هوش مصنوعی (AI) یکی از هیجان‌انگیزترین پیشرفت‌های تکنولوژیکی در عصر حاضر است. این در حال تغییر نحوه عملکرد صنایع است، از بهبود مراقبت های بهداشتی با ابزارهای تشخیصی نوآورانه تر تا شخصی سازی تجربیات خرید در تجارت الکترونیک. اما آنچه اغلب در بحث‌های هوش مصنوعی نادیده گرفته می‌شود، سخت‌افزار پشت این نوآوری‌ها است. سخت افزار قدرتمند، کارآمد و مقیاس پذیر برای پشتیبانی از نیازهای محاسباتی عظیم هوش مصنوعی ضروری است.
آمازون، شناخته شده برای آن است خدمات ابری از طریق AWS و تسلط آن در تجارت الکترونیک، پیشرفت های چشمگیری در بازار سخت افزار هوش مصنوعی ایجاد می کند. با طراحی سفارشی آن چیپس تراینیوم و پیشرفته اولتراسرورها، آمازون بیشتر از ارائه زیرساخت ابری برای هوش مصنوعی انجام می دهد. در عوض، سخت افزاری را ایجاد می کند که به رشد سریع آن کمک می کند. نوآوری‌هایی مانند Trainium و Ultraservers استاندارد جدیدی را برای عملکرد، کارایی و مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی تعیین می‌کنند و رویکرد کسب‌وکارها به فناوری هوش مصنوعی را تغییر می‌دهند.
تکامل سخت افزار هوش مصنوعی
رشد سریع هوش مصنوعی ارتباط نزدیکی با تکامل سخت افزار آن دارد. در روزهای اولیه، محققان هوش مصنوعی به پردازنده‌های همه‌منظوره مانند پردازنده‌ها برای کارهای اساسی متکی بودند یادگیری ماشینی وظایف با این حال، این پردازنده‌ها که برای محاسبات عمومی طراحی شده‌اند، برای نیازهای سنگین هوش مصنوعی مناسب نیستند. همانطور که مدل‌های هوش مصنوعی پیچیده‌تر شدند، CPUها برای ادامه دادن به مشکل تلاش کردند. وظایف هوش مصنوعی به قدرت پردازش عظیم، محاسبات موازی و توان عملیاتی بالای داده نیاز دارند که چالش‌های مهمی بودند که پردازنده‌ها نمی‌توانستند به طور موثر از عهده آن برآیند.
اولین موفقیت همراه بود واحدهای پردازش گرافیکی (GPU)، در اصل برای گرافیک بازی های ویدیویی طراحی شده است. GPU ها با توانایی خود برای انجام محاسبات متعدد به طور همزمان، برای آموزش مدل های هوش مصنوعی ایده آل بودند. این معماری موازی، GPU ها را سخت افزاری مناسب می کرد یادگیری عمیق و توسعه هوش مصنوعی را تسریع کرد.
با این حال، پردازنده‌های گرافیکی نیز با افزایش اندازه و پیچیدگی مدل‌های هوش مصنوعی، محدودیت‌هایی را نشان دادند. آنها به صراحت برای وظایف هوش مصنوعی طراحی نشده بودند و اغلب فاقد بهره وری انرژی مورد نیاز برای مدل های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ بودند. این منجر به توسعه تراشه های تخصصی هوش مصنوعی شد که به صراحت برای بارهای کاری یادگیری ماشین ساخته شده بودند. شرکت هایی مانند گوگل معرفی شدند واحدهای پردازش تانسور (TPU)، در حالی که آمازون توسعه داد استنباط برای وظایف استنتاج و Trainium برای آموزش مدل های هوش مصنوعی.
