Amazon Trainium और Inferentia: AWS सिलिकॉन इकोसिस्टम गाइड

अपडेटेड 11 दिसंबर, 2025

दिसंबर 2025 अपडेट: Project Rainier 500,000 Trainium2 चिप्स के साथ सक्रिय हुआ जो Anthropic के Claude को ट्रेन कर रहा है—दुनिया का सबसे बड़ा non-NVIDIA AI क्लस्टर। re:Invent 2025 में Trainium3 लॉन्च हुआ, TSMC 3nm पर 2.52 PFLOPS/चिप के साथ। Trainium4 रोडमैप में हाइब्रिड GPU/Trainium क्लस्टर्स के लिए NVIDIA NVLink Fusion सपोर्ट का खुलासा। PyTorch और JAX वर्कलोड्स के लिए Neuron SDK एंटरप्राइज रेडीनेस तक पहुंच रहा है।

Amazon Web Services कस्टम सिलिकॉन पर बना दुनिया का सबसे बड़ा AI ट्रेनिंग क्लस्टर संचालित करता है। अक्टूबर 2025 में सक्रिय हुआ Project Rainier, 1,200 एकड़ की Indiana सुविधा में लगभग 500,000 Trainium2 चिप्स डिप्लॉय करता है जो विशेष रूप से Anthropic के Claude मॉडल्स को ट्रेन करने के लिए समर्पित है।¹ यह क्लस्टर Anthropic द्वारा पिछले Claude वर्जन्स के लिए उपयोग की गई कंप्यूट पावर से पांच गुना अधिक प्रदान करता है, यह दर्शाते हुए कि AWS कस्टम AI चिप्स प्रयोगात्मक विकल्पों से परिपक्व होकर frontier AI development को पावर करने वाले इंफ्रास्ट्रक्चर बन गए हैं।

AWS सिलिकॉन अपनाने के पीछे की अर्थव्यवस्था सीधी है: Trainium2 इंस्टेंस की लागत तुलनीय NVIDIA H100 इंस्टेंस की लगभग आधी है जबकि कई वर्कलोड्स के लिए प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन देता है।² Neuron SDK इंटीग्रेशन में निवेश करने को तैयार संगठनों के लिए, AWS कस्टम चिप्स नाटकीय रूप से कम ट्रेनिंग और इनफरेंस लागत का मार्ग प्रदान करते हैं। यह समझना कि Trainium कब उपयोग करना है, Inferentia कब उपयोग करना है, और NVIDIA कब बेहतर विकल्प रहता है—एंटरप्राइजेज को AI इंफ्रास्ट्रक्चर खर्च को ऑप्टिमाइज़ करने में मदद करता है।

Trainium आर्किटेक्चर का विकास

AWS ने Annapurna Labs के माध्यम से Trainium विकसित किया, जो 2015 में $350 मिलियन में अधिग्रहित Israeli चिप डिज़ाइन कंपनी है। यह अधिग्रहण अब दूरदर्शी लगता है क्योंकि कस्टम सिलिकॉन NVIDIA और hyperscaler प्रतिद्वंद्वियों के खिलाफ AWS की प्रतिस्पर्धी रणनीति का केंद्र बन गया है।

पहली पीढ़ी का Trainium (2022): NeuronLink हाई-बैंडविड्थ कनेक्टिविटी के साथ प्रति trn1.32xlarge इंस्टेंस 16 Trainium चिप्स पेश किए। चिप्स ने कम लागत पर NVIDIA A100 के मुकाबले प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन के साथ transformer मॉडल ट्रेनिंग को टारगेट किया। Neuron SDK की अपरिपक्वता और सीमित मॉडल सपोर्ट के कारण शुरुआती अपनाना सीमित रहा।

