A Amazon Web Services planeja lançar um novo chip para treinar modelos de aprendizado de máquina.

O Trainium foi desenvolvido internamente e se junta ao processador Inferentia existente da empresa que se concentra em cargas de trabalho de inferência.

Cada nuvem uma ilha

Os detalhes do chip não foram revelados, mas a Amazon afirmou que o Trainium oferecerá a maioria dos teraflops de qualquer instância de aprendizado de máquina na nuvem.

A empresa diz que terá uma taxa de transferência 30 por cento maior e custo por inferência 45 por cento menor em comparação com as instâncias de GPU AWS padrão, mas quando for lançada no segundo semestre de 2021 novas GPUs podem estar disponíveis e os preços podem ter mudado .

Nenhum benchmark foi revelado, então não é possível comparar o hardware com os chips TPU internos do Google, que logo estarão em sua quarta geração.

A Amazon também planeja lançar outro processador de aprendizado de máquina para seu serviço em nuvem, o Intel Habana Gaudi.

A Intel adquiriu o Habana Labs em 2019 por cerca de US $ 2 bilhões, substituindo imediatamente os chips da empresa por sua própria linha Nervana - ela própria parte de uma aquisição anterior.

Agora, os processadores Gaudi de Habana estão quase prontos para o horário nobre, disponíveis no início de 2021 como instâncias EC2. Uma instância do Gaudi EC2 de 8 cartões pode processar cerca de 12.000 imagens por segundo treinando o modelo ResNet-50 no TensorFlow, afirma a Intel. A empresa também possui um preço-desempenho 40% melhor do que as atuais instâncias EC2 baseadas em GPU para cargas de trabalho de aprendizado de máquina.

“Nosso portfólio reflete o fato de que a inteligência artificial não é um desafio de computação único para todos”, disse Remi El-Ouazzane, diretor de estratégia do Grupo de Plataformas de Dados da Intel.

“Os provedores de nuvem hoje estão usando amplamente o desempenho de IA integrado de nossos processadores Intel Xeon para lidar com cargas de trabalho de inferência de IA. Com o Habana, agora também podemos ajudá-los a reduzir o custo de treinamento de modelos de IA em escala, fornecendo uma alternativa atraente e competitiva nesta oportunidade de mercado de alto crescimento. ”

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