亞馬遜云科技宣布Amazon Trainium2實例正式可用

亞馬遜云科技

2024-12-05 10:46 6069

亞馬遜云科技推出新一代AI訓練芯片Amazon Trainium3

全新Amazon EC2 Trn2實例采用亞馬遜云科技最新的Trainium2 AI芯片，性價比較當前基于GPU的EC2實例提升30-40%

全新 Amazon EC2 Trn2 UltraServers采用NeuronLink超速互連技術，將四個Trn2服務器連接成一個大型服務器，能夠在亞馬遜云科技上為超大規(guī)模模型提供超快速的訓練和推理

北京2024年12月5日 /美通社/ -- 亞馬遜云科技在2024 re:Invent全球大會上，宣布基于Amazon Trainium2的Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）Trn2實例正式可用，并推出全新的Amazon EC2 Trn2 UltraServers，讓用戶以優(yōu)越的性價比訓練和部署最新的人工智能模型，以及未來的大語言模型（LLM）和基礎模型（FM）。此外，亞馬遜云科技還發(fā)布了新一代Amazon Trainium3芯片。

Amazon Trainium2芯片

Amazon EC2 Trn2 UltraServers

Amazon EC2 Trn2 實例服務器模塊

與當前基于GPU的EC2 P5e和P5en實例相比，Amazon EC2 Trn2實例的性價比提升30-40%。它配備16個Trainium2芯片，可提供高達20.8 Petaflops浮點算力的性能，非常適合訓練和部署具有數(shù)十億參數(shù)的大型語言模型（LLMs）。
全新推出的Amazon EC2 Trn2 UltraServers服務器機型配備64個相互連接的Trainium2芯片，采用NeuronLink超速互連技術，可提供高達83.2 Petaflops浮點算力，其計算、內存和網絡能力是單一實例的四倍，能夠支持訓練和部署超大規(guī)模的模型。
亞馬遜云科技攜手Anthropic正打造名為Project Rainier的EC2 UltraCluster，其包含數(shù)十萬顆Trainium2 芯片，所達到的超級算力比他們當前一代領先AI模型訓練所需算力高出5倍以上。
亞馬遜云科技推出了新一代AI芯片Trainium3，幫助客戶更快速地構建更大規(guī)模的模型，并在部署時提供更優(yōu)的實時性能。

亞馬遜云科技計算和網絡副總裁 David Brown表示："Amazon Trainium2是專為支持大型、前沿的生成式AI工作負載而設計的，能夠滿足訓練和推理的需求，并在亞馬遜云科技上提供卓越的性價比。隨著模型參數(shù)接近萬億，我們意識到客戶需要一種創(chuàng)新的方法來高效訓練和運行規(guī)模龐大的工作負載。在亞馬遜云科技上，全新的Amazon EC2 Trn2 UltraServers提供超快速的訓練和推理性能，幫助各類企業(yè)以更快的速度和更低的成本訓練和部署世界上最大的模型。"

隨著模型規(guī)模的不斷擴大，客戶希望縮短訓練時間和推理延遲，這對計算和網絡基礎設施提出了更高的要求。亞馬遜云科技已提供廣泛的Amazon EC2加速實例選擇，包括基于GPU和機器學習芯片的實例。然而，即使是目前最快的加速實例，客戶仍希望實現(xiàn)更高的性能和更大的可擴展性，以更低的成本更快地訓練這些日益復雜的模型。隨著模型復雜性和數(shù)據量的增加，因為并行化的限制，單純擴大集群規(guī)模已無法有效縮短訓練時間。同時，實時推理的需求也超出了單實例架構的承載能力。

Amazon EC2 Trn2實例為深度學習和生成式AI提供卓越性能

與當前基于GPU的EC2實例相比，Amazon EC2 Trn2的性價比提升30%至40%。單個Trn2實例集成了16個Trainium2 芯片，通過NeuronLink超速高帶寬、低延遲的芯片之間的互聯(lián)，可提供高達20.8 Petaflops浮點算力，非常適合訓練和部署數(shù)十億參數(shù)的模型。

Amazon EC2 Trn2 UltraServers滿足全球超大模型日益增長的AI計算需求

對于需要更強算力的超大模型，Amazon EC2 Trn2 UltraServers使客戶能夠突破單個Trn2實例的限制進行擴展，從而減少訓練時間，加快投放市場的速度，實現(xiàn)快速迭代以提高模型準確性。作為全新的EC2產品，Trn2 UltraServers利用NeuronLink超速互聯(lián)將四個Trn2服務器連接為一個巨型服務器。客戶通過全新Trn2 UltraServers，可以在64個Trainium2芯片上擴展他們的生成式AI工作負載。在推理工作負載方面，客戶可以使用Trn2 UltraServers提升生產環(huán)境中萬億參數(shù)模型的實時推理性能。亞馬遜云科技正在與Anthropic共同構建一個名為Project Rainier的 EC2 UltraCluster計算集群，該集群由Trn2 UltraServers組成，能夠在數(shù)十萬個Trainium2芯片之間通過第三代低延遲的PB級EFA網絡進行分布式模型訓練——其運算能力比Anthropic當前一代領先AI模型訓練所需算力高出5倍以上。該項目完成后，預計將成為全球最大可用的AI計算集群，供Anthropic構建和部署未來模型使用。