Trainium به معنای پیشرفت قابل توجهی در سخت افزار هوش مصنوعی است. این به طور خاص برای رسیدگی به نیازهای فشرده آموزش مدل های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ ساخته شده است. علاوه بر Trainium، آمازون Ultraservers را معرفی کرد، سرورهایی با کارایی بالا که برای اجرای بارهای کاری هوش مصنوعی بهینه شده اند. Trainium و Ultraservers در حال تغییر شکل سخت افزار هوش مصنوعی هستند و پایه محکمی برای نسل بعدی برنامه های کاربردی هوش مصنوعی فراهم می کنند.
چیپ های تراینیوم آمازون
تراشه‌های Trainium آمازون، پردازنده‌هایی با طراحی سفارشی هستند که برای انجام وظایف محاسباتی فشرده آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ ساخته شده‌اند. آموزش هوش مصنوعی شامل پردازش مقادیر زیادی داده از طریق یک مدل و تنظیم پارامترهای آن بر اساس نتایج است. این نیاز به قدرت محاسباتی عظیمی دارد که اغلب در صدها یا هزاران ماشین پخش می شود. تراشه‌های Trainium برای رفع این نیاز طراحی شده‌اند و عملکرد و کارایی استثنایی را برای بارهای آموزشی هوش مصنوعی ارائه می‌کنند.
قدرت تراشه های نسل اول AWS Trainium آمازون EC2 Trn1 نمونه هایی که تا 50% هزینه های آموزشی کمتری نسبت به سایر نمونه های EC2 ارائه می دهند. این تراشه‌ها برای بارهای کاری هوش مصنوعی طراحی شده‌اند و عملکرد بالایی را ارائه می‌کنند و در عین حال هزینه‌های عملیاتی را کاهش می‌دهند. ترانیوم 2 آمازون، تراشه نسل دوم، این را فراتر می‌برد و تا چهار برابر عملکرد قبلی خود را ارائه می‌دهد. نمونه‌های Trn2، بهینه‌سازی شده برای هوش مصنوعی مولد، عملکرد قیمتی 30 تا 40 درصد بهتری نسبت به نسل فعلی نمونه‌های EC2 مبتنی بر GPU، مانند P5e و P5en.
معماری Trainium آن را قادر می‌سازد تا بهبود عملکرد قابل توجهی را برای وظایف سخت‌گیرانه هوش مصنوعی، مانند آموزش، ارائه دهد. مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و هوش مصنوعی چند وجهی برنامه های کاربردی به عنوان مثال، Trn2 UltraServers که چندین نمونه Trn2 را ترکیب می کند، می تواند تا 83.2 پتافلاپ محاسبه FP8، 6 ترابایت حافظه HBM3 و 185 ترابایت در ثانیه پهنای باند حافظه را به دست آورد. این سطوح عملکرد برای مهم‌ترین مدل‌های هوش مصنوعی که نیاز به حافظه و پهنای باند بیشتری نسبت به نمونه‌های سرور سنتی دارند، ایده‌آل هستند.
علاوه بر عملکرد خام، بهره وری انرژی از مزایای قابل توجه تراشه های Trainium است. نمونه‌های Trn2 به گونه‌ای طراحی شده‌اند که سه برابر مصرف انرژی بیشتری نسبت به نمونه‌های Trn1 داشته باشند، که قبلاً 25 درصد از نمونه‌های مشابه EC2 با GPU کارآمدتر بودند. این بهبود در بهره وری انرژی برای کسب و کارهایی که روی پایداری تمرکز دارند و در عین حال مقیاس عملیات هوش مصنوعی خود را افزایش می دهند، قابل توجه است. تراشه های تراینیوم به طور قابل توجهی مصرف انرژی را در هر عملیات آموزشی کاهش می دهند و به شرکت ها اجازه می دهند هزینه ها و اثرات زیست محیطی را کاهش دهند.
ادغام تراشه های Trainium با سرویس های AWS مانند آمازون SageMaker و نورون AWS تجربه ای موثر برای ساخت، آموزش و استقرار مدل های هوش مصنوعی ارائه می دهد. این راه حل انتها به انتها به کسب و کارها اجازه می دهد تا به جای مدیریت زیرساخت، بر نوآوری هوش مصنوعی تمرکز کنند و تسریع توسعه مدل را آسان تر می کند.
