Amazon Trainium und Inferentia: Der Leitfaden zum AWS-Silizium-Ökosystem

Aktualisiert am 11. Dezember 2025

Update Dezember 2025: Project Rainier mit 500.000 Trainium2-Chips für das Training von Anthropics Claude aktiviert – der weltweit größte Nicht-NVIDIA-KI-Cluster. Trainium3 auf der re:Invent 2025 mit 2,52 PFLOPS/Chip auf TSMC 3nm vorgestellt. Die Trainium4-Roadmap zeigt NVIDIA NVLink Fusion-Unterstützung für hybride GPU/Trainium-Cluster. Das Neuron SDK erreicht Enterprise-Reife für PyTorch- und JAX-Workloads.

Amazon Web Services betreibt den weltweit größten KI-Trainingscluster auf Basis von Custom Silicon. Project Rainier, im Oktober 2025 aktiviert, setzt nahezu 500.000 Trainium2-Chips in einer 485 Hektar großen Anlage in Indiana ein, die ausschließlich dem Training von Anthropics Claude-Modellen gewidmet ist.¹ Der Cluster liefert die fünffache Rechenleistung, die Anthropic für frühere Claude-Versionen verwendete, und zeigt damit, dass AWS Custom AI Chips von experimentellen Alternativen zu Infrastruktur gereift sind, die die Entwicklung von Frontier-KI antreibt.

Die Wirtschaftlichkeit hinter der Einführung von AWS-Silizium ist einfach: Trainium2-Instanzen kosten etwa die Hälfte vergleichbarer NVIDIA H100-Instanzen und liefern dabei für viele Workloads wettbewerbsfähige Leistung.² Für Unternehmen, die bereit sind, in die Integration des Neuron SDK zu investieren, bieten AWS Custom Chips einen Weg zu deutlich niedrigeren Trainings- und Inferenzkosten. Das Verständnis, wann Trainium, wann Inferentia und wann NVIDIA die bessere Wahl ist, hilft Unternehmen, ihre Ausgaben für KI-Infrastruktur zu optimieren.

Entwicklung der Trainium-Architektur

AWS entwickelte Trainium durch Annapurna Labs, das israelische Chipdesign-Unternehmen, das 2015 für 350 Millionen Dollar übernommen wurde. Die Übernahme erscheint heute vorausschauend, da Custom Silicon zum zentralen Element der Wettbewerbsstrategie von AWS gegenüber NVIDIA und anderen Hyperscalern wird.

Erste Generation Trainium (2022): Einführung von 16 Trainium-Chips pro trn1.32xlarge-Instanz mit NeuronLink-Hochgeschwindigkeitsanbindung. Die Chips zielten auf das Training von Transformer-Modellen mit wettbewerbsfähiger Leistung gegenüber NVIDIA A100 zu niedrigeren Kosten. Die frühe Adoption blieb aufgrund der Unreife des Neuron SDK und der begrenzten Modellunterstützung limitiert.

Trainium2 (2024): Lieferte eine 4-fache Leistungssteigerung gegenüber den Chips der ersten Generation. Trn2-Instanzen bieten bis zu 16 Trainium2-Chips pro Instanz, wobei UltraServer-Konfigurationen 64 Chips über NeuronLink verbinden.³ Der Speicher wurde auf 96 GB HBM pro Chip erhöht, mit deutlich höherer Bandbreite. Trainium2 ermöglichte den Durchbruch von AWS mit Anthropics Project Rainier.

Trainium3 (Dezember 2025): AWS' erster 3nm-KI-Chip liefert 2,52 Petaflops FP8-Rechenleistung pro Chip mit 144 GB HBM3e-Speicher und 4,9 TB/s Bandbreite.⁴ Ein einzelner Trn3 UltraServer beherbergt 144 Chips und liefert insgesamt 362 FP8-Petaflops. Die Architektur fügt Unterstützung für MXFP8, MXFP4 und strukturierte Sparsity hinzu und verbessert die Energieeffizienz um 40% gegenüber Trainium2.

Trainium4 (angekündigt): Bereits in Entwicklung mit versprochener 6-facher FP4-Durchsatzsteigerung, 3-facher FP8-Leistung und 4-facher Speicherbandbreite im Vergleich zu Trainium3.⁵ Der Chip wird NVIDIA NVLink Fusion unterstützen und ermöglicht hybride Deployments mit Trainium und NVIDIA GPUs in vereinheitlichten Clustern.

Inferentia für kostenoptimierte Inferenz

AWS Inferentia-Chips zielen auf Inferenz-Workloads, bei denen die Kosten pro Vorhersage wichtiger sind als absolute Latenz. Die Chips ergänzen den Trainingsfokus von Trainium und schaffen ein komplettes Custom-Silicon-Ökosystem für ML-Workflows.

Erste Generation Inferentia (2019): Inf1-Instanzen lieferten 2,3-fach höheren Durchsatz und 70% niedrigere Kosten pro Inferenz als vergleichbare GPU-Instanzen.⁶ Die Chips etablierten die Custom-Silicon-Strategie von AWS, bevor das trainingsorientierte Trainium kam.

Inferentia2 (2023): Jeder Chip bietet 190 TFLOPS FP16-Leistung mit 32 GB HBM, was einen 4-fach höheren Durchsatz und 10-fach niedrigere Latenz als die erste Generation darstellt.⁷ Inf2-Instanzen skalieren auf 12 Chips pro Instanz mit NeuronLink-Konnektivität für verteilte Inferenz bei großen Modellen.

Inf2-Instanzen liefern 40% besseres Preis-Leistungs-Verhältnis als vergleichbare EC2-Instanzen für Inferenz-Workloads. Unternehmen wie Metagenomi erzielten 56% Kostenreduktion beim Einsatz von Protein-Sprachmodellen auf Inferentia.⁸ Amazons eigener KI-Assistent Rufus läuft auf Inferentia und erreicht 2-fach schnellere Antwortzeiten bei 50% Inferenzkostenreduktion.

Ein Inferentia3 wurde nicht angekündigt. AWS scheint sich auf Trainium-Verbesserungen zu konzentrieren, die sowohl Training als auch Inferenz zugutekommen, anstatt separate Chiplinien zu pflegen. Die Inferenzoptimierungen von Trainium3 deuten auf eine Konvergenz der Produktfamilien hin.

Das Neuron SDK: Brücke zwischen Frameworks und Silizium

Das AWS Neuron SDK bietet die Softwareschicht, die es Standard-ML-Frameworks ermöglicht, auf Trainium und Inferentia zu laufen. Die SDK-Reife begrenzte historisch die Adoption, aber die Releases von 2025 verbesserten die Entwicklererfahrung dramatisch.

TorchNeuron (2025): Natives PyTorch-Backend, das Trainium als erstklassiges Gerät neben CUDA-GPUs integriert.⁹ TorchNeuron bietet Eager-Mode-Ausführung für Debugging, native verteilte APIs (FSDP, DTensor) und torch.compile-Unterstützung. Modelle, die HuggingFace Transformers oder TorchTitan verwenden, erfordern minimale Codeänderungen.

import torch
import torch_neuron

# Trainium erscheint als Standard-PyTorch-Gerät
device = torch.device("neuron")
model = model.to(device)

# Standard-PyTorch-Trainingsschleife funktioniert unverändert
for batch in dataloader:
    inputs = batch.to(device)
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()
    optimizer.step()

Neuron SDK 2.26.0 (November 2025): Hinzufügung von PyTorch 2.8 und JAX 0.6.2-Unterstützung mit Python 3.11-Kompatibilität.¹⁰ Die Modellunterstützung wurde auf Llama 4-Varianten und FLUX.1-dev Bildgenerierung in der Beta erweitert. Expert Parallelism ermöglicht nun MoE-Modelltraining mit Expertenverteilung über NeuronCores.

