Amazon Trainium และ Inferentia: คู่มือระบบนิเวศชิปซิลิคอนของ AWS

อัปเดตเมื่อวันที่ 11 ธันวาคม 2025

อัปเดตธันวาคม 2025: Project Rainier เริ่มดำเนินการด้วยชิป Trainium2 จำนวน 500,000 ตัว สำหรับฝึกโมเดล Claude ของ Anthropic—คลัสเตอร์ AI ที่ใหญ่ที่สุดในโลกที่ไม่ใช่ NVIDIA Trainium3 เปิดตัวในงาน re:Invent 2025 ด้วยประสิทธิภาพ 2.52 PFLOPS ต่อชิปบนเทคโนโลยี TSMC 3nm แผนงาน Trainium4 เผยการรองรับ NVIDIA NVLink Fusion สำหรับคลัสเตอร์ไฮบริด GPU/Trainium Neuron SDK มีความสมบูรณ์พร้อมสำหรับระดับองค์กรในงาน PyTorch และ JAX

Amazon Web Services ดำเนินการคลัสเตอร์ฝึก AI ที่ใหญ่ที่สุดในโลกที่สร้างบนชิปซิลิคอนที่ออกแบบเอง Project Rainier ซึ่งเริ่มดำเนินการในเดือนตุลาคม 2025 ใช้งานชิป Trainium2 เกือบ 500,000 ตัว ทั่วทั้งสถานที่ขนาด 1,200 เอเคอร์ในรัฐอินเดียนