Amazon TrainiumとInferentia：AWSシリコンエコシステム完全ガイド

2025年12月11日更新

2025年12月アップデート： Project Rainierが50万個のTrainium2チップでAnthropicのClaude訓練を開始—世界最大の非NVIDIAクラスターが稼働。re:Invent 2025でTrainium3が発表され、TSMC 3nmプロセスで1チップあたり2.52 PFLOPSを達成。Trainium4ロードマップではハイブリッドGPU/Trainiumクラスター構築のためのNVIDIA NVLink Fusionサポートが明らかに。Neuron SDKはPyTorchとJAXワークロードにおいてエンタープライズ対応レベルの成熟度に到達。

Amazon Web Servicesは、カスタムシリコンで構築された世界最大のAI訓練クラスターを運用している。2025年10月に稼働開始したProject Rainierは、インディアナ州の1,200エーカー（約486ヘクタール）の施設に約50万個のTrainium2チップを展開し、AnthropicのClaudeモデル訓練に専念している。¹ このクラスターは、Anthropicが以前のClaudeバージョンで使用した計算能力の5倍を提供し、AWSのカスタムAIチップが実験的な代替品から、フロンティアAI開発を支えるインフラへと成熟したことを実証している。

AWSシリコン採用を推進する経済的論理は明快だ：Trainium2インスタンスは、同等のNVIDIA H100インスタンスと比較して約半額のコストで、多くのワークロードに対して競争力のあるパフォーマンスを提供する。² Neuron SDK統合に投資する意思のある組織にとって、AWSカスタムチップは訓練・推論コストを劇的に削減する道を開く。Trainiumを使うべき場面、Inferentiaを使うべき場面、そしてNVIDIAが依然として優れた選択肢となる場面を理解することで、企業はAIインフラ支出を最適化できる。

Trainiumアーキテクチャの進化

AWSは、2015年に3億5,000万ドルで買収したイスラエルのチップ設計会社Annapurna Labsを通じてTrainiumを開発した。カスタムシリコンがNVIDIAやハイパースケーラーライバルに対するAWSの競争戦略の中核となった今、この買収は先見の明があったと言える。

第1世代Trainium（2022年）： trn1.32xlargeインスタンスあたり16個のTrainiumチップをNeuronLink高帯域幅接続で導入。チップはTransformerモデル訓練をターゲットとし、NVIDIA A100に対して低コストで競争力のあるパフォーマンスを実現。Neuron SDKの未成熟さとモデルサポートの狭さにより、初期の採用は限定的だった。

Trainium2（2024年）： 第1世代チップの4倍のパフォーマンス向上を達成。Trn2インスタンスは1インスタンスあたり最大16個のTrainium2チップを搭載し、UltraServer構成ではNeuronLink経由で64チップを接続。³ メモリはチップあたり96GB HBMに増加し、帯域幅も大幅に向上。Trainium2はAWSのAnthropicとのProject Rainierにおけるブレークスルーを支えた。

Trainium3（2025年12月）： AWSの3nmプロセス初のAIチップは、チップあたり2.52ペタフロップスのFP8演算性能を提供し、144GB HBM3eメモリと4.9TB/秒の帯域幅を備える。⁴ 単一のTrn3 UltraServerは144チップを搭載し、合計362 FP8ペタフロップスを実現。アーキテクチャはMXFP8、MXFP4、構造化スパース性のサポートを追加し、Trainium2比でエネルギー効率を40%向上。

Trainium4（発表済み）： Trainium3比でFP4スループット6倍、FP8パフォーマンス3倍、メモリ帯域幅4倍を約束して既に開発中。⁵ このチップはNVIDIA NVLink Fusionをサポートし、TrainiumとNVIDIA GPUを統合クラスターで混在させるハイブリッド展開を可能にする。

コスト最適化推論のためのInferentia

AWS Inferentiaチップは、絶対的なレイテンシよりも予測あたりのコストが重要な推論ワークロードをターゲットとしている。Trainiumの訓練フォーカスを補完し、MLワークフロー向けの完全なカスタムシリコンエコシステムを構築している。

第1世代Inferentia（2019年）： Inf1インスタンスは、同等のGPUインスタンスと比較して2.3倍高いスループットと70%低い推論あたりコストを実現。⁶ 訓練フォーカスのTrainiumが登場する前に、AWSのカスタムシリコン戦略を確立した。

