Die rasante Expansion der KI, insbesondere der generativen KI und großer Sprachmodelle (LLMs), hat einen dringenden Bedarf an effizienteren und leistungsfähigeren Rechenlösungen geschaffen. Amazon Web Services (AWS) hat mit Trainium 2 und Graviton 4 zwei neue Chips vorgestellt, die speziell für die Anforderungen des maschinellen Lernens und effizienter Batch-Verarbeitung entwickelt wurden. Diese Innovationen zielen primär darauf ab, die Kosten und die Energieeffizienz beim Training von KI-Modellen und im Cloud Computing zu optimieren und gleichzeitig die Rechenleistung zu maximieren.
Generative KI transformiert nicht nur Geschäftsprozesse, sondern beschleunigt auch die Innovationsgeschwindigkeit innerhalb des KI-Bereichs. Die zunehmende Komplexität und der Datenbedarf großer Sprachmodelle (LLMs) und generativer KI erhöhen die Rechenanforderungen erheblich, was zu höheren Kosten bei der Entwicklung und Implementierung führt. AWS Trainium 2 soll hier eine praktikable Lösung bieten, indem es die Kosten für das Training von Modellen senkt und die Leistung in verteilten Trainingsszenarien optimiert.
Trainium 2: Mehr Leistung bei niedrigerem Stromverbrauch
Die AWS Trainium 2-Chips wurden speziell für die Optimierung des Trainings und der Entwicklung leistungsstarker KI-Modelle entwickelt. Der Prozessor bietet gegenüber dem Vorgänger mehrere wichtige Vorteile bei der Leistung, der Skalierbarkeit, der Kosteneffektivität und auch bei der Bedienung. Unterm Strich ermöglicht der Trainium 2 ein um bis zu viermal schnelleres Training von LLMs als der ursprüngliche Trainium. Large Language Models, die zuvor Monate für das Training benötigten, können demnach jetzt in Wochen trainiert werden, was die Entwicklungszeit für neue Modelle signifikant verkürzt. Durch die Möglichkeit, große Cluster von Trainium 2-Chips nahtlos zu integrieren, werden anspruchsvolle Machine-Learning-Operationen und das Training von LLMs mit riesigen Parametersätzen unterstützt.
Mit der verbesserten Leistung und Effizienz eignet sich Trainium 2 für eine noch breitere Palette von Anwendungsfällen, einschließlich anspruchsvollerer Modelle und Szenarien im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung, Computer Vision und Empfehlungssysteme. Darüber hinaus ist Trainium 2 speziell für das Training von Modellen mit über 100 Milliarden Parametern konzipiert, wodurch die Entwicklern an der Spitze der KI-Forschung und -Entwicklung zu arbeiten und selbst sehr komplexe Modelle deutlich effizienter zu trainieren als bislang.
Der Trainium 2 verbessert die Energieeffizienz um das maximal zweifache im Vergleich zu seinem Vorgänger. Dies trägt nicht nur zur Reduzierung der Betriebskosten bei, sondern unterstützt auch Nachhaltigkeitsbemühungen der AWS-Kunden. Die Optimierung der Trainingsgeschwindigkeit und Energieeffizienz führt zu potenziellen Kosteneinsparungen von bis zu 50 Prozent gegenüber vergleichbaren Instanzen. Und schließlich sorgt das AWS Neuron SDK für eine nahtlose Kompatibilität mit gängigen Frameworks wie TensorFlow und PyTorch und ermöglicht so eine reibungslose Umstellung für die Entwickler.
Graviton 4: Effizienz und Leistung neu definiert
Während Trainium auf KI fokussiert ist, bedient Graviton 4 ein breites Spektrum an Cloud-Computing-Bedürfnissen. Der Graviton 4 eignet sich hervorragend für eine breite Palette von Cloud-Anwendungen, einschließlich Datenbanken, Analysen, Webservern, Batch-Verarbeitung und Mikroservices. Durch die Verbesserungen werden auch spezifische Kundenbeispiele wie Honeycomb und Datadog hervorgehoben, die signifikante Leistungssteigerungen und Kosteneinsparungen durch den Einsatz von Graviton 4-basierten Instanzen erreichen dürften.
Im Vergleich zum Vorgänger Graviton 3 bietet der Graviton 4 eine bis zu 30 Prozent bessere Leistung. Diese gesteigerte Performance ermöglicht es, Anwendungen schneller und effizienter auszuführen, was insbesondere für rechenintensive Aufgaben wie Datenbanken, Analysen und maschinelles Lernen von Vorteil ist. Mit einer um 50 Prozent erhöhten Kernanzahl im Vergleich zum Graviton 3 ermöglicht der Graviton 4 eine verbesserte Verarbeitung parallel laufender Threads und kann somit mehr Aufgaben gleichzeitig bewältigen. Dies ist besonders nützlich für Anwendungen, die von Multithreading und hohen Parallelitätsgraden profitieren.
Die Speicherbandbreite wurde des Graviton 4 wurde um 75 Prozent erhöht, was zu schnelleren Datenübertragungsraten und einer verbesserten Leistung bei speicherintensiven Anwendungen führt. Dies ist entscheidend für Anwendungen, die große Datenmengen verarbeiten oder hohe I/O-Anforderungen haben. Wie schon der Trainium 2 wurde auch der Graviton 4 wurde mit einem Fokus auf Energieeffizienz entwickelt, ohne dabei die Leistung zu beeinträchtigen. Diese verbesserte Energieeffizienz hilft, die Betriebskosten zu senken und unterstützt die Nachhaltigkeitsziele von Unternehmen. Durch die gesteigerte Effizienz und Leistung können Kunden ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis erwarten, da die Kombination aus höherer Leistung und geringerem Energieverbrauch zu niedrigeren Gesamtbetriebskosten für Cloud-Infrastrukturen führt.
The Machine Learning Pipeline on AWS
Lerne im Kurs “The Machine Learning Pipeline on AWS”, wie man die Pipeline für maschinelles Learning verwendet, um reale Geschäftsprobleme in einer projektbasierten Lernumgebung zu lösen. Du erfährst in diesem 4-tägigen Kurs alles über die ML-Pipeline, über Amazon SageMaker, über die Formulierung von Problemen für Projekte, über Modell-Training und Bewertung und vieles andere mehr. Am Ende des Kurses steht die Zertifizierung “AWS Certified Machine Learning (Specialty Level)”.
