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[導讀]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 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十億參數的大型語言模型(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83.2Petaflops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 EC2Trn2UltraServers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,可提供高達20.8 Petaflops浮點算力,非常適合訓練和部署數十億參數的模型。

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 EC2Trn2 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超速互聯將四個Trn2服務器連接為一個巨型服務器??蛻敉ㄟ^全新Trn2UltraServers,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。

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)基于數據湖倉原生架構,用戶可以輕松、安全地使用企業(yè)數據定制模型,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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