Inferentia2（2023年）： 各チップは190 TFLOPS FP16のパフォーマンスと32GB HBMを提供し、第1世代比で4倍のスループットと10分の1のレイテンシを実現。⁷ Inf2インスタンスは大規模モデルの分散推論のため、NeuronLink接続で1インスタンスあたり最大12チップまでスケール可能。

Inf2インスタンスは推論ワークロードにおいて、同等のEC2インスタンスより40%優れた価格性能比を提供。Metagenomiなどの組織は、Inferentiaでタンパク質言語モデルを展開し56%のコスト削減を達成。⁸ AmazonのAIアシスタントRufusもInferentiaで稼働し、応答時間2倍向上と推論コスト50%削減を達成している。

Inferentia3は発表されていない。AWSは別々のチップラインを維持するよりも、訓練と推論の両方に有益なTrainiumの改善に注力しているようだ。Trainium3の推論最適化は、製品ファミリーの収束を示唆している。

Neuron SDK：フレームワークからシリコンへの橋渡し

AWS Neuron SDKは、標準的なMLフレームワークをTrainiumとInferentiaで実行するためのソフトウェアレイヤーを提供している。SDKの成熟度が歴史的に採用を制限してきたが、2025年のリリースで開発者体験が劇的に向上した。

TorchNeuron（2025年）： CUDA GPUと並んでTrainiumをファーストクラスデバイスとして統合するネイティブPyTorchバックエンド。⁹ TorchNeuronはデバッグ用のeagerモード実行、ネイティブ分散API（FSDP、DTensor）、torch.compileサポートを提供。HuggingFace TransformersやTorchTitanを使用するモデルは最小限のコード変更で対応可能。

import torch
import torch_neuron

# TrainiumはPyTorch標準デバイスとして認識される
device = torch.device("neuron")
model = model.to(device)

# 標準的なPyTorch訓練ループがそのまま動作
for batch in dataloader:
    inputs = batch.to(device)
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()
    optimizer.step()

Neuron SDK 2.26.0（2025年11月）： Python 3.11互換性とともにPyTorch 2.8およびJAX 0.6.2サポートを追加。¹⁰ モデルサポートはLlama 4バリアントとFLUX.1-dev画像生成（ベータ）に拡張。Expert Parallelismにより、NeuronCore間でエキスパートを分散させたMoEモデル訓練が可能に。

Neuron Kernel Interface（NKI）： 最大パフォーマンスを必要とする開発者向けに低レベルハードウェア制御を提供。¹¹ 拡張NKIは命令レベルプログラミング、メモリ割り当て制御、直接ISAアクセスによる実行スケジューリングを可能にする。AWSはNKI CompilerをApache 2.0ライセンスでオープンソース化した。

コスト比較：Trainium vs NVIDIA

AWSはTrainiumをNVIDIAクラスのパフォーマンスを劇的に低い価格で提供するものとして位置づけている：

AWSは、Trainium2がGPUベースのP5インスタンスより30〜40%優れた価格性能比を提供すると主張している。¹² AWS内部ベンチマークでは、GPTクラスモデルにおいて同等スループットでA100クラスター比54%低いトークンあたりコストをTrainiumが維持することを示した。

スケールが大きくなるほど経済性はさらに向上する。Amazonは特定のワークロードについて、TrainiumがH100相当のパフォーマンスを25%のコストで提供できると顧客に提案した。¹³ マーケティング上の主張は具体的なユースケースに対する検証が必要だが、互換性のあるワークロードでは方向性として大幅な節約が見込める。

AWSは2025年6月にH100の価格を約44%引き下げ、オンデマンドH100インスタンスをGPU時間あたり$3〜4に設定した。¹⁴ この価格競争はどちらの技術を使用する顧客にもメリットがあるが、サポートされるワークロードではTrainiumがコストリーダーシップを維持している。

Project Rainier：フロンティアスケールのTrainium

AnthropicのProject Rainierは、最も要求の厳しいAIワークロードに対するTrainiumの実用性を実証している。このクラスターはAWS最大のAIインフラ展開であり、世界で最も強力な訓練システムの一つである。

規模： 約50万個のTrainium2チップを1,200エーカーのインディアナ州サイト内の30のデータセンターに展開。¹⁵ このインフラは、Anthropicが以前のClaudeバージョンで使用した計算能力の5倍を提供。Anthropicは2025年末までに訓練と推論を合わせて100万個以上のTrainium2チップで稼働すると見込んでいる。

アーキテクチャ： Trainium2 UltraServerは高帯域幅通信のためNeuronLink経由で各64チップを接続。クラスターは複数の建物にまたがり、キャンパス全体で専用のインターコネクトインフラを必要とする。

