Amazon Trainium en Inferentia: De Complete Gids voor het AWS Silicon Ecosysteem

Bijgewerkt op 11 december 2025

December 2025 Update: Project Rainier geactiveerd met 500.000 Trainium2-chips voor het trainen van Anthropic's Claude—'s werelds grootste niet-NVIDIA AI-cluster. Trainium3 gelanceerd tijdens re:Invent 2025 met 2,52 PFLOPS/chip op TSMC 3nm. De Trainium4-roadmap onthult NVIDIA NVLink Fusion-ondersteuning voor hybride GPU/Trainium-clusters. Neuron SDK-volwassenheid bereikt enterprise-gereedheid voor PyTorch- en JAX-workloads.

Amazon Web Services beheert 's werelds grootste AI-trainingscluster gebouwd op custom silicon. Project Rainier, geactiveerd in oktober 2025, zet bijna 500.000 Trainium2-chips in op een faciliteit van 485 hectare in Indiana, exclusief gewijd aan het trainen van Anthropic's Claude-modellen.¹ Het cluster levert vijf keer de rekenkracht die Anthropic gebruikte voor eerdere Claude-versies, wat aantoont dat AWS custom AI-chips zijn geëvolueerd van experimentele alternatieven naar infrastructuur die frontier AI-ontwikkeling aandrijft.

De economische drijfveren achter AWS silicon-adoptie zijn eenvoudig: Trainium2-instances kosten ruwweg de helft van vergelijkbare NVIDIA H100-instances terwijl ze competitieve prestaties leveren voor veel workloads.² Voor organisaties die bereid zijn te investeren in Neuron SDK-integratie, bieden AWS custom chips een pad naar dramatisch lagere trainings- en inferentiekosten. Begrijpen wanneer Trainium te gebruiken, wanneer Inferentia, en wanneer NVIDIA de betere keuze blijft, helpt enterprises hun AI-infrastructuuruitgaven te optimaliseren.

Trainium-architectuurevolutie

AWS ontwikkelde Trainium via Annapurna Labs, het Israëlische chipdesignbedrijf dat in 2015 werd overgenomen voor $350 miljoen. De overname blijkt nu vooruitziend aangezien custom silicon centraal staat in AWS's concurrentiestrategie tegen NVIDIA en rivaliserende hyperscalers.

Eerste generatie Trainium (2022): Introduceerde 16 Trainium-chips per trn1.32xlarge-instance met NeuronLink high-bandwidth connectiviteit. De chips richtten zich op transformer-modeltraining met competitieve prestaties ten opzichte van NVIDIA A100 tegen lagere kosten. Vroege adoptie bleef beperkt door Neuron SDK-onvolwassenheid en beperkte modelondersteuning.

Trainium2 (2024): Leverde 4x prestatieverbetering ten opzichte van eerste-generatie chips. Trn2-instances bevatten tot 16 Trainium2-chips per instance, met UltraServer-configuraties die 64 chips verbinden via NeuronLink.³ Geheugen steeg naar 96 GB HBM per chip met aanzienlijk hogere bandbreedte. Trainium2 dreef AWS's doorbraak met Anthropic's Project Rainier aan.

Trainium3 (december 2025): AWS's eerste 3nm AI-chip levert 2,52 petaflops FP8-rekenkracht per chip met 144 GB HBM3e-geheugen en 4,9 TB/s bandbreedte.⁴ Een enkele Trn3 UltraServer host 144 chips die samen 362 FP8 petaflops leveren. De architectuur voegt ondersteuning toe voor MXFP8, MXFP4 en structured sparsity terwijl de energie-efficiëntie 40% verbetert ten opzichte van Trainium2.

Trainium4 (aangekondigd): Al in ontwikkeling met beloofde 6x FP4-doorvoer, 3x FP8-prestaties en 4x geheugenbandbreedte versus Trainium3.⁵ De chip zal NVIDIA NVLink Fusion ondersteunen, wat hybride deployments mogelijk maakt die Trainium en NVIDIA GPU's mengen in geünificeerde clusters.

Inferentia voor kostengeoptimaliseerde inferentie

AWS Inferentia-chips richten zich op inferentie-workloads waar kosten per voorspelling belangrijker zijn dan absolute latency. De chips vullen Trainium's trainingsfocus aan en creëren een compleet custom silicon-ecosysteem voor ML-workflows.

Eerste generatie Inferentia (2019): Inf1-instances leverden 2,3x hogere doorvoer en 70% lagere kosten per inferentie dan vergelijkbare GPU-instances.⁶ De chips vestigden AWS's custom silicon-strategie voordat de trainingsgerichte Trainium arriveerde.

