Kürzlich gab Amazon eine bedeutende Investition von 110 Millionen US-Dollar in die künstliche Intelligenz (KI)-Forschung bekannt. Ziel ist es, die Abhängigkeit von Nvidia zu verringern und die Entwicklung eigener Chips voranzutreiben. Die Mittel werden die universitäre Forschung im Bereich generativer KI unterstützen, unter dem Projektnamen „Build on Trainium“.
Das Projekt bietet Forschern die Möglichkeit, Trainium-Chips zu nutzen, um neue KI-Architekturen, Machine-Learning-Bibliotheken und Leistungsverbesserungen für groß angelegte, verteilte AWS Trainium UltraClusters zu entwickeln.
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AWS Trainium ist ein maßgeschneiderter Machine-Learning-Chip, der speziell für Deep-Learning-Trainings- und Inferenzaufgaben entwickelt wurde. Amazon erklärte, dass das Projekt ein breites Spektrum an Forschungsrichtungen abdeckt, von Algorithmusinnovationen bis hin zur Verbesserung der Leistung von KI-Beschleunigern, einschließlich der Erforschung von groß angelegten verteilten Systemen. Als Teil des „Build on Trainium“-Programms hat Amazon bereits einen Forschungs-UltraCluster mit bis zu 40.000 Trainium-Chips aufgebaut, die für die einzigartigen Arbeitslasten und die Rechenstruktur von KI optimiert sind.
Amazon erklärte weiter, dass alle im Rahmen des Projekts erzielten KI-Fortschritte Open Source veröffentlicht werden, damit Forscher und Entwickler ihre Innovationen weiter vorantreiben können. Zusätzlich hatte Amazon im August eine Investition von 4 Milliarden US-Dollar in Anthropic, einen Entwickler von Claude und Konkurrent von OpenAI, angekündigt.
Das „Build on Trainium“-Projekt wird auch neue Forschung und die Ausbildung von Studenten finanziell unterstützen. Amazon plant mehrere Runden von Forschungspreisen. Ausgewählte Vorschläge erhalten AWS-Schulungspunkte und Zugang zu großen Trainium UltraClusters für die Forschung. Die Catalyst-Forschungsgruppe der Carnegie Mellon University beteiligt sich bereits an dem Projekt.
Todd C. Mowry, Professor für Informatik an der Universität, sagte: „Das AWS Build on Trainium-Programm ermöglicht es unseren Dozenten und Studenten, im großen Maßstab auf moderne Beschleuniger wie AWS Trainium mit offenen Programmiermodellen zuzugreifen. Dies ermöglicht es uns, unsere Forschung in den Bereichen Tensor-Programmkompilierung, Parallelisierung von Machine Learning und Service und Tuning von Sprachmodellen erheblich zu erweitern.“
Wichtigste Punkte:
📈 Amazon investiert 110 Millionen US-Dollar in die KI-Forschung, um die Abhängigkeit von Nvidia zu verringern.
💻 Das „Build on Trainium“-Projekt unterstützt die universitäre Forschung und bietet Zugang zu Trainium-Chips.
🌍 Die Forschungsergebnisse werden Open Source veröffentlicht, um die kontinuierliche Entwicklung und Innovation der KI-Technologie zu fördern.