ワークロード管理： Anthropicは日中のピーク時間帯にチップの大部分を推論に使用し、推論需要が減少する夜間には訓練実行にシフトしている。¹⁶ この柔軟なスケジューリングにより、両方のワークロードタイプで使用率を最大化している。

投資の背景： Amazonは2024年初頭からAnthropicに80億ドルを投資している。¹⁷ このパートナーシップには、Anthropicが訓練速度向上、レイテンシ削減、エネルギー効率改善のためTrainium3開発にインプットを提供する技術協力が含まれている。

Project RainierはTrainiumが以前はNVIDIAクラスターを必要としたフロンティアモデルを訓練できることを実証した。この成功により、AWSは他のAIラボとのパートナーシップやエンタープライズ訓練ワークロードの獲得競争で有利な立場を得ている。

Trainiumを選ぶべき場面

Trainiumは特定の条件下で最も大きな価値を発揮する：

理想的なワークロード： - Transformerモデル訓練（LLM、Vision Transformer） - 100チップ以上を必要とする大規模分散訓練 - 標準アーキテクチャを使用するPyTorchまたはJAXコードベース - 30〜50%の節約が移行労力を正当化するコスト重視の訓練 - 既にAWSエコシステムにコミットしている組織

移行時の考慮事項： - 特定のモデルと演算に対するNeuron SDKサポート - コード適応と検証のためのエンジニアリング時間 - AWSへのロックイン（Trainiumは他のクラウドでは利用不可） - 特定のアーキテクチャバリアントに対するパフォーマンス検証

推奨されない場合： - CUDA固有の演算を必要とする新規アーキテクチャ - コストに関係なく最大の絶対パフォーマンスを必要とするワークロード - マルチクラウドポータビリティを必要とする組織 - 移行コストが節約額を上回る小規模訓練

Inferentiaを選ぶべき場面

Inferentiaは本番デプロイメントにおける推論コスト最適化をターゲットとしている：

理想的なワークロード： - コストが主要制約となる大量推論 - レイテンシ許容度のあるバッチ処理 - 標準モデルアーキテクチャ（BERT、GPTバリアント、Visionモデル） - AWSで推論ヘビーなワークロードを実行している組織

コスト便益の閾値： 推論コストが月額$10,000を超え、ワークロードがサポートされるモデルアーキテクチャに適合する場合、Inferentia移行は意味がある。その閾値以下では、エンジニアリング労力が通常節約額を上回る。月額$100,000を超える場合、40〜50%のコスト削減は大きなリターンをもたらす。

Trainium3と競争環境

2025年12月のTrainium3発表は、NVIDIA Blackwellとの競争を激化させている：

Trainium3 vs Blackwell Ultra： - Trainium3：チップあたり2.52ペタフロップス FP8、144GB HBM3e - Blackwell Ultra：チップあたり約5ペタフロップス FP8、288GB HBM3e - Trn3 UltraServer（144チップ）：合計362ペタフロップス - GB300 NVL72：合計約540ペタフロップス

NVIDIAはチップ単体のパフォーマンスリーダーシップを維持しているが、AWSはシステム経済性で競争している。Trn3 UltraServerは同等のBlackwellインフラより40〜60%低コストで、同等の総計算能力を提供する可能性が高い。¹⁸

Trainium4に計画されているNVLink Fusionサポートは、すべてのワークロードで完全な置き換えが現実的ではないというAWSの認識を示している。コスト最適化コンポーネントにTrainium、CUDA依存の演算にNVIDIA GPUを組み合わせたハイブリッド展開が標準アーキテクチャになる可能性がある。

エンタープライズ採用戦略

AWSシリコンを評価する組織は、構造化された採用パスに従うべきである：

フェーズ1：評価 - 現在の訓練・推論ワークロードの棚卸し - モデルアーキテクチャに対するNeuron SDKサポートの特定 - 現在のAWS GPUスペンドに基づく潜在的節約額の計算 - 移行作業に対するエンジニアリングキャパシティの評価

フェーズ2：パイロット - Neuron SDKサポートが充実した代表的ワークロードの選択 - TrainiumとGPUインスタンスでの並行訓練実行 - 精度、スループット、総コストの検証 - 移行要件と課題の文書化

フェーズ3：本番移行 - 検証済みワークロードのTrainium/Inferentiaへの移行 - サポートされない演算に対するGPUフォールバックの維持 - パフォーマンスとコストのモニタリング実装

[翻訳用にコンテンツを省略]