Inferentia2 (2023): Elke chip levert 190 TFLOPS FP16-prestaties met 32 GB HBM, wat 4x hogere doorvoer en 10x lagere latency vertegenwoordigt dan de eerste generatie.⁷ Inf2-instances schalen naar 12 chips per instance met NeuronLink-connectiviteit voor gedistribueerde inferentie op grote modellen.

Inf2-instances leveren 40% betere prijs-prestatieverhouding dan vergelijkbare EC2-instances voor inferentie-workloads. Organisaties zoals Metagenomi bereikten 56% kostenreductie bij het deployen van protein language models op Inferentia.⁸ Amazon's eigen Rufus AI-assistent draait op Inferentia en behaalt 2x snellere responstijden en 50% inferentiekostenreductie.

Er is geen Inferentia3 aangekondigd. AWS lijkt gefocust op Trainium-verbeteringen die zowel training als inferentie ten goede komen in plaats van aparte chiplijnen te onderhouden. Trainium3's inferentie-optimalisaties suggereren convergentie tussen de productfamilies.

De Neuron SDK: frameworks verbinden met silicon

De AWS Neuron SDK biedt de softwarelaag die standaard ML-frameworks mogelijk maakt op Trainium en Inferentia. SDK-volwassenheid beperkte historisch de adoptie, maar releases in 2025 verbeterden de ontwikkelaarservaring dramatisch.

TorchNeuron (2025): Native PyTorch-backend die Trainium integreert als eersteklas device naast CUDA GPU's.⁹ TorchNeuron biedt eager mode-uitvoering voor debugging, native distributed API's (FSDP, DTensor) en torch.compile-ondersteuning. Modellen die HuggingFace Transformers of TorchTitan gebruiken vereisen minimale codewijzigingen.

import torch
import torch_neuron

# Trainium verschijnt als standaard PyTorch-device
device = torch.device("neuron")
model = model.to(device)

# Standaard PyTorch-trainingslus werkt ongewijzigd
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): Voegde PyTorch 2.8 en JAX 0.6.2-ondersteuning toe met Python 3.11-compatibiliteit.¹⁰ Modelondersteuning breidde uit naar Llama 4-varianten en FLUX.1-dev beeldgeneratie in bèta. Expert parallelism maakt nu MoE-modeltraining mogelijk met expertdistributie over NeuronCores.

Neuron Kernel Interface (NKI): Biedt low-level hardwarecontrole voor ontwikkelaars die maximale prestaties nodig hebben.¹¹ Verbeterde NKI maakt instructieniveau-programmering, geheugentoewijzingscontrole en uitvoeringsplanning mogelijk met directe ISA-toegang. AWS maakte de NKI Compiler open source onder Apache 2.0.

Kostenvergelijking: Trainium vs NVIDIA

AWS positioneert Trainium als levering van NVIDIA-klasse prestaties tegen dramatisch lagere prijzen:

AWS claimt dat Trainium2 30-40% betere prijs-prestaties levert dan GPU-gebaseerde P5-instances.¹² Interne AWS-benchmarks toonden aan dat Trainium 54% lagere kosten per token handhaafde dan A100-clusters bij vergelijkbare doorvoer voor GPT-klasse modellen.

De economie verbetert verder op schaal. Amazon pitchte klanten dat Trainium H100-equivalente prestaties kon leveren tegen 25% van de kosten voor specifieke workloads.¹³ Hoewel marketingclaims validatie vereisen tegen specifieke use cases, zijn de richtingsbesparingen substantieel voor compatibele workloads.

AWS verlaagde H100-prijzen met ongeveer 44% in juni 2025, waardoor on-demand H100-instances naar $3-4 per GPU-uur kwamen.¹⁴ De prijzenoorlog komt klanten ten goede die beide technologieën gebruiken, hoewel Trainium kostenleiderschap behoudt voor ondersteunde workloads.

Project Rainier: Trainium op frontier-schaal

Anthropic's Project Rainier demonstreert Trainium-levensvatbaarheid voor de meest veeleisende AI-workloads. Het cluster vertegenwoordigt AWS's grootste AI-infrastructuurdeployment en een van 's werelds krachtigste trainingssystemen.

Schaal: Bijna 500.000 Trainium2-chips gedeployed over 30 datacenters op een locatie van 485 hectare in Indiana.¹⁵ De infrastructuur levert 5x de rekenkracht die Anthropic gebruikte voor eerdere Claude-versies. Anthropic verwacht tegen eind 2025 op meer dan 1 miljoen Trainium2-chips te draaien voor gecombineerde training en inferentie.

Architectuur: Trainium2 UltraServers verbinden elk 64 chips via NeuronLink voor high-bandwidth communicatie. Het cluster beslaat meerdere gebouwen die gespecialiseerde interconnect-infrastructuur over de campus vereisen.