Trainium در حال حاضر در سراسر صنایع پذیرفته شده است. شرکت ها دوست دارند Databricks، Ricoh و MoneyForward از نمونه‌های Trn1 و Trn2 برای ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی قوی استفاده کنید. این نمونه‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا هزینه کل مالکیت (TCO) خود را کاهش دهند و زمان‌های آموزش مدل را تسریع کنند و هوش مصنوعی را در مقیاس در دسترس‌تر و کارآمدتر کنند.
اولتراسرورهای آمازون
اولتراسرورهای آمازون زیرساخت مورد نیاز برای اجرای و مقیاس‌بندی مدل‌های هوش مصنوعی را فراهم می‌کنند و قدرت محاسباتی تراشه‌های Trainium را تکمیل می‌کنند. Ultraservers که هم برای مراحل آموزش و هم برای مراحل استنتاج گردش کار هوش مصنوعی طراحی شده است، راه حلی با کارایی بالا و انعطاف پذیر برای مشاغلی که به سرعت و مقیاس پذیری نیاز دارند ارائه می دهد.
زیرساخت Ultraserver برای پاسخگویی به نیازهای رو به رشد برنامه های کاربردی هوش مصنوعی ساخته شده است. تمرکز آن بر تاخیر کم، پهنای باند بالا و مقیاس پذیری آن را برای کارهای پیچیده هوش مصنوعی ایده آل می کند. اولتراسرورها می توانند چندین مدل هوش مصنوعی را به طور همزمان مدیریت کنند و اطمینان حاصل کنند که بار کاری به طور موثر در بین سرورها توزیع می شود. این آنها را برای مشاغلی که نیاز به استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس دارند، چه برای برنامه‌های بلادرنگ یا پردازش دسته‌ای، عالی می‌کند.
یکی از مزایای مهم اولتراسرورها مقیاس پذیری آنهاست. مدل‌های هوش مصنوعی به منابع محاسباتی وسیعی نیاز دارند و اولتراسرورها می‌توانند به سرعت منابع را بر اساس تقاضا افزایش یا کاهش دهند. این انعطاف‌پذیری به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا هزینه‌ها را به‌طور مؤثر مدیریت کنند، در حالی که همچنان قدرت آموزش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی را دارند. طبق گفته آمازون، اولتراسرورها به طور قابل توجهی سرعت پردازش را برای بارهای کاری هوش مصنوعی افزایش می دهند و عملکرد بهتری را در مقایسه با مدل های سرور قبلی ارائه می دهند.
اولتراسرورها به طور موثر با پلتفرم AWS آمازون ادغام می شوند و به کسب و کارها اجازه می دهند از شبکه جهانی مراکز داده AWS استفاده کنند. این به آنها انعطاف‌پذیری می‌دهد تا مدل‌های هوش مصنوعی را در چندین منطقه با حداقل تأخیر مستقر کنند، که به‌ویژه برای سازمان‌هایی با عملیات جهانی یا آن‌هایی که داده‌های حساسی را مدیریت می‌کنند که نیاز به پردازش محلی دارند، مفید است.
اولتراسرورها کاربردهای واقعی در صنایع مختلف دارند. در مراقبت‌های بهداشتی، آنها می‌توانند از مدل‌های هوش مصنوعی که داده‌های پیچیده پزشکی را پردازش می‌کنند، به تشخیص و طرح‌های درمانی شخصی‌سازی شده کمک کنند. در رانندگی خودران، اولتراسرورها ممکن است نقش مهمی در مقیاس‌بندی مدل‌های یادگیری ماشینی برای مدیریت حجم عظیمی از داده‌های بی‌درنگ تولید شده توسط وسایل نقلیه خودران ایفا کنند. عملکرد و مقیاس پذیری بالا آنها را برای هر بخش که به پردازش سریع و در مقیاس بزرگ داده نیاز دارد ایده آل می کند.