Neuron Kernel Interface (NKI): Bietet Low-Level-Hardwarekontrolle für Entwickler, die maximale Leistung benötigen.¹¹ Das erweiterte NKI ermöglicht Programmierung auf Instruktionsebene, Speicherallokationskontrolle und Ausführungsplanung mit direktem ISA-Zugriff. AWS hat den NKI Compiler unter Apache 2.0 als Open Source veröffentlicht.

Kostenvergleich: Trainium vs NVIDIA

AWS positioniert Trainium als Lösung, die NVIDIA-Klassenleistung zu deutlich niedrigeren Preisen liefert:

AWS behauptet, dass Trainium2 30-40% besseres Preis-Leistungs-Verhältnis als GPU-basierte P5-Instanzen liefert.¹² Interne AWS-Benchmarks zeigten, dass Trainium 54% niedrigere Kosten pro Token als A100-Cluster bei ähnlichem Durchsatz für GPT-Klasse-Modelle erreichte.

Die Wirtschaftlichkeit verbessert sich weiter bei Skalierung. Amazon präsentierte Kunden, dass Trainium H100-äquivalente Leistung zu 25% der Kosten für spezifische Workloads liefern könnte.¹³ Während Marketingaussagen gegen spezifische Anwendungsfälle validiert werden müssen, sind die Einsparungsrichtungen für kompatible Workloads erheblich.

AWS senkte die H100-Preise im Juni 2025 um etwa 44%, wodurch On-Demand H100-Instanzen auf 3-4 Dollar pro GPU-Stunde kamen.¹⁴ Der Preiskrieg kommt Kunden zugute, die beide Technologien nutzen, obwohl Trainium die Kostenführerschaft für unterstützte Workloads behält.

Project Rainier: Trainium auf Frontier-Skala

Anthropics Project Rainier demonstriert die Eignung von Trainium für die anspruchsvollsten KI-Workloads. Der Cluster stellt AWS' größten KI-Infrastruktureinsatz und eines der leistungsstärksten Trainingssysteme der Welt dar.

Skalierung: Nahezu 500.000 Trainium2-Chips sind über 30 Rechenzentren auf einem 485 Hektar großen Gelände in Indiana verteilt.¹⁵ Die Infrastruktur bietet die 5-fache Rechenleistung, die Anthropic für frühere Claude-Versionen verwendete. Anthropic erwartet, bis Ende 2025 über 1 Million Trainium2-Chips für kombiniertes Training und Inferenz zu nutzen.

Architektur: Trainium2 UltraServer verbinden jeweils 64 Chips über NeuronLink für Hochbandbreitenkommunikation. Der Cluster erstreckt sich über mehrere Gebäude und erfordert spezialisierte Interconnect-Infrastruktur über den Campus.

Workload-Management: Anthropic nutzt die Mehrheit der Chips während der Tagesspitzenzeiten für Inferenz und wechselt in den Abendstunden zu Trainingsläufen, wenn die Inferenznachfrage abnimmt.¹⁶ Die flexible Planung maximiert die Auslastung über beide Workload-Typen hinweg.

Investitionskontext: Amazon investierte seit Anfang 2024 8 Milliarden Dollar in Anthropic.¹⁷ Die Partnerschaft umfasst technische Zusammenarbeit, wobei Anthropic Input zur Trainium3-Entwicklung liefert, um die Trainingsgeschwindigkeit zu verbessern, die Latenz zu reduzieren und die Energieeffizienz zu steigern.

Project Rainier validiert, dass Trainium Frontier-Modelle trainieren kann, die zuvor NVIDIA-Cluster erforderten. Der Erfolg positioniert AWS, um für andere KI-Labor-Partnerschaften und Enterprise-Trainingsworkloads zu konkurrieren.