Workload management: Anthropic gebruikt de meerderheid van de chips voor inferentie tijdens piekuren overdag en schakelt over naar trainingruns tijdens avondperiodes wanneer inferentievraag afneemt.¹⁶ De flexibele planning maximaliseert benutting over beide workloadtypes.

Investeringscontext: Amazon investeerde $8 miljard in Anthropic sinds begin 2024.¹⁷ De samenwerking omvat technische collaboratie waarbij Anthropic input levert op Trainium3-ontwikkeling om trainingssnelheid te verbeteren, latency te verlagen en energie-efficiëntie te verbeteren.

Project Rainier valideert dat Trainium frontier-modellen kan trainen die eerder NVIDIA-clusters vereisten. Het succes positioneert AWS om te concurreren voor andere AI-lab-partnerschappen en enterprise-trainingsworkloads.

Wanneer Trainium te kiezen

Trainium levert de sterkste waarde onder specifieke omstandigheden:

Ideale workloads: - Transformer-modeltraining (LLM's, vision transformers) - Grootschalige gedistribueerde training die 100+ chips vereist - PyTorch- of JAX-codebases met standaardarchitecturen - Kostengevoelige training waar 30-50% besparingen migratie-inspanning rechtvaardigen - Organisaties die al gecommitteerd zijn aan het AWS-ecosysteem

Migratieoverwegingen: - Neuron SDK-ondersteuning voor specifieke modellen en operaties - Engineeringtijd voor code-aanpassing en validatie - Lock-in bij AWS (Trainium niet beschikbaar op andere clouds) - Prestatieverificatie voor specifieke architectuurvarianten

Niet aanbevolen voor: - Nieuwe architecturen die CUDA-specifieke operaties vereisen - Workloads die maximale absolute prestaties vereisen ongeacht kosten - Organisaties die multi-cloud portabiliteit nodig hebben - Kleinschalige training waar migratiekosten besparingen overschrijden

Wanneer Inferentia te kiezen

Inferentia richt zich op inferentiekostenoptimalisatie voor productiedeployments:

Ideale workloads: - Hoogvolume-inferentie met kosten als primaire beperking - Latency-tolerante batchverwerking - Standaard modelarchitecturen (BERT, GPT-varianten, vision-modellen) - Organisaties die inferentie-zware workloads op AWS draaien

Kosten-batendrempel: Inferentia-migratie is zinvol wanneer inferentiekosten meer dan $10.000/maand bedragen en workloads overeenkomen met ondersteunde modelarchitecturen. Onder die drempel overschrijdt engineeringinspanning doorgaans de besparingen. Boven $100.000/maand levert de 40-50% kostenreductie substantiële rendementen.

Trainium3 en het concurrentielandschap

De lancering van Trainium3 in december 2025 intensiveert de concurrentie met NVIDIA Blackwell:

Trainium3 vs Blackwell Ultra: - Trainium3: 2,52 petaflops FP8 per chip, 144 GB HBM3e - Blackwell Ultra: ~5 petaflops FP8 per chip, 288 GB HBM3e - Trn3 UltraServer (144 chips): 362 petaflops totaal - GB300 NVL72: ~540 petaflops totaal

NVIDIA behoudt prestatieleiderschap per chip, maar AWS concurreert op systeemeconomie. Een Trn3 UltraServer kost waarschijnlijk 40-60% minder dan equivalente Blackwell-infrastructuur terwijl het vergelijkbare totale rekenkracht levert.¹⁸

Trainium4's geplande NVLink Fusion-ondersteuning signaleert AWS's erkenning dat pure vervanging niet haalbaar is voor alle workloads. Hybride deployments die Trainium mengen voor kostengeoptimaliseerde componenten met NVIDIA GPU's voor CUDA-afhankelijke operaties kunnen standaardarchitectuur worden.

Enterprise-adoptiestrategie

Organisaties die AWS silicon evalueren moeten een gestructureerd adoptiepad volgen:

Fase 1: Beoordeling - Inventariseer huidige trainings- en inferentieworkloads - Identificeer Neuron SDK-ondersteuning voor modelarchitecturen - Bereken potentiële besparingen op basis van huidige AWS GPU-uitgaven - Beoordeel engineeringcapaciteit voor migratie-inspanning

Fase 2: Pilot - Selecteer representatieve workload met sterke Neuron SDK-ondersteuning - Voer parallelle training uit op Trainium- en GPU-instances - Valideer nauwkeurigheid, doorvoer en totale kosten - Documenteer migratievereisten en uitdagingen

Fase 3: Productiemigratie - Migreer gevalideerde workloads naar Trainium/Inferentia - Behoud GPU-fallback voor niet-ondersteunde operaties - Implementeer monitoring voor prestaties en kosten

[Inhoud ingekort voor vertaling]