AWS намерена привлечь больше людей к разработке ИИ-приложений и фреймворков, использующих разработанные Amazon ускорители семейства Tranium. В рамках нового инициативы Build on Trainium с финансированием в объёме $110 млн академическим кругам будет предоставлен доступ к кластерам UltraClaster, включающим до 40 тыс. ускорителей, сообщает The Register.
В рамках программы Build on Trainium предполагается обеспечить доступ к кластеру представителям университетов, которые заняты разработкой новых ИИ-алгоритмов, которые позволяет повысить эффективность использования ускорителей и улучшить масштабирование вычислений в больших распределённых системах. На каком поколении чипов, Trainium1 или Trainium2, будут построены кластеры, не уточняется.
Источник изображений: AWS
Как поясняют в самом блоге AWS, исследователи могут придумать новую архитектуру ИИ-моделей или новую технологию оптимизации производительности, но у них может не оказаться доступа к HPC-ресурсам для крупных экспериментов. Не менее важно, что плоды трудов, как ожидается, будут распространяться по модели open source, поэтому от этого выиграет вся экосистема машинного обучения.
Впрочем, со стороны AWS альтруизма мало. Во-первых, $110 млн будут выданы выбранным проектам в виде облачных кредитов, такое происходит не впервые. Во-вторых, компания фактически пытается переложить часть своих задач на других людей. Кастомные чипы AWS, включая ИИ-ускорители для обучения и инференса, изначально разрабатывались для повышения эффективности выполнения внутренних задач компании. Однако низкоуровневые фреймворки и т.п. ПО не предназначены для того, чтобы с ними мог свободно работать широкий круг лиц как, например, происходит с NVIDIA CUDA.
Иными словам, AWS для популяризации Trainium необходимо более простое в освоение ПО, а ещё лучше готовые решения прикладных задач. Неслучайно Intel и AMD склонны предлагать разработчикам готовые оптимизированные под их ускорители фреймворки вроде PyTorch и TensorFlow, а не пытаться заставить их заниматься достаточно низкоуровневым программированием. AWS занимается тем же самым, предлагая продукты вроде SageMaker.
Во многом реализация проекта возможна благодаря новому интерфейсу Neuron Kernel Interface (NKI) для AWS Tranium и Inferentia, обеспечивающему прямой доступ к набору инструкций чипов и позволяющему исследователям строить оптимизированные вычислительные ядра для работы новых моделей, оптимизации производительности и инноваций в целом. Впрочем, учёным — в отличие от обычных разработчиков — часто интересно работать именно с низкоуровневыми системами.
Источники:
