Amazon, PyTorch tabanlı AI kodlarını minimum değişikliklerle Amazon Trainium çiplerinde çalıştırmayı amaçlayan açık kaynaklı bir araç olan TorchNeuron'u tanıttı. Amazon, geliştiricilerin kodu yeniden yazma ihtiyacını azaltarak Nvidia'nın yazılım avantajını zorlayabilir. Amazon'un TorchNeuron duyurusuna göre, geliştiriciler, tüm uygulamaları yeniden yazmak yerine mevcut PyTorch kodlarını Trainium üzerinde bir yapılandırma değişikliğiyle çalıştırabilir.
Nvidia'nın AI avantajı, chip'lere sınırlı değil, geliştiricilerin AI iş yüklerini oluşturmak ve çalıştırmak için güvenildiği CUDA yazılım ekosistemine kadar uzanıyor. Geliştiriciler, CUDA etrafında yıllarca iş akışları oluşturmuş ve donanım performansının ötesinde geçiş maliyetleri yaratmıştır. Bu maliyetler, rekabet eden çiplerin çekici ekonomik avantajlara sahip olsalar bile iş yüklerini çekmeyi zorlaştırır. TorchNeuron, yazılımın farklı bir hesaplama platformuna uyarlanmasında harcanan mühendislik zamanını ve maliyetini hedefler. PyTorch, AI araştırması ve geliştirme alanında geniş çapta kullanılmaktadır. Amazon, bir alternatif denemeyi daha az maliyetli ve zaman alıcı hale getirmek için CUDA'yı hemen yerini almak zorunda değildir.
Yayın, Amazon'un AI eğitim ve çıkarım süreçlerinde özel silikonu genişletme çabasını destekliyor. Trainium akseleratörleri, Amazon Web Services'in (AWS) tamamen Nvidia GPU'lara bağımlı kalmadan Amazon'un donanımını kullanarak hesaplama kapasitesi sunmasını sağlıyor. Amazon'un özel çipleri, Anthropic gibi büyük AI müşterilerini çekti; Anthropic, Project Rainier hesaplama kümesinde Trainium kullanıyor. TorchNeuron, geçişin çok fazla çalışma gerektirmesi nedeniyle aksi takdirde Nvidia'da kalacak olan daha fazla geliştiriciye Trainium'u erişilebilir hale getirebilir. Amazon, robotik, sesli AI ve dünya modelleri dahil olmak üzere 30'dan fazla erken müşteriye TorchNeuron'un kullanıldığını açıkladı. Daha geniş kabul, AWS'in hesaplama maliyetleri ve AI uygulamalarının dağıtımı kolaylığı açısından rekabet etmesine yardımcı olabilir.
Duyuru, Nvidia'nın öncülüğünün yakında kaybolacağı anlamına gelmez. CUDA, olgun bir ekosistemdir ve Amazon, Trainium'un talep edilen iş yükleri boyunca rekabetçi performansını, güvenilirliğini ve ekonomisini hâlâ kanıtlamalıdır. Ancak geliştiriciler uygulamaları daha az değişiklikle platformlar arasında taşıyabiliyorsa, rekabet baskısı artabilir. Daha kolay geçiş, bulut müşterilerine daha fazla esneklik sağlayabilir ve potansiyel olarak Amazon'un AI altyapı maliyetleri üzerindeki pazarlık gücünü güçlendirebilir.
Yatırımcılar için ana soru, Amazon'un daha kolay yazılım geçişini sürekli Trainium talebine dönüştürebilip olamayacağıdır. Amazon, sadece alternatif donanım geliştirmekle kalmıyor, müşterilerin Nvidia çiplerini kullanmasını engelleyen yazılım engellerini azaltmaya çalışıyor. Başarı, Nvidia'nın rekabetten koruyan yazılım avantajını zayıflatabilir.
Amazon, PyTorch kodlarını Trainium çiplerinde çalıştırmak için TorchNeuron'u başlatıyor
BenzingaPaylaş
Özet
Amazon, PyTorch kodlarını Trainium çiplerinde minimum değişiklikle çalıştırmak için TorchNeuron adlı bir açık kaynak aracını piyasaya sürdü. Bu araç, geliştiricilerin Nvidia’nın CUDA’sından geçerken uygulamaları yeniden yazmalarını önler. TorchNeuron, mevcut PyTorch modellerinin yalnızca bir yapılandırma güncellemesiyle Trainium üzerinde çalışmasını sağlar ve geçiş maliyetlerini azaltır. Anthropic gibi büyük AI firmaları zaten Trainium’u kullanıyor ve 30’dan fazla erken kullanıcı TorchNeuron’u test ediyor. Bu zincir içi haber, Amazon’un Nvidia’ın hakimiyetine meydan okuması nedeniyle AI + kripto haberlerinde bir dönüşümü işaret ediyor.
Kaynak:Orijinalini göster
Yasal Uyarı: Bu sayfadaki bilgiler üçüncü şahıslardan alınmış olabilir ve KuCoin'in görüşlerini veya fikirlerini yansıtmayabilir. Bu içerik, herhangi bir beyan veya garanti olmaksızın yalnızca genel bilgilendirme amacıyla sağlanmıştır ve finansal veya yatırım tavsiyesi olarak yorumlanamaz. KuCoin, herhangi bir hata veya eksiklikten veya bu bilgilerin kullanımından kaynaklanan sonuçtan sorumlu değildir.
Dijital varlıklara yapılan yatırımlar riskli olabilir. Lütfen bir ürünün risklerini ve risk toleransınızı kendi finansal koşullarınıza göre dikkatlice değerlendirin. Daha fazla bilgi için lütfen Kullanım Koşullarımıza ve Risk Açıklamamıza bakınız.