인공지능(AI) 현재 가장 흥미로운 기술 개발 중 하나입니다. 보다 혁신적인 진단 도구를 사용하여 의료 서비스를 개선하는 것부터 전자 상거래의 쇼핑 경험을 개인화하는 것까지 산업 운영 방식을 변화시키고 있습니다. 그러나 AI 논쟁에서 종종 간과되는 것은 이러한 혁신을 뒷받침하는 하드웨어입니다. 강력하고 효율적이며 확장 가능한 하드웨어는 AI의 대규모 컴퓨팅 요구를 지원하는 데 필수적입니다.
아마존그것으로 알려져 있습니다 AWS를 통한 클라우드 서비스 전자상거래에서의 지배력은 AI 하드웨어 시장에서 상당한 발전을 이루고 있습니다. 맞춤형 디자인으로 트레이닝니움 칩 그리고 고급 울트라서버Amazon은 AI를 위한 클라우드 인프라를 제공하는 것 이상의 일을 하고 있습니다. 대신, 급속한 성장을 촉진하는 바로 그 하드웨어를 만들고 있습니다. Trainium 및 Ultraservers와 같은 혁신은 AI 성능, 효율성 및 확장성에 대한 새로운 표준을 설정하고 기업이 AI 기술에 접근하는 방식을 변화시키고 있습니다.
AI 하드웨어의 진화
AI의 급속한 성장은 하드웨어의 진화와 밀접하게 연관되어 있습니다. 초창기 AI 연구자들은 기본적인 작업을 위해 CPU와 같은 범용 프로세서에 의존했습니다. 기계 학습 작업. 그러나 일반 컴퓨팅용으로 설계된 이러한 프로세서는 AI의 높은 요구 사항에 적합하지 않았습니다. AI 모델이 더욱 복잡해지면서 CPU가 이를 따라잡는 데 어려움을 겪었습니다. AI 작업에는 엄청난 처리 능력, 병렬 계산, 높은 데이터 처리량이 필요하며 이는 CPU가 효과적으로 처리할 수 없는 중요한 과제였습니다.
첫 번째 돌파구는 다음과 같습니다. 그래픽 처리 장치(GPU)원래 비디오 게임 그래픽용으로 설계되었습니다. 많은 계산을 동시에 수행할 수 있는 능력을 갖춘 GPU는 AI 모델 훈련에 이상적인 것으로 입증되었습니다. 이 병렬 아키텍처는 GPU를 다음 용도에 적합한 하드웨어로 만들었습니다. 딥러닝 AI 개발을 가속화합니다.
그러나 AI 모델의 크기와 복잡성이 커지면서 GPU도 한계를 보이기 시작했습니다. AI 작업을 위해 명시적으로 설계되지 않았으며 대규모 AI 모델에 필요한 에너지 효율성이 부족한 경우가 많았습니다. 이로 인해 기계 학습 워크로드를 위해 명시적으로 구축된 특수 AI 칩이 개발되었습니다. Google과 같은 회사가 도입되었습니다. 텐서 처리 장치(TPU)아마존이 개발하는 동안 추론 추론 작업에는 Trainium, AI 모델 훈련에는 Trainium이 있습니다.
Trainium은 AI 하드웨어의 중요한 발전을 의미합니다. 대규모 AI 모델 교육에 대한 집중적인 요구를 처리하기 위해 특별히 제작되었습니다. Trainium 외에도 Amazon은 AI 워크로드 실행에 최적화된 고성능 서버인 Ultraservers를 출시했습니다. Trainium과 Ultraservers는 AI 하드웨어를 재구성하여 차세대 AI 애플리케이션을 위한 견고한 기반을 제공하고 있습니다.
아마존의 Trainium 칩
Amazon의 Trainium 칩은 대규모 AI 모델을 교육하는 컴퓨팅 집약적인 작업을 처리하기 위해 제작된 맞춤형 프로세서입니다. AI 훈련에는 모델을 통해 방대한 양의 데이터를 처리하고 결과에 따라 매개변수를 조정하는 작업이 포함됩니다. 이를 위해서는 엄청난 컴퓨팅 성능이 필요하며 종종 수백 또는 수천 대의 시스템에 분산되어 있습니다. Trainium 칩은 이러한 요구 사항을 충족하고 AI 교육 워크로드에 탁월한 성능과 효율성을 제공하도록 설계되었습니다.
1세대 AWS Trainium 칩의 성능 아마존 EC2 Trn1 다른 EC2 인스턴스보다 최대 50% 낮은 교육 비용을 제공합니다. 이 칩은 AI 워크로드용으로 설계되어 운영 비용을 낮추면서 고성능을 제공합니다. 2세대 칩인 Amazon의 Trainium2는 이를 더욱 발전시켜 이전 제품보다 최대 4배 향상된 성능을 제공합니다. 생성적 AI에 최적화된 Trn2 인스턴스는 다음과 같은 현재 세대의 GPU 기반 EC2 인스턴스보다 최대 30~40% 더 나은 가격 성능을 제공합니다. P5e 및 P5en.
Trainium의 아키텍처를 통해 훈련과 같은 까다로운 AI 작업에 대해 상당한 성능 향상을 제공할 수 있습니다. 대형 언어 모델(LLM) 그리고 다중 모드 AI 응용 프로그램. 예를 들어, 여러 Trn2 인스턴스를 결합하는 Trn2 UltraServer는 최대 83.2페타플롭스의 FP8 컴퓨팅, 6TB의 HBM3 메모리, 초당 185테라바이트의 메모리 대역폭을 달성할 수 있습니다. 이러한 성능 수준은 기존 서버 인스턴스가 제공할 수 있는 것보다 더 많은 메모리와 대역폭이 필요한 가장 중요한 AI 모델에 이상적입니다.
기본 성능 외에도 에너지 효율성은 Trainium 칩의 중요한 장점입니다. Trn2 인스턴스는 Trn1 인스턴스보다 에너지 효율성이 3배 더 높도록 설계되었습니다. Trn1 인스턴스는 유사한 GPU 기반 EC2 인스턴스보다 이미 25% 더 에너지 효율적이었습니다. 이러한 에너지 효율성 향상은 AI 운영을 확장하는 동시에 지속 가능성에 초점을 맞춘 기업에게 중요합니다. Trainium 칩은 훈련 작업당 에너지 소비를 크게 줄여 기업이 비용과 환경에 미치는 영향을 낮출 수 있습니다.
Trainium 칩을 Amazon과 같은 AWS 서비스와 통합 세이지메이커 그리고 AWS 뉴런 AI 모델 구축, 훈련, 배포를 위한 효과적인 경험을 제공합니다. 이 엔드투엔드 솔루션을 통해 기업은 인프라 관리가 아닌 AI 혁신에 집중할 수 있으므로 모델 개발을 더욱 쉽게 가속화할 수 있습니다.
Trainium은 이미 산업 전반에 걸쳐 채택되고 있습니다. 같은 회사 Databricks, Ricoh 및 MoneyForward Trn1 및 Trn2 인스턴스를 사용하여 강력한 AI 애플리케이션을 구축하세요. 이러한 인스턴스는 조직이 총 소유 비용(TCO)을 절감하고 모델 훈련 시간을 단축하여 대규모로 AI에 대한 접근성과 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.
Amazon의 울트라서버
Amazon의 Ultraservers는 AI 모델을 실행하고 확장하는 데 필요한 인프라를 제공하여 Trainium 칩의 컴퓨팅 성능을 보완합니다. AI 워크플로우의 훈련 및 추론 단계 모두를 위해 설계된 Ultraservers는 속도와 확장성이 필요한 기업을 위한 고성능의 유연한 솔루션을 제공합니다.
Ultraserver 인프라는 증가하는 AI 애플리케이션 수요를 충족하도록 구축되었습니다. 낮은 대기 시간, 높은 대역폭 및 확장성에 중점을 두어 복잡한 AI 작업에 이상적입니다. Ultraserver는 여러 AI 모델을 동시에 처리하고 작업 부하가 서버 전체에 효율적으로 분산되도록 할 수 있습니다. 따라서 실시간 애플리케이션이든 일괄 처리든 AI 모델을 대규모로 배포해야 하는 기업에 적합합니다.
Ultraserver의 중요한 장점 중 하나는 확장성입니다. AI 모델에는 방대한 계산 리소스가 필요하며 Ultraserver는 수요에 따라 리소스를 빠르게 확장하거나 축소할 수 있습니다. 이러한 유연성은 기업이 AI 모델을 교육하고 배포할 수 있는 능력을 유지하면서 비용을 효과적으로 관리하는 데 도움이 됩니다. Amazon에 따르면 Ultraserver는 AI 워크로드의 처리 속도를 크게 향상시켜 이전 서버 모델에 비해 향상된 성능을 제공합니다.
Ultraservers는 Amazon의 AWS 플랫폼과 효과적으로 통합되므로 기업은 AWS의 글로벌 데이터 센터 네트워크를 활용할 수 있습니다. 이를 통해 지연 시간을 최소화하면서 여러 지역에 AI 모델을 배포할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이는 글로벌 운영을 하는 조직이나 현지화된 처리가 필요한 민감한 데이터를 처리하는 조직에 특히 유용합니다.
Ultraserver는 다양한 산업 분야에 걸쳐 실제 응용 프로그램을 보유하고 있습니다. 의료 분야에서는 복잡한 의료 데이터를 처리하는 AI 모델을 지원하여 진단 및 맞춤형 치료 계획을 지원할 수 있습니다. 자율 주행에서 Ultraserver는 자율 주행 차량에서 생성되는 대량의 실시간 데이터를 처리하기 위해 기계 학습 모델을 확장하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 높은 성능과 확장성으로 인해 신속한 대규모 데이터 처리가 필요한 모든 부문에 이상적입니다.
시장 영향 및 향후 동향
Amazon이 Trainium 칩과 Ultraserver를 통해 AI 하드웨어 시장으로 진출한 것은 중요한 발전입니다. 맞춤형 AI 하드웨어를 제작함으로써 Amazon은 AI 인프라 분야의 리더로 부상하고 있습니다. 이 회사의 전략은 AI 모델을 구축, 교육 및 배포하기 위한 통합 솔루션을 기업에 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 이러한 접근 방식은 확장성과 효율성을 제공하여 Amazon이 Nvidia 및 Google과 같은 경쟁사보다 우위를 점할 수 있게 해줍니다.
Amazon의 주요 강점 중 하나는 Trainium 및 Ultraserver를 AWS 생태계와 통합하는 능력입니다. 이러한 통합을 통해 기업은 복잡한 하드웨어 관리 없이 AI 작업에 AWS의 클라우드 인프라를 사용할 수 있습니다. Trainium의 성능과 AWS의 확장성이 결합되어 기업은 AI 모델을 더 빠르고 비용 효과적으로 훈련하고 배포할 수 있습니다.
Amazon의 AI 하드웨어 시장 진출은 이 분야를 재편하고 있습니다. Trainium 및 Ultraservers와 같은 특수 목적 솔루션을 통해 Amazon은 AI용 GPU 시장을 오랫동안 지배해온 Nvidia의 강력한 경쟁자가 되고 있습니다. 특히 Trainium은 증가하는 AI 모델 교육 요구 사항을 충족하도록 설계되었으며 비즈니스에 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.
AI 모델이 복잡해짐에 따라 AI 하드웨어도 성장할 것으로 예상된다. Trainium과 같은 특수 칩은 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다. 향후 하드웨어 개발은 성능, 에너지 효율성 및 경제성을 높이는 데 중점을 둘 가능성이 높습니다. 다음과 같은 새로운 기술 양자 컴퓨팅 또한 차세대 AI 도구를 형성하여 더욱 강력한 애플리케이션을 가능하게 할 수도 있습니다. 아마존의 미래는 유망해 보입니다. Trainium 및 Ultraservers에 중점을 두고 AI 하드웨어에 혁신을 가져오고 기업이 AI 기술의 잠재력을 극대화하도록 돕습니다.
결론
Amazon은 Trainium 칩과 Ultraserver를 통해 AI 하드웨어 시장을 재정의하고 새로운 성능, 확장성 및 효율성 표준을 설정하고 있습니다. 이러한 혁신은 기존 하드웨어 솔루션을 뛰어넘어 기업에 최신 AI 워크로드 문제를 해결하는 데 필요한 도구를 제공합니다.
Trainium 및 Ultraservers를 AWS 에코시스템과 통합함으로써 Amazon은 AI 모델 구축, 교육 및 배포를 위한 포괄적인 솔루션을 제공하여 조직이 더 쉽게 혁신할 수 있도록 지원합니다.
이러한 발전의 영향은 의료부터 자율주행까지 산업 전반에 걸쳐 확장됩니다. Trainium의 에너지 효율성과 Ultraservers의 확장성을 통해 기업은 비용을 절감하고 지속 가능성을 개선하며 점점 더 복잡해지는 AI 모델을 처리할 수 있습니다.
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