Schlüsselpunkte:
Amazon investiert 110 Millionen US -Dollar, um die KI -Forschung zu fördern und seine Abhängigkeit von NVIDIA zu verringern.
Das Projekt „Build on Trainium“ unterstützt die Universitätsforschung und bietet Möglichkeiten für die Verwendung von Trainiumchips.
Forschungsergebnisse werden Open Source sein, um die KI -Technologie weiterzuentwickeln und zu innovieren.
Das "Build on Trainium" -Projekt von Amazon zeigt nicht nur seine Ambitionen auf dem Gebiet der KI, sondern zeigt auch darauf hin, dass der Wettbewerb auf dem Gebiet der KI -Chips in der Zukunft verstärkt wird. Die Open -Source -Strategie wird die Entwicklung der KI -Technologie weiter fördern und Entwicklern und Forschern auf der ganzen Welt zugute kommen. Dieser Schritt wird zweifellos einen tiefgreifenden Einfluss auf die gesamte KI -Branche haben.