Amazon потратил 110 миллионов долларов на запуск проекта «Build on Trainium», нацеленный на продвижение исследований в области искусственного интеллекта, снизить зависимость от NVIDIA и способствовать применению своих саморазвитых чипов для обучения. Проект предоставит исследователям университета доступ к Tradium Chip, поддерживая их в разработке новых архитектур искусственного интеллекта, библиотеках машинного обучения и оптимизации крупномасштабных распределенных систем. Этот шаг является не только крупным стратегическим инвестициями Amazon в области ИИ, но также отмечает свои дальнейшие усилия по независимым исследованиям и разработкам технологий чипов и указывает на возможные изменения в конкурентной среде рынка чипов ИИ в будущее.
Недавно Amazon объявила о крупных инвестициях, планируя инвестировать 110 миллионов долларов в исследования в области искусственного интеллекта (ИИ), направленное на то, чтобы снизить зависимость от NVIDIA и содействовать развитию собственных чипов. Финансирование будет использоваться для поддержки генеративного исследования искусственного интеллекта университета в рамках проекта под названием «Построить Trainmium».
Проект предоставит исследователям возможность использовать чипы Tranium, чтобы они могли разработать новые архитектуры искусственного интеллекта, библиотеки машинного обучения и улучшения производительности для крупномасштабных распределенных AWS Ultraclusters.
Примечания источника изображения: изображение генерируется ИИ, а изображение авторизованное поставщик услуг Midjourney
AWS Tradium - это пользовательский чип машинного обучения, разработанный специально для тренировок с глубоким обучением и вывода. Amazon сказал, что проект охватывает широкий спектр направлений исследований от алгоритмов инноваций до улучшений в производительности акселератора искусственного интеллекта, а также включает в себя исследования крупномасштабных распределенных систем. В рамках программы «Настройка Trainium Amazon» создал исследовательский ультрахластер, который содержит до 40 000 чипов для тренировок, оптимизированных для уникальных рабочих нагрузок ИИ и вычислительной структуры.
Amazon также заявил, что любые достижения в области искусственного интеллекта, созданные в проекте, будут выпущены в открытом исходном коде, что позволит исследователям и разработчикам продолжать стимулировать свои инновации. Кроме того, Amazon объявила об инвестициях в 4 миллиарда долларов в Claude Developer и Apperai конкурента Anpropric в августе.
Проект «Построение на Trainium» также обеспечит финансирование для поддержки новых исследований и обучения студентов, Amazon планирует провести несколько раундов исследовательских наград, выбранные предложения получат учебные точки AWS и смогут получить доступ к крупным ультраклюстерам Trainium для исследований. Исследовательская группа по катализатору в Университете Карнеги -Меллона была вовлечена в проект.
«Программа AWS на Tradium предлагает нашим учителям и ученикам доступ к современным ускорителям, таким как AWS Tradium, в больших масштабах, с открытыми моделями программирования», - сказал Тодд С. Моури, профессор компьютерной науки в школе. Значительно расширяйте наше исследование компиляции программы тензоров, параллелизации машинного обучения, а также на языковой модели и настройке ».
Ключевые моменты:
Amazon инвестирует 110 миллионов долларов в продвижение исследований ИИ и снизить свою зависимость от NVIDIA.
Проект «Build on Trainium» поддерживает университетские исследования и предоставляет возможности для использования чипсами для обучения.
Результаты исследований станут открытым исходным кодом, чтобы помочь технологии искусственного интеллекта продолжать развиваться и инновации.
Проект Amazon «Build on Tradium» не только демонстрирует свои амбиции в области искусственного интеллекта, но и указывает на усиление конкуренции в области чипов ИИ в будущем. Стратегия с открытым исходным кодом будет способствовать развитию технологий ИИ и разработчиков и исследователей по всему миру. Этот шаг, несомненно, окажет глубокое влияние на всю индустрию искусственного интеллекта.