अमेज़न ने आंतरिक AI चिप्स पर स्थानांतरण को आसान बनाने के लिए ओपन-सोर्स टूल TorchNeuron लॉन्च किया

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आज के AI + क्रिप्टो समाचार में अमेज़न का नया ओपन-सोर्स टूल, टॉर्चन्यूरॉन, शामिल है, जिसे NVIDIA से अपने आंतरिक AI चिप्स पर स्विच करने को सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह टूल PyTorch-आधारित AI कोड को अमेज़न के कस्टम Trainium चिप्स पर न्यूनतम बदलाव के साथ चलाने की अनुमति देता है। अमेज़न के अन्नापूर्णा लैब्स के अनुसार, डेवलपर्स को अपने मॉडल को अपने हार्डवेयर पर चलाने के लिए केवल एक कॉन्फ़िगरेशन में संशोधन करना होगा। टॉर्चन्यूरॉन की घोषणा 19 अक्टूबर को की गई थी और इसे 20 अक्टूबर को सैन जोस में होने वाली PyTorch कॉन्फ्रेंस में मुफ्त में जारी किया जाएगा। रोबोटिक्स और वॉइस AI सहित 30 से अधिक प्रारंभिक उपयोगकर्ता पहले ही इसका परीक्षण कर रहे हैं और लागत में लाभ की रिपोर्ट कर रहे हैं। ऑन-चेन समाचार विश्लेषकों का मानना है कि यह कदम अमेज़न के AI प्रभाव को बढ़ा सकता है।

मार्स कैपिटल की समाचार रिपोर्ट के अनुसार, कैलेंडर 20 अक्टूबर को, अमेज़न ने स्थानीय समय 19 अक्टूबर को ओपन सोर्स टूल TorchNeuron लॉन्च किया, जिसका उद्देश्य डेवलपर्स के लिए निवेडिया के चिप्स से अपने स्वयं के चिप्स पर स्विच करने की बाधा को कम करना है और निवेडिया द्वारा CUDA के आधार पर बनाई गई सॉफ्टवेयर बैरियर को चुनौती देना है। रिपोर्ट के अनुसार, यह टूल PyTorch में लिखे गए AI कोड को बिना पुनः लिखे, अमेज़न के स्वयं के AI चिप्स पर चलाने में सक्षम बनाता है। PyTorch, जिसकी मुख्य रूप से Meta द्वारा संचालन किया जाता है, अधिकांश AI डेवलपर्स द्वारा उपयोग किए जाने वाले ओपन सोर्स फ्रेमवर्क के रूप में वर्णित किया गया है। अमेज़न के चिप डिज़ाइन विभाग Annapurna Labs ने बताया कि TorchNeuron की मदद से, डेवलपर्स को केवल एक ही कॉन्फ़िगरेशन में परिवर्तन करके, एक ही कोड को अपने स्वयं के Trainium चिप पर चलाया जा सकता है। अमेज़न ने स्थानीय समय 19 अक्टूबर को इस टूल की घोषणा की है, और 20 अक्टूबर को कैलिफ़ोर्निया, सैन होसे में होने वाले PyTorch कॉन्फ्रेंस में मुफ़्त ओपन सोर्स के रूप में इसका प्रकाशन करने की योजना है। Annapurna Labs के सॉफ़्टवेयर वाइस प्रेसिडेंट Colin Brace ने साक्षात्कार में कहा: "TorchNeuron को लॉन्च करने का मकसद, डेवलपर्स के लिए अमेज़न के स्वयं के चिप्स का परीक्षण करने की प्रक्रिया में संख्या कम करना है, और ग्राहकों की मौजूदा प्रक्रियाओं से प्रारंभ करना है।" उन्होंने बताया कि 30 से अधिक प्रारंभिक ग्राहक पहले ही प्रयोग में हैं, जो रोबोटिक्स, वर्ल्ड मॉडल्स, और स्पीच AI जैसे क्षेत्रों में हैं, और प्रतिक्रिया में संकेत दिया है कि अमेज़न के चिप पर स्विच करने से लागत में बचत होती है।

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