تاثیر بازار و روندهای آینده
حرکت آمازون به بازار سخت‌افزار هوش مصنوعی با تراشه‌های Trainium و Ultraservers یک پیشرفت قابل توجه است. آمازون با ایجاد سخت افزار هوش مصنوعی سفارشی، به عنوان پیشرو در فضای زیرساخت هوش مصنوعی ظاهر می شود. استراتژی آن بر ارائه راه حل یکپارچه برای ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی برای کسب‌وکارها متمرکز است. این رویکرد مقیاس پذیری و کارایی را ارائه می دهد و به آمازون برتری نسبت به رقبایی مانند انویدیا و گوگل می دهد.
یکی از نقاط قوت آمازون توانایی آن در ادغام Trainium و Ultraservers با اکوسیستم AWS است. این ادغام به مشاغل اجازه می دهد تا از زیرساخت ابری AWS برای عملیات هوش مصنوعی بدون نیاز به مدیریت سخت افزار پیچیده استفاده کنند. ترکیبی از عملکرد Trainium و مقیاس‌پذیری AWS به شرکت‌ها کمک می‌کند تا مدل‌های هوش مصنوعی را سریع‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تر آموزش و اجرا کنند.
ورود آمازون به بازار سخت افزار هوش مصنوعی در حال تغییر نظم و انضباط است. آمازون با راه حل های هدفمندی مانند Trainium و Ultraservers در حال تبدیل شدن به یک رقیب قوی برای Nvidia است که مدت هاست بر بازار GPU برای هوش مصنوعی تسلط داشته است. Trainium، به ویژه، برای پاسخگویی به نیازهای رو به رشد آموزش مدل هوش مصنوعی طراحی شده است و راه حل های مقرون به صرفه ای را برای مشاغل ارائه می دهد.
انتظار می رود با پیچیده تر شدن مدل های هوش مصنوعی، سخت افزار هوش مصنوعی رشد کند. تراشه های تخصصی مانند Trainium نقش مهمی را ایفا خواهند کرد. توسعه‌های سخت‌افزاری آینده احتمالاً بر افزایش عملکرد، بهره‌وری انرژی و مقرون به صرفه بودن تمرکز خواهند داشت. فناوری های نوظهور مانند محاسبات کوانتومی همچنین ممکن است نسل بعدی ابزارهای هوش مصنوعی را شکل دهد و برنامه‌های کاربردی قوی‌تری را ممکن کند. برای آمازون، آینده امیدوارکننده به نظر می رسد. تمرکز آن بر Trainium و Ultraservers نوآوری را در سخت افزار هوش مصنوعی به ارمغان می آورد و به کسب و کارها کمک می کند تا پتانسیل فناوری هوش مصنوعی را به حداکثر برسانند.
خط پایین
آمازون در حال تعریف مجدد بازار سخت افزار هوش مصنوعی با چیپ های Trainium و Ultraservers خود است و استانداردهای عملکرد، مقیاس پذیری و کارایی جدیدی را تعیین می کند. این نوآوری‌ها فراتر از راه‌حل‌های سخت‌افزاری سنتی هستند و ابزارهای مورد نیاز برای مقابله با چالش‌های بار کاری هوش مصنوعی مدرن را در اختیار کسب‌وکارها قرار می‌دهند.
آمازون با ادغام Trainium و Ultraservers با اکوسیستم AWS راه حلی جامع برای ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهد که نوآوری را برای سازمان‌ها آسان‌تر می‌کند.
تأثیر این پیشرفت ها در سراسر صنایع، از مراقبت های بهداشتی گرفته تا رانندگی مستقل و فراتر از آن، گسترش می یابد. با بهره‌وری انرژی Trainium و مقیاس‌پذیری Ultraservers، کسب‌وکارها می‌توانند هزینه‌ها را کاهش دهند، پایداری را بهبود بخشند، و مدل‌های پیچیده‌تر هوش مصنوعی را مدیریت کنند.