Trainium2 (2024): पहली पीढ़ी के चिप्स की तुलना में 4x प्रदर्शन सुधार दिया। Trn2 इंस्टेंस में प्रति इंस्टेंस 16 Trainium2 चिप्स तक हैं, UltraServer कॉन्फ़िगरेशन NeuronLink के माध्यम से 64 चिप्स को कनेक्ट करता है।³ मेमोरी प्रति चिप 96 GB HBM तक बढ़ी जिसमें काफी अधिक बैंडविड्थ है। Trainium2 ने Anthropic के Project Rainier के साथ AWS की सफलता को पावर किया।

Trainium3 (दिसंबर 2025): AWS का पहला 3nm AI चिप प्रति चिप 2.52 petaflops FP8 कंप्यूट प्रदान करता है जिसमें 144 GB HBM3e मेमोरी और 4.9 TB/s बैंडविड्थ है।⁴ एक Trn3 UltraServer 144 चिप्स होस्ट करता है जो कुल 362 FP8 petaflops देता है। आर्किटेक्चर में MXFP8, MXFP4, और structured sparsity के लिए सपोर्ट जोड़ा गया है जबकि Trainium2 की तुलना में एनर्जी एफिशिएंसी 40% बेहतर हुई है।

Trainium4 (घोषित): पहले से ही विकास में है जिसमें Trainium3 की तुलना में 6x FP4 थ्रूपुट, 3x FP8 प्रदर्शन, और 4x मेमोरी बैंडविड्थ का वादा है।⁵ चिप NVIDIA NVLink Fusion को सपोर्ट करेगा, जो यूनिफाइड क्लस्टर्स में Trainium और NVIDIA GPUs को मिलाकर हाइब्रिड डिप्लॉयमेंट सक्षम करेगा।

लागत-अनुकूलित इनफरेंस के लिए Inferentia

AWS Inferentia चिप्स इनफरेंस वर्कलोड्स को टारगेट करते हैं जहां प्रति prediction लागत absolute latency से ज्यादा मायने रखती है। चिप्स Trainium के ट्रेनिंग फोकस को पूरक बनाते हैं, ML वर्कफ़्लो के लिए एक संपूर्ण कस्टम सिलिकॉन इकोसिस्टम बनाते हैं।

पहली पीढ़ी का Inferentia (2019): Inf1 इंस्टेंस ने तुलनीय GPU इंस्टेंस की तुलना में 2.3x अधिक थ्रूपुट और 70% कम प्रति इनफरेंस लागत दी।⁶ चिप्स ने ट्रेनिंग-फोकस्ड Trainium के आने से पहले AWS की कस्टम सिलिकॉन रणनीति स्थापित की।

Inferentia2 (2023): प्रत्येक चिप 190 TFLOPS FP16 प्रदर्शन प्रदान करता है जिसमें 32 GB HBM है, जो पहली पीढ़ी की तुलना में 4x अधिक थ्रूपुट और 10x कम लेटेंसी दर्शाता है।⁷ Inf2 इंस्टेंस बड़े मॉडल्स पर distributed इनफरेंस के लिए NeuronLink कनेक्टिविटी के साथ प्रति इंस्टेंस 12 चिप्स तक स्केल करते हैं।

Inf2 इंस्टेंस इनफरेंस वर्कलोड्स के लिए तुलनीय EC2 इंस्टेंस की तुलना में 40% बेहतर price-performance देते हैं। Metagenomi जैसे संगठनों ने Inferentia पर protein language मॉडल्स डिप्लॉय करके 56% लागत में कमी हासिल की।⁸ Amazon का अपना Rufus AI असिस्टेंट Inferentia पर चलता है, 2x तेज़ रिस्पॉन्स टाइम और 50% इनफरेंस लागत में कमी हासिल करता है।

कोई Inferentia3 घोषित नहीं हुआ है। AWS अलग चिप लाइन्स बनाए रखने के बजाय Trainium सुधारों पर ध्यान केंद्रित करता दिखता है जो ट्रेनिंग और इनफरेंस दोनों को लाभ पहुंचाते हैं। Trainium3 के इनफरेंस ऑप्टिमाइज़ेशन प्रोडक्ट फैमिलीज़ के बीच convergence का संकेत देते हैं।

Neuron SDK: फ्रेमवर्क को सिलिकॉन से जोड़ना

AWS Neuron SDK सॉफ्टवेयर लेयर प्रदान करता है जो स्टैंडर्ड ML फ्रेमवर्क को Trainium और Inferentia पर चलने में सक्षम बनाता है। SDK परिपक्वता ने ऐतिहासिक रूप से अपनाने को सीमित किया, लेकिन 2025 रिलीज़ ने developer experience में नाटकीय सुधार किया।

TorchNeuron (2025): CUDA GPUs के साथ Trainium को first-class device के रूप में इंटीग्रेट करने वाला नेटिव PyTorch बैकएंड।⁹ TorchNeuron डिबगिंग के लिए eager mode execution, native distributed APIs (FSDP, DTensor), और torch.compile सपोर्ट प्रदान करता है। HuggingFace Transformers या TorchTitan का उपयोग करने वाले मॉडल्स को न्यूनतम कोड परिवर्तन की आवश्यकता होती है।

import torch
import torch_neuron

# Trainium स्टैंडर्ड PyTorch device के रूप में दिखता है
device = torch.device("neuron")
model = model.to(device)

# स्टैंडर्ड PyTorch ट्रेनिंग लूप बिना बदलाव के काम करता है
for batch in dataloader:
    inputs = batch.to(device)
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()
    optimizer.step()

Neuron SDK 2.26.0 (नवंबर 2025): Python 3.11 कम्पैटिबिलिटी के साथ PyTorch 2.8 और JAX 0.6.2 सपोर्ट जोड़ा।¹⁰ मॉडल सपोर्ट में Llama 4 वेरिएंट्स और beta में FLUX.1-dev image generation शामिल हुए। Expert parallelism अब NeuronCores में expert distribution के साथ MoE मॉडल ट्रेनिंग सक्षम करता है।

Neuron Kernel Interface (NKI): अधिकतम प्रदर्शन चाहने वाले developers के लिए low-level हार्डवेयर कंट्रोल प्रदान करता है।¹¹ Enhanced NKI instruction-level प्रोग्रामिंग, मेमोरी allocation कंट्रोल, और direct ISA access के साथ execution scheduling सक्षम करता है। AWS ने Apache 2.0 के तहत NKI Compiler को open-source किया।

लागत तुलना: Trainium vs NVIDIA

AWS Trainium को नाटकीय रूप से कम कीमतों पर NVIDIA-क्लास प्रदर्शन देने के रूप में प्रस्तुत करता है:

AWS का दावा है कि Trainium2 GPU-बेस्ड P5 इंस्टेंस की तुलना में 30-40% बेहतर price-performance देता है।¹² आंतरिक AWS बेंचमार्क ने दिखाया कि GPT-क्लास मॉडल्स के लिए समान थ्रूपुट पर Trainium A100 क्लस्टर्स की तुलना में 54% कम प्रति token लागत बनाए रखता है।

स्केल पर अर्थव्यवस्था और बेहतर होती है। Amazon ने ग्राहकों को बताया कि विशिष्ट वर्कलोड्स के लिए Trainium 25% लागत पर H100-समकक्ष प्रदर्शन दे सकता है।¹³ जबकि मार्केटिंग दावों को विशिष्ट use cases के खिलाफ सत्यापन की आवश्यकता है, दिशात्मक बचत संगत वर्कलोड्स के लिए पर्याप्त है।

AWS ने जून 2025 में H100 की कीमत लगभग 44% कम की, on-demand H100 इंस्टेंस को $3-4 प्रति GPU-hour पर लाया।¹⁴ प्राइस वॉर किसी भी टेक्नोलॉजी का उपयोग करने वाले ग्राहकों को लाभ पहुंचाती है, हालांकि सपोर्टेड वर्कलोड्स के लिए Trainium लागत नेतृत्व बनाए रखता है।

Project Rainier: Frontier स्केल पर Trainium

Anthropic का Project Rainier सबसे demanding AI वर्कलोड्स के लिए Trainium की व्यवहार्यता प्रदर्शित करता है। क्लस्टर AWS के सबसे बड़े AI इंफ्रास्ट्रक्चर डिप्लॉयमेंट और दुनिया के सबसे शक्तिशाली ट्रेनिंग सिस्टम्स में से एक का प्रतिनिधित्व करता है।

स्केल: 1,200 एकड़ की Indiana साइट पर 30 डेटा सेंटर्स में लगभग 500,000 Trainium2 चिप्स डिप्लॉय किए गए।¹⁵ इंफ्रास्ट्रक्चर Anthropic द्वारा पिछले Claude वर्जन्स के लिए उपयोग की गई कंप्यूट से 5x प्रदान करता है। Anthropic combined ट्रेनिंग और इनफरेंस के लिए 2025 के अंत तक 1 मिलियन से अधिक Trainium2 चिप्स पर चलने की उम्मीद करता है।

आर्किटेक्चर: Trainium2 UltraServers प्रत्येक 64 चिप्स को NeuronLink के माध्यम से हाई-बैंडविड्थ कम्युनिकेशन के लिए कनेक्ट करते हैं। क्लस्टर कई बिल्डिंग्स में फैला है जिसके लिए कैंपस में विशेष इंटरकनेक्ट इंफ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता है।

वर्कलोड मैनेजमेंट: Anthropic दिन के पीक hours में अधिकांश चिप्स का उपयोग इनफरेंस के लिए करता है, शाम की अवधि में ट्रेनिंग रन में शिफ्ट होता है जब इनफरेंस डिमांड कम होती है।¹⁶ लचीली शेड्यूलिंग दोनों वर्कलोड प्रकारों में utilization को अधिकतम करती है।

निवेश संदर्भ: Amazon ने 2024 की शुरुआत से Anthropic में $8 बिलियन का निवेश किया।¹⁷ साझेदारी में तकनीकी सहयोग शामिल है जिसमें Anthropic ट्रेनिंग स्पीड में सुधार, लेटेंसी कम करने और एनर्जी एफिशिएंसी बढ़ाने के लिए Trainium3 विकास पर इनपुट प्रदान करता है।

Project Rainier इस बात को मान्य करता है कि Trainium उन frontier मॉडल्स को ट्रेन कर सकता है जिनके लिए पहले NVIDIA क्लस्टर्स की आवश्यकता होती थी। सफलता AWS को अन्य AI लैब साझेदारियों और एंटरप्राइज ट्रेनिंग वर्कलोड्स के लिए प्रतिस्पर्धा करने की स्थिति में लाती है।

Trainium कब चुनें

Trainium विशिष्ट परिस्थितियों में सबसे मजबूत मूल्य प्रदान करता है:

आदर्श वर्कलोड्स: - Transformer मॉडल ट्रेनिंग (LLMs, vision transformers) - 100+ चिप्स की आवश्यकता वाली large-scale distributed ट्रेनिंग - स्टैंडर्ड आर्किटेक्चर वाले PyTorch या JAX कोडबेस - लागत-संवेदनशील ट्रेनिंग जहां 30-50% बचत माइग्रेशन प्रयास को justify करती है - पहले से AWS इकोसिस्टम के लिए प्रतिबद्ध संगठन

माइग्रेशन विचार: - विशिष्ट मॉडल्स और ऑपरेशन्स के लिए Neuron SDK सपोर्ट - कोड adaptation और validation के लिए इंजीनियरिंग समय - AWS में lock-in (Trainium अन्य क्लाउड्स पर उपलब्ध नहीं) - विशिष्ट आर्किटेक्चर वेरिएंट्स के लिए प्रदर्शन सत्यापन

अनुशंसित नहीं: - CUDA-विशिष्ट ऑपरेशन्स की आवश्यकता वाले नॉवेल आर्किटेक्चर - लागत की परवाह किए बिना अधिकतम absolute प्रदर्शन की आवश्यकता वाले वर्कलोड्स - मल्टी-क्लाउड पोर्टेबिलिटी की आवश्यकता वाले संगठन - छोटे पैमाने की ट्रेनिंग जहां माइग्रेशन लागत बचत से अधिक हो

Inferentia कब चुनें

Inferentia प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट्स के लिए इनफरेंस लागत अनुकूलन को टारगेट करता है:

आदर्श वर्कलोड्स: - प्राथमिक बाधा के रूप में लागत के साथ हाई-वॉल्यूम इनफरेंस - लेटेंसी-टॉलरेंट batch प्रोसेसिंग - स्टैंडर्ड मॉडल आर्किटेक्चर (BERT, GPT वेरिएंट्स, vision मॉडल्स) - AWS पर इनफरेंस-हेवी वर्कलोड्स चलाने वाले संगठन

लागत-लाभ थ्रेशोल्ड: Inferentia माइग्रेशन तब समझ में आता है जब इनफरेंस लागत $10,000/माह से अधिक हो और वर्कलोड्स सपोर्टेड मॉडल आर्किटेक्चर से मैच करें। उस थ्रेशोल्ड से नीचे, इंजीनियरिंग प्रयास आमतौर पर बचत से अधिक हो जाता है। $100,000/माह से ऊपर, 40-50% लागत में कमी पर्याप्त रिटर्न देती है।

Trainium3 और प्रतिस्पर्धी परिदृश्य

Trainium3 का दिसंबर 2025 लॉन्च NVIDIA Blackwell के साथ प्रतिस्पर्धा तीव्र करता है:

Trainium3 vs Blackwell Ultra: - Trainium3: प्रति चिप 2.52 petaflops FP8, 144 GB HBM3e - Blackwell Ultra: प्रति चिप ~5 petaflops FP8, 288 GB HBM3e - Trn3 UltraServer (144 चिप्स): कुल 362 petaflops - GB300 NVL72: कुल ~540 petaflops

NVIDIA प्रति चिप प्रदर्शन नेतृत्व बनाए रखता है, लेकिन AWS सिस्टम economics पर प्रतिस्पर्धा करता है। एक Trn3 UltraServer की लागत समतुल्य Blackwell इंफ्रास्ट्रक्चर से 40-60% कम होने की संभावना है जबकि तुलनीय aggregate compute देता है।¹⁸

Trainium4 का प्लान्ड NVLink Fusion सपोर्ट AWS की इस मान्यता का संकेत देता है कि सभी वर्कलोड्स के लिए pure replacement व्यवहार्य नहीं है। Trainium को लागत-अनुकूलित components के लिए CUDA-dependent ऑपरेशन्स के लिए NVIDIA GPUs के साथ मिलाने वाले हाइब्रिड डिप्लॉयमेंट्स स्टैंडर्ड आर्किटेक्चर बन सकते हैं।

एंटरप्राइज अडॉप्शन रणनीति

AWS सिलिकॉन का मूल्यांकन करने वाले संगठनों को एक संरचित अडॉप्शन पथ का पालन करना चाहिए:

फेज 1: आकलन - वर्तमान ट्रेनिंग और इनफरेंस वर्कलोड्स की इन्वेंट्री - मॉडल आर्किटेक्चर के लिए Neuron SDK सपोर्ट की पहचान - वर्तमान AWS GPU खर्च के आधार पर संभावित बचत की गणना - माइग्रेशन प्रयास के लिए इंजीनियरिंग क्षमता का आकलन

फेज 2: पायलट - मजबूत Neuron SDK सपोर्ट वाला प्रतिनिधि वर्कलोड चुनें - Trainium और GPU इंस्टेंस पर parallel ट्रेनिंग चलाएं - accuracy, थ्रूपुट, और कुल लागत को validate करें - माइग्रेशन आवश्यकताओं और चुनौतियों को document करें

फेज 3: प्रोडक्शन माइग्रेशन - validated वर्कलोड्स को Trainium/Inferentia पर माइग्रेट करें - असमर्थित ऑपरेशन्स के लिए GPU fallback बनाए रखें - प्रदर्शन और लागत के लिए monitoring implement करें

[अनुवाद के लिए सामग्री truncated]