IT होम 20 अक्टूबर की समाचार, स्थानीय समय 19 अक्टूबर को, अमेज़न ने ओपन-सोर्स टूल TorchNeuron लॉन्च किया, जिसके माध्यम से विकासकर्ताओं द्वारा लिखा गया PyTorch कोड अमेज़न के स्वयं डिज़ाइन किए गए Trainium चिप पर स्थानीय रूप से चल सकता है, जिसके लिए केवल एक बार कॉन्फ़िगरेशन बदलना होता है, पुनः लिखने की आवश्यकता नहीं होती।
IT होम को पता चला है कि TorchNeuron को स्थानीय समयानुसार 20 अक्टूबर को कैलिफोर्निया, सैन होसे में आयोजित उत्तरी अमेरिकी PyTorch कॉन्फ्रेंस में ओपन सोर्स लाइसेंस के तहत आधिकारिक रूप से लॉन्च किया जाएगा।
PyTorch एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जिसका नेतृत्व Meta द्वारा किया जाता है और जिसे अधिकांश कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकासक अपनाते हैं। NVIDIA ने CUDA टूल्स के विकास में दशकों का समय लगाया है, जिससे PyTorch कोड NVIDIA के चिप्स पर कुशलतापूर्वक चल सके।
बताया गया है कि अमेज़न के इंजीनियरों ने दोनों पारंपरिक चिप और Trainium चिप पर एक ही AI ट्रेनिंग स्क्रिप्ट चलाया। एकमात्र अंतर केवल कोड में उपयोग की जाने वाली चिप के सेटिंग पैरामीटर में था। परिणाम दिखाते हैं कि AI मॉडल दोनों परिवेशों में पूरी तरह समान सामग्री सीखता है और सीखने की गति भी समान है। इसका मतलब है कि डेवलपर्स के पास AI मॉडल को टेस्ट, डीबग और स्केल करने के लिए जो उपकरण हैं, उन्हें किसी भी संशोधन की आवश्यकता के बिना सीधे Trainium पर उपयोग किया जा सकता है।
अमेज़न के अनुसार, टॉर्चन्यूरॉन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उद्योग को एक लंबे समय से अभावित महत्वपूर्ण तत्व प्रदान करता है: वास्तविक विकल्प। जब डेवलपर्स अतिरिक्त लागत के बिना विभिन्न चिप्स के बीच स्वतंत्र रूप से स्विच कर सकते हैं, तो चिप निर्माताओं को डेवलपर्स का ध्यान आकर्षित करने के लिए अधिक प्रतिस्पर्धी उत्पाद प्रदान करना होगा; और डेवलपर्स लागत में कमी और इटरेशन की गति में वृद्धि प्राप्त कर सकते हैं।
इसके अलावा, अमेज़न PyTorch अपस्ट्रीम विकास में सक्रिय रूप से शामिल है और PyTorch समुदाय के साथ मिलकर उन कोड को हटा रहा है जो इस फ्रेमवर्क को विशिष्ट चिप्स से बांधते हैं। इसका लक्ष्य PyTorch को पूरे डेवलपर समुदाय के लिए "हार्डवेयर-निरपेक्ष" बनाना है, केवल Trainium उपयोगकर्ताओं के लिए ही सीमित नहीं।