أطلقت أمازون TorchNeuron، أداة مفتوحة المصدر مصممة لتشغيل كود الذكاء الاصطناعي القائم على PyTorch على شرائح Trainium الخاصة بأمازون مع تعديلات طفيفة. ربما وجدت أمازون طريقة لتحدي الميزة البرمجية لشركة Nvidia من خلال تقليل الحاجة إلى إعادة كتابة الكود. تشير إعلان أمازون عن TorchNeuron إلى أن المطورين يمكنهم تشغيل كود PyTorch الموجود على Trainium بتغيير تكوين واحد بدلاً من إعادة كتابة التطبيقات بالكامل.
ميزة Nvidia في الذكاء الاصطناعي تمتد أبعد من الرقائق لتضم CUDA، وهو النظام البيئي البرمجي الذي يعتمد عليه المطورون لبناء وتشغيل أحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي. فقد قضى المطورون سنوات في بناء سير عمل مبنية حول CUDA، مما خلق تكاليف انتقال تتجاوز أداء الأجهزة. هذه التكاليف تجعل الرقائق المنافسة أقل قدرة على جذب أحمال العمل، حتى عندما تقدم رقائق منافسة اقتصاديات جذابة. يهدف TorchNeuron إلى تقليل الوقت والتكلفة الهندسية المرتبطة بتكيف البرمجيات مع منصة حوسبة مختلفة. يُستخدم PyTorch على نطاق واسع في أبحاث وتطوير الذكاء الاصطناعي. لا تحتاج أمازون إلى استبدال CUDA فورًا لجعل تجربة بديل أقل تكلفة وأقل استهلاكًا للوقت.
يُعزز الإطلاق جهود أمازون لتوسيع استخدام الرقائق المخصصة عبر تدريب واستنتاج الذكاء الاصطناعي. تسمح وحدات Trainium لـ Amazon Web Services (AWS) بتقديم قدرات حوسبة باستخدام أجهزة أمازون بدلاً من الاعتماد الكامل على وحدات معالجة الرسومات (GPUs) من Nvidia. وقد جذبت رقائق أمازون المخصصة عملاء كبار في مجال الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك Anthropic، التي تستخدم Trainium في كتلة حسابية Project Rainier الخاصة بها. ويمكن أن يجعل TorchNeuron Trainium متاحًا لمزيد من المطورين الذين كانوا سيظلون مرتبطين بـ Nvidia، لأن التحويل يتطلب جهدًا كبيرًا. وقد أفادت أمازون أن أكثر من 30 عميلًا مبكرًا في مجالات تشمل الروبوتات وذكاء الصوت والنماذج العالمية يستخدمون TorchNeuron. ويمكن أن يساعد الاعتماد الأوسع AWS في المنافسة من حيث تكاليف الحوسبة وسهولة نشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
لا يعني الإعلان أن تفوق Nvidia على وشك الاختفاء. لا يزال CUDA نظامًا بيئيًا ناضجًا، ولا يزال على أمازون إثبات أداء Trainium التنافسي وموثوقيته واقتصاديته عبر أحمال عمل صارمة. ومع ذلك، قد يزداد الضغط التنافسي إذا استطاع المطورون نقل التطبيقات بين المنصات بتغييرات أقل. سيعطي التحويل الأسهل عملاء السحابة مرونة أكبر وقد يعزز قوة التفاوض الخاصة بأمازون بشأن تكاليف البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
السؤال الرئيسي للمستثمرين هو ما إذا كان يمكن لأمازون تحويل تبسيط هجرة البرمجيات إلى طلب مستمر على Trainium. تسعى أمازون إلى تقليل الحواجز البرمجية التي تجعل العملاء يواصلون استخدام شرائح Nvidia، وليس فقط بناء أجهزة بديلة. النجاح يمكن أن يضعف الميزة البرمجية التي تحمي Nvidia من المنافسة.
أمازون تطلق TorchNeuron لتشغيل كود PyTorch على شرائح Trainium
Benzingaمشاركة
ملخص
أطلقت أمازون TorchNeuron، أداة مفتوحة المصدر لتشغيل كود PyTorch على شرائح Trainium مع تغييرات طفيفة. تساعد الأداة المطورين على تجنب إعادة كتابة التطبيقات عند الانتقال من CUDA الخاصة بـ Nvidia. تسمح TorchNeuron للنماذج الحالية لـ PyTorch بالعمل على Trainium بمجرد تحديث التهيئة، مما يقلل من تكاليف التحول. تستخدم شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى مثل Anthropic بالفعل Trainium، وأكثر من 30 مبكرًا يختبرون TorchNeuron. يمثل هذا الخبر على السلسلة تحولًا في أخبار الذكاء الاصطناعي + التشفير، حيث تتحدى أمازون هيمنة Nvidia.
المصدر:عرض النسخة الأصلية
إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة قد حصلت عليها من أطراف ثالثة ولا تعكس بالضرورة وجهات نظر أو آراء KuCoin. يُقدّم هذا المحتوى لأغراض إعلامية عامة فقط ، دون أي تمثيل أو ضمان من أي نوع ، ولا يجوز تفسيره على أنه مشورة مالية أو استثمارية. لن تكون KuCoin مسؤولة عن أي أخطاء أو سهو ، أو عن أي نتائج ناتجة عن استخدام هذه المعلومات.
يمكن أن تكون الاستثمارات في الأصول الرقمية محفوفة بالمخاطر. يرجى تقييم مخاطر المنتج بعناية وتحملك للمخاطر بناء على ظروفك المالية الخاصة. لمزيد من المعلومات، يرجى الرجوع إلى شروط الاستخدام واخلاء المسؤولية.