Connect with us

Hi, what are you looking for?

Интресное и непознанное

Amazon вкладывает миллиарды в разработку ИИ-чипов, чтобы снизить зависимость от Nvidia

Amazon вкладывает миллиарды в разработку ИИ-чипов, чтобы снизить зависимость от Nvidia

Подразделение AWS американского интернет-гиганта Amazon давно входит в число крупнейших игроков рынка облачных услуг. Оно сильно зависит от компонентов и программного обеспечения Nvidia, но параллельно развивает и собственную инфраструктуру, используя наработки компании Annapurna Labs, купленной в 2015 году за $350 млн.

Amazon вкладывает миллиарды в разработку ИИ-чипов, чтобы снизить зависимость от Nvidia

В следующем месяце, как сообщает Financial Times, компания должна продемонстрировать публике ускорители Trainium 2, которые способны справляться с обучением больших языковых моделей. Образцы этих ускорителей уже эксплуатируются стартапом Anthropic, в капитал которого Amazon вложила $4 млрд. Клиентами Amazon на этом направлении также являются компании Databricks, Deutsche Telekom, Ricoh и Stockmark.

Вице-президент AWS по вычислительным и сетевым сервисам Дейв Браун (Dave Brown) заявил следующее: «Мы хотим быть абсолютно лучшим местом для эксплуатации Nvidia, но в то же время мы считаем нормой возможность иметь альтернативу». Уже сейчас ускорители семейства Inferentia обходятся при генерировании ответов ИИ-моделей на 40 % дешевле решений Nvidia. Когда речь идёт о расходах в десятки миллионов долларов, подобная экономия может иметь решающее значение при выборе вычислительной платформы.

По итогам текущего года капитальные расходы Amazon могут достичь $75 млрд, а в следующем окажутся ещё выше. В прошлом году они ограничились $48,4 млрд, и величина прироста показывает, насколько важным компания считает финансирование своей инфраструктуры в условиях бурного развития рынка систем ИИ. Эксперты Futurum Group поясняют, что крупные провайдеры облачных услуг стремятся формировать собственную вертикально интегрированную и однородную по своему составу структуру используемых чипов. Большинство из них стремится разрабатывать собственные чипы для ускорителей вычислений, это позволяет снизить расходы, поднять прибыль, усилить контроль за доступностью чипов и развитием бизнеса в целом. «Дело не столько в чипе, сколько в системе в целом», — поясняет Рами Синно (Rami Sinno), директор Annapurna Labs по разработкам. По его словам, мало кто из компаний может повторить в больших масштабах то, что делает Amazon.

Чипы собственной разработки позволяют Amazon потреблять меньше электроэнергии и повышать КПД собственных центров обработки данных. Представители TechInsights сравнивают чипы Nvidia с автомобилями с кузовом типа «универсал», тогда как решения Amazon собственной разработки напоминают более компактные хэтчбеки, заточенные под выполнение узкого спектра задач. Amazon не спешит делиться данными о тестировании быстродействия своих ускорителей, но чипы Trainium 2 должны по уровню быстродействия превзойти своих предшественников в четыре раза, по имеющимся данным. Само по себе появление альтернатив решениям Nvidia уже может быть высоко оценено клиентами AWS.

You May Also Like

Авто-мото

Корпорация Toshiba в сотрудничестве с японским брендом Sojitz и ведущим мировым производителем ниобия, фирмой CBMM, представила в Бразилии электрический автобус-прототип с установленным аккумулятором Toshiba...

Интресное и непознанное

Сегодня я хочу поделиться с вами топ-10 самых популярных и интересных мест для рыбалки на великолепной реке Волге. Итак, хватайте рыболовные снасти и давайте...

Авто-мото

Китайский автомобильный производитель легковых автомобилей Geely представил обновленную модель Coolray, которая получила переработанный дизайн и иной силовой агрегат. Новая версия Geely Coolray получит приставку...

Авто-мото

В ГАИ по Свердловской области рассказали о наезде автомобилиста на 11-летнего ребёнка на велосипеде. Об этом сообщает URA.RU со ссылкой на пресс-службу ведомства. «Водитель...