Anthropic專注于AI安全和研究，致力于打造可靠、可解釋和可控的AI系統(tǒng)。Anthropic的旗艦產品Claude是全球數(shù)百萬用戶信賴的大型語言模型。作為Anthropic與亞馬遜云科技深化合作的一部分，Anthropic已開始優(yōu)化Claude模型，以便在亞馬遜最先進的AI硬件Trainium2上運行。Anthropic將使用數(shù)十萬個Trainium2芯片，該規(guī)模是其之前集群的五倍以上，為使用Amazon Bedrock上的Claude 客戶提供卓越的性能表現(xiàn)。

Databricks Mosaic AI使企業(yè)能夠構建和部署高質量的智能體系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于數(shù)據湖倉原生架構，用戶可以輕松、安全地使用企業(yè)數(shù)據定制模型，從而提供更準確和特定領域的輸出。得益于Trainium的高性能和成本效益，客戶能夠以較低的成本在Mosaic AI上擴展模型訓練。隨著全球客戶對Mosaic AI需求的不斷增長，Trainium2的推出將為Databricks及其客戶帶來重大優(yōu)勢。作為全球最大的數(shù)據和AI公司之一，Databricks計劃使用Trainium2為客戶提供更優(yōu)的性能，并將總體擁有成本降低多達30%。

Hugging Face是全球領先的AI開發(fā)者開源平臺，擁有超過200萬個模型、數(shù)據集和AI應用，其用戶社區(qū)涵蓋了超過500萬名研究人員、數(shù)據科學家、機器學習工程師和軟件開發(fā)者。在過去幾年中，Hugging Face與亞馬遜云科技合作，幫助開發(fā)者通過Optimum Neuron開源庫體驗Amazon Inferentia和Amazon Trainium的性能與成本優(yōu)勢。該庫已集成到Hugging Face Inference Endpoints中，并在新的HUGS自部署服務中進行了優(yōu)化，用戶可以在亞馬遜云科技Marketplace獲取。隨著Trainium2的發(fā)布，Hugging Face用戶將享受更高的性能，從而更快地開發(fā)和部署模型。

poolside致力于構建一個由AI驅動的世界，以推動有經濟價值的工作和科學進步。他們相信，軟件開發(fā)將成為神經網絡中第一個達到人類智慧水平的重要能力。為此，poolside正在打造基礎模型（FMs）、API和助手應用，以將生成式AI的優(yōu)勢帶給開發(fā)者。而為了實現(xiàn)這一目標的關鍵就在于他們構建和運行產品所用的基礎設施。借助Amazon Trainium2，poolside的客戶將獲得優(yōu)于其他AI加速器的性價比擴展其服務。此外，Poolside計劃利用Amazon EC2 Trainium2 UltraServers訓練未來的模型，這將比使用Amazon EC2 P5實例預計可節(jié)省40%的成本。

Amazon Trainium3芯片，專為新一代前沿生成式AI工作負載的高性能需求而設計

亞馬遜云科技發(fā)布了新一代AI訓練芯片Amazon Trainium3。Trainium3是亞馬遜云科技首款采用3納米工藝制造的芯片，在性能、能效和密度上樹立了新標桿。搭載Trainium3的UltraServers性能預計將是Trn2 UltraServers的4倍，使客戶在構建模型時能夠更快迭代，并在部署時提供卓越的實時性能。首批基于Trainium3的實例預計將在2025年末上線。

Amazon Neuron Software助力客戶充分發(fā)揮Trainium2性能

Amazon Neuron SDK包括編譯器、運行時庫和工具，幫助開發(fā)者優(yōu)化模型以在Trainium上運行。它讓開發(fā)者具有在Trainium芯片上優(yōu)化模型以獲得最佳性能的能力。它與JAX和PyTorch等熱門框架原生集成，使客戶在Trainium上使用現(xiàn)有代碼和工作流時只需進行少量代碼修改。同時，Neuron支持Hugging Face模型庫中的超過10萬個模型。通過Neuron Kernel Interface（NKI），開發(fā)者可以直接訪問裸機的Trainium芯片，編寫計算內核以最大限度地提升計算密集型工作負載的性能。

Amazon Neuron旨在簡化使用JAX等流行框架在Trainium2上訓練和部署模型，同時盡量減少代碼更改和對特定供應商解決方案的依賴。谷歌支持亞馬遜云科技通過其原生的OpenXLA集成，使客戶能夠使用JAX進行大規(guī)模訓練和推理，提供簡單靈活的編碼路徑，幫助用戶快速上手Trn2實例。隨著行業(yè)內廣泛的開源協(xié)作，以及Trainium2的推出，谷歌預計JAX在機器學習社區(qū)的應用將顯著增加，這將成為整個機器學習生態(tài)系統(tǒng)的重要里程碑。

目前，Amazon EC2 Trn2實例在美國東部（俄亥俄）區(qū)域已正式可用，其他區(qū)域也即將推出。Amazon EC2 Trn2 UltraServers目前預覽可用。

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