Wann Trainium die richtige Wahl ist

Trainium liefert den stärksten Wert unter bestimmten Bedingungen:

Ideale Workloads: - Training von Transformer-Modellen (LLMs, Vision Transformer) - Groß angelegtes verteiltes Training mit über 100 Chips - PyTorch- oder JAX-Codebasen mit Standardarchitekturen - Kostensensitieves Training, bei dem 30-50% Einsparungen den Migrationsaufwand rechtfertigen - Unternehmen, die bereits dem AWS-Ökosystem verpflichtet sind

Migrationsüberlegungen: - Neuron SDK-Unterstützung für spezifische Modelle und Operationen - Ingenieurzeit für Codeanpassung und Validierung - Lock-in bei AWS (Trainium auf anderen Clouds nicht verfügbar) - Leistungsverifikation für spezifische Architekturvarianten

Nicht empfohlen für: - Neuartige Architekturen, die CUDA-spezifische Operationen erfordern - Workloads, die maximale absolute Leistung unabhängig von Kosten erfordern - Unternehmen, die Multi-Cloud-Portabilität benötigen - Kleinformatiges Training, bei dem Migrationskosten die Einsparungen übersteigen

Wann Inferentia die richtige Wahl ist

Inferentia zielt auf Inferenzkostenoptimierung für Produktionseinsätze:

Ideale Workloads: - Hochvolumige Inferenz mit Kosten als primärer Einschränkung - Latenztolerante Stapelverarbeitung - Standard-Modellarchitekturen (BERT, GPT-Varianten, Vision-Modelle) - Unternehmen, die inferenzintensive Workloads auf AWS ausführen

Kosten-Nutzen-Schwelle: Die Migration zu Inferentia ist sinnvoll, wenn die Inferenzkosten 10.000 Dollar/Monat übersteigen und die Workloads zu den unterstützten Modellarchitekturen passen. Unterhalb dieser Schwelle übersteigt der Ingenieuraufwand typischerweise die Einsparungen. Über 100.000 Dollar/Monat liefert die 40-50%ige Kostenreduktion erhebliche Renditen.

Trainium3 und die Wettbewerbslandschaft

Der Launch von Trainium3 im Dezember 2025 intensiviert den Wettbewerb mit NVIDIA Blackwell:

Trainium3 vs Blackwell Ultra: - Trainium3: 2,52 Petaflops FP8 pro Chip, 144 GB HBM3e - Blackwell Ultra: ~5 Petaflops FP8 pro Chip, 288 GB HBM3e - Trn3 UltraServer (144 Chips): 362 Petaflops gesamt - GB300 NVL72: ~540 Petaflops gesamt

NVIDIA behält die Leistungsführerschaft pro Chip, aber AWS konkurriert über Systemökonomie. Ein Trn3 UltraServer kostet wahrscheinlich 40-60% weniger als gleichwertige Blackwell-Infrastruktur und liefert dabei vergleichbare Gesamtrechenleistung.¹⁸

Die geplante NVLink Fusion-Unterstützung von Trainium4 signalisiert AWS' Erkenntnis, dass reiner Ersatz nicht für alle Workloads praktikabel ist. Hybride Einsätze, die Trainium für kostenoptimierte Komponenten mit NVIDIA GPUs für CUDA-abhängige Operationen mischen, könnten zur Standardarchitektur werden.

Enterprise-Adoptionsstrategie

Unternehmen, die AWS-Silizium evaluieren, sollten einem strukturierten Adoptionspfad folgen:

Phase 1: Bewertung - Inventarisierung aktueller Trainings- und Inferenz-Workloads - Identifizierung der Neuron SDK-Unterstützung für Modellarchitekturen - Berechnung potenzieller Einsparungen basierend auf aktuellen AWS GPU-Ausgaben - Bewertung der Ingenieurkapazität für den Migrationsaufwand

Phase 2: Pilot - Auswahl eines repräsentativen Workloads mit starker Neuron SDK-Unterstützung - Paralleles Training auf Trainium- und GPU-Instanzen durchführen - Validierung von Genauigkeit, Durchsatz und Gesamtkosten - Dokumentation der Migrationsanforderungen und Herausforderungen

Phase 3: Produktionsmigration - Migration validierter Workloads zu Trainium/Inferentia - GPU-Fallback für nicht unterstützte Operationen aufrechterhalten - Implementierung von Monitoring für Leistung und Kosten

[Inhalt für Übersetzung gekürzt]