Amazon Trainium وInferentia: الدليل الشامل لمنظومة رقائق AWS المخصصة

آخر تحديث: 11 ديسمبر 2025

تحديث ديسمبر 2025: تفعيل مشروع Rainier بـ 500,000 شريحة Trainium2 لتدريب Claude من Anthropic—أكبر مجموعة ذكاء اصطناعي في العالم خارج نطاق NVIDIA. إطلاق Trainium3 في re:Invent 2025 بقدرة 2.52 بيتافلوبس لكل شريحة على تقنية TSMC 3nm. خارطة طريق Trainium4 تكشف عن دعم NVIDIA NVLink Fusion للمجموعات الهجينة بين GPU وTrainium. نضوج Neuron SDK يصل إلى الجاهزية المؤسسية لأحمال عمل PyTorch وJAX.

تُشغّل Amazon Web Services أكبر مجموعة تدريب ذكاء اصطناعي في العالم مبنية على رقائق مخصصة. مشروع Rainier، الذي تم تفعيله في أكتوبر 2025، ينشر ما يقارب 500,000 شريحة Trainium2 عبر منشأة في إنديانا تمتد على 1,200 فدان مخصصة حصرياً لتدريب نماذج Claude من Anthropic.¹ توفر المجموعة خمسة أضعاف القدرة الحاسوبية التي استخدمتها Anthropic للإصدارات السابقة من Claude، مما يُظهر أن رقائق الذكاء الاصطناعي المخصصة من AWS قد نضجت من بدائل تجريبية إلى بنية تحتية تُشغّل تطوير الذكاء الاصطناعي المتقدم.

الاقتصاديات التي تدفع تبني رقائق AWS واضحة ومباشرة: تكلفة مثيلات Trainium2 تقريباً نصف سعر مثيلات NVIDIA H100 المماثلة مع تقديم أداء تنافسي للعديد من أحمال العمل.² للمؤسسات المستعدة للاستثمار في تكامل Neuron SDK، توفر رقائق AWS المخصصة مساراً لخفض تكاليف التدريب والاستدلال بشكل كبير. فهم متى تستخدم Trainium، ومتى تستخدم Inferentia، ومتى تبقى NVIDIA الخيار الأفضل يساعد المؤسسات على تحسين إنفاق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

تطور معمارية Trainium

طورت AWS رقائق Trainium من خلال Annapurna Labs، شركة تصميم الرقائق الإسرائيلية التي استحوذت عليها في 2015 مقابل 350 مليون دولار. يبدو الاستحواذ الآن ثاقب النظر حيث أصبحت الرقائق المخصصة محورية في استراتيجية AWS التنافسية ضد NVIDIA ومنافسي الحوسبة السحابية الفائقة.

الجيل الأول من Trainium (2022): قدّم 16 شريحة Trainium لكل مثيل trn1.32xlarge مع اتصال NeuronLink عالي النطاق الترددي. استهدفت الرقائق تدريب نماذج المحولات بأداء تنافسي مقارنة بـ NVIDIA A100 بتكلفة أقل. ظل التبني المبكر محدوداً بسبب عدم نضج Neuron SDK ودعم النماذج الضيق.

Trainium2 (2024): قدّم تحسيناً في الأداء بمقدار 4 أضعاف مقارنة برقائق الجيل الأول. تتميز مثيلات Trn2 بما يصل إلى 16 شريحة Trainium2 لكل مثيل، مع تكوينات UltraServer التي تربط 64 شريحة عبر NeuronLink.³ زادت الذاكرة إلى 96 جيجابايت HBM لكل شريحة مع نطاق ترددي أعلى بشكل كبير. شريحة Trainium2 مكّنت اختراق AWS مع مشروع Rainier من Anthropic.

Trainium3 (ديسمبر 2025): أول شريحة ذكاء اصطناعي بتقنية 3nm من AWS توفر 2.52 بيتافلوبس من حوسبة FP8 لكل شريحة مع ذاكرة 144 جيجابايت HBM3e ونطاق ترددي 4.9 تيرابايت/ثانية.⁴ خادم Trn3 UltraServer واحد يستضيف 144 شريحة توفر إجمالي 362 بيتافلوبس FP8. أضافت المعمارية دعماً لـ MXFP8 وMXFP4 والتناثر المنظم مع تحسين كفاءة الطاقة بنسبة 40% مقارنة بـ Trainium2.

Trainium4 (معلن عنه): قيد التطوير بالفعل مع وعد بإنتاجية FP4 أعلى بـ 6 أضعاف، وأداء FP8 أعلى بـ 3 أضعاف، ونطاق ترددي للذاكرة أعلى بـ 4 أضعاف مقارنة بـ Trainium3.⁵ ستدعم الشريحة NVIDIA NVLink Fusion، مما يتيح النشر الهجين الذي يمزج بين Trainium ووحدات GPU من NVIDIA في مجموعات موحدة.

Inferentia للاستدلال الأمثل من حيث التكلفة

تستهدف رقائق AWS Inferentia أحمال عمل الاستدلال حيث تكون التكلفة لكل تنبؤ أهم من زمن الاستجابة المطلق. تُكمّل الرقائق تركيز Trainium على التدريب، مما يخلق منظومة رقائق مخصصة كاملة لسير عمل التعلم الآلي.

الجيل الأول من Inferentia (2019): قدمت مثيلات Inf1 إنتاجية أعلى بمقدار 2.3 ضعف وتكلفة أقل بنسبة 70% لكل استدلال مقارنة بمثيلات GPU المماثلة.⁶ أسست الرقائق استراتيجية الرقائق المخصصة لـ AWS قبل وصول Trainium المركز على التدريب.

Inferentia2 (2023): توفر كل شريحة أداء 190 TFLOPS FP16 مع 32 جيجابايت HBM، مما يمثل إنتاجية أعلى بـ 4 أضعاف وزمن استجابة أقل بـ 10 أضعاف مقارنة بالجيل الأول.⁷ تتوسع مثيلات Inf2 إلى 12 شريحة لكل مثيل مع اتصال NeuronLink للاستدلال الموزع على النماذج الكبيرة.

تقدم مثيلات Inf2 أداءً أفضل للسعر بنسبة 40% مقارنة بمثيلات EC2 المماثلة لأحمال عمل الاستدلال. حققت مؤسسات مثل Metagenomi تخفيضاً في التكلفة بنسبة 56% عند نشر نماذج لغة البروتين على Inferentia.⁸ مساعد Rufus للذكاء الاصطناعي من Amazon نفسه يعمل على Inferentia، محققاً أوقات استجابة أسرع بمرتين وتخفيضاً في تكلفة الاستدلال بنسبة 50%.

لم يتم الإعلان عن Inferentia3. يبدو أن AWS تركز على تحسينات Trainium التي تفيد كلاً من التدريب والاستدلال بدلاً من الحفاظ على خطوط رقائق منفصلة. تشير تحسينات الاستدلال في Trainium3 إلى التقارب بين عائلتي المنتجات.

Neuron SDK: الجسر بين الأطر البرمجية والرقائق

يوفر AWS Neuron SDK طبقة البرمجيات التي تمكن أطر التعلم الآلي القياسية من العمل على Trainium وInferentia. تاريخياً حدّ نضج SDK من التبني، لكن إصدارات 2025 حسّنت تجربة المطور بشكل كبير.

TorchNeuron (2025): واجهة PyTorch الأصلية تدمج Trainium كجهاز من الدرجة الأولى جنباً إلى جنب مع وحدات GPU CUDA.⁹ يوفر TorchNeuron تنفيذ الوضع الفوري للتصحيح، وواجهات برمجة التطبيقات الموزعة الأصلية (FSDP، DTensor)، ودعم torch.compile. النماذج التي تستخدم HuggingFace Transformers أو TorchTitan تتطلب تغييرات بسيطة في الكود.

import torch
import torch_neuron

# Trainium يظهر كجهاز PyTorch قياسي
device = torch.device("neuron")
model = model.to(device)

# حلقة تدريب PyTorch القياسية تعمل دون تغيير
for batch in dataloader:
    inputs = batch.to(device)
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()
    optimizer.step()

Neuron SDK 2.26.0 (نوفمبر 2025): أضاف دعم PyTorch 2.8 وJAX 0.6.2 مع توافق Python 3.11.¹⁰ توسع دعم النماذج ليشمل متغيرات Llama 4 وتوليد صور FLUX.1-dev في الإصدار التجريبي. التوازي الخبير يتيح الآن تدريب نماذج MoE مع توزيع الخبراء عبر NeuronCores.

واجهة Neuron Kernel (NKI): توفر تحكماً منخفض المستوى في العتاد للمطورين الذين يحتاجون أقصى أداء.¹¹ تمكن NKI المحسنة البرمجة على مستوى التعليمات، والتحكم في تخصيص الذاكرة، وجدولة التنفيذ مع وصول مباشر لـ ISA. أتاحت AWS مترجم NKI كمصدر مفتوح بموجب Apache 2.0.

مقارنة التكلفة: Trainium مقابل NVIDIA

تضع AWS رقائق Trainium على أنها تقدم أداءً بمستوى NVIDIA بأسعار أقل بشكل كبير:

تدعي AWS أن Trainium2 يقدم أداءً أفضل للسعر بنسبة 30-40% مقارنة بمثيلات P5 القائمة على GPU.¹² أظهرت المعايير الداخلية لـ AWS أن Trainium يحافظ على تكلفة أقل بنسبة 54% لكل رمز مقارنة بمجموعات A100 بإنتاجية مماثلة لنماذج فئة GPT.

تتحسن الاقتصاديات أكثر على نطاق واسع. روّجت Amazon للعملاء أن Trainium يمكن أن يقدم أداءً معادلاً لـ H100 بنسبة 25% من التكلفة لأحمال عمل محددة.¹³ بينما تتطلب الادعاءات التسويقية التحقق مقابل حالات استخدام محددة، فإن التوفيرات الاتجاهية كبيرة لأحمال العمل المتوافقة.

خفضت AWS تسعير H100 بنسبة 44% تقريباً في يونيو 2025، مما جعل مثيلات H100 عند الطلب تصل إلى 3-4 دولارات لكل ساعة GPU.¹⁴ حرب الأسعار تفيد العملاء الذين يستخدمون أياً من التقنيتين، رغم أن Trainium يحافظ على الريادة في التكلفة لأحمال العمل المدعومة.

مشروع Rainier: Trainium على نطاق متقدم

يُظهر مشروع Rainier من Anthropic جدوى Trainium لأكثر أحمال عمل الذكاء الاصطناعي تطلباً. تمثل المجموعة أكبر نشر للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي من AWS وواحدة من أقوى أنظمة التدريب في العالم.

النطاق: ما يقارب 500,000 شريحة Trainium2 منشورة عبر 30 مركز بيانات على موقع بمساحة 1,200 فدان في إنديانا.¹⁵ توفر البنية التحتية 5 أضعاف الحوسبة التي استخدمتها Anthropic للإصدارات السابقة من Claude. تتوقع Anthropic أن تعمل على أكثر من مليون شريحة Trainium2 بحلول نهاية 2025 للتدريب والاستدلال معاً.

المعمارية: خوادم Trainium2 UltraServers تربط 64 شريحة لكل منها عبر NeuronLink للاتصال عالي النطاق الترددي. تمتد المجموعة عبر مبانٍ متعددة تتطلب بنية تحتية متخصصة للربط البيني عبر الحرم.

إدارة أحمال العمل: تستخدم Anthropic غالبية الرقائق للاستدلال خلال ساعات الذروة النهارية، مع التحول إلى عمليات التدريب خلال الفترات المسائية عندما يتراجع طلب الاستدلال.¹⁶ الجدولة المرنة تعظم الاستخدام عبر كلا نوعي أحمال العمل.

سياق الاستثمار: استثمرت Amazon 8 مليارات دولار في Anthropic منذ أوائل 2024.¹⁷ تتضمن الشراكة تعاوناً تقنياً مع Anthropic التي تقدم مدخلات في تطوير Trainium3 لتحسين سرعة التدريب وتقليل زمن الاستجابة وتعزيز كفاءة الطاقة.

يُثبت مشروع Rainier أن Trainium يمكنه تدريب نماذج متقدمة كانت تتطلب سابقاً مجموعات NVIDIA. يضع النجاح AWS في موقع للتنافس على شراكات مختبرات الذكاء الاصطناعي الأخرى وأحمال عمل التدريب المؤسسية.

متى تختار Trainium

يقدم Trainium أعلى قيمة في ظل ظروف محددة:

أحمال العمل المثالية: - تدريب نماذج المحولات (نماذج اللغة الكبيرة، محولات الرؤية) - التدريب الموزع واسع النطاق الذي يتطلب أكثر من 100 شريحة - قواعد كود PyTorch أو JAX مع معماريات قياسية - التدريب الحساس للتكلفة حيث يبرر التوفير بنسبة 30-50% جهد الترحيل - المؤسسات الملتزمة بالفعل بمنظومة AWS

اعتبارات الترحيل: - دعم Neuron SDK لنماذج وعمليات محددة - وقت الهندسة لتكييف الكود والتحقق منه - الارتباط بـ AWS (Trainium غير متوفر على السحب الأخرى) - التحقق من الأداء لمتغيرات معمارية محددة

غير موصى به لـ: - المعماريات الجديدة التي تتطلب عمليات خاصة بـ CUDA - أحمال العمل التي تتطلب أقصى أداء مطلق بغض النظر عن التكلفة - المؤسسات التي تحتاج قابلية النقل متعددة السحب - التدريب صغير النطاق حيث تتجاوز تكاليف الترحيل التوفيرات

متى تختار Inferentia

تستهدف Inferentia تحسين تكلفة الاستدلال لعمليات النشر الإنتاجية:

أحمال العمل المثالية: - الاستدلال عالي الحجم مع التكلفة كقيد أساسي - المعالجة الدفعية المتسامحة مع زمن الاستجابة - معماريات النماذج القياسية (BERT، متغيرات GPT، نماذج الرؤية) - المؤسسات التي تشغل أحمال عمل كثيفة الاستدلال على AWS

عتبة التكلفة-الفائدة: يكون ترحيل Inferentia منطقياً عندما تتجاوز تكاليف الاستدلال 10,000 دولار/شهر وتتطابق أحمال العمل مع معماريات النماذج المدعومة. أقل من تلك العتبة، عادة ما يتجاوز جهد الهندسة التوفيرات. أعلى من 100,000 دولار/شهر، يحقق تخفيض التكلفة بنسبة 40-50% عوائد كبيرة.

Trainium3 والمشهد التنافسي

إطلاق Trainium3 في ديسمبر 2025 يكثف المنافسة مع NVIDIA Blackwell:

Trainium3 مقابل Blackwell Ultra: - Trainium3: 2.52 بيتافلوبس FP8 لكل شريحة، 144 جيجابايت HBM3e - Blackwell Ultra: ~5 بيتافلوبس FP8 لكل شريحة، 288 جيجابايت HBM3e - Trn3 UltraServer (144 شريحة): 362 بيتافلوبس إجمالي - GB300 NVL72: ~540 بيتافلوبس إجمالي

تحافظ NVIDIA على الريادة في الأداء لكل شريحة، لكن AWS تنافس على اقتصاديات النظام. من المرجح أن يكلف Trn3 UltraServer أقل بنسبة 40-60% من بنية Blackwell المكافئة مع تقديم حوسبة إجمالية مماثلة.¹⁸

دعم NVLink Fusion المخطط لـ Trainium4 يشير إلى اعتراف AWS بأن الاستبدال الكامل غير قابل للتطبيق لجميع أحمال العمل. قد تصبح عمليات النشر الهجينة التي تمزج Trainium للمكونات المحسنة للتكلفة مع وحدات GPU من NVIDIA للعمليات المعتمدة على CUDA معمارية قياسية.

استراتيجية التبني المؤسسي

يجب على المؤسسات التي تقيّم رقائق AWS اتباع مسار تبني منظم:

المرحلة الأولى: التقييم - جرد أحمال عمل التدريب والاستدلال الحالية - تحديد دعم Neuron SDK لمعماريات النماذج - حساب التوفيرات المحتملة بناءً على إنفاق GPU الحالي على AWS - تقييم القدرة الهندسية لجهد الترحيل

المرحلة الثانية: التجريب - اختيار حمل عمل تمثيلي بدعم قوي من Neuron SDK - تشغيل تدريب متوازي على مثيلات Trainium وGPU - التحقق من الدقة والإنتاجية والتكلفة الإجمالية - توثيق متطلبات الترحيل والتحديات

المرحلة الثالثة: ترحيل الإنتاج - ترحيل أحمال العمل المتحقق منها إلى Trainium/Inferentia - الحفاظ على احتياطي GPU للعمليات غير المدعومة - تنفيذ المراقبة للأداء والتكلفة

[تم اختصار المحتوى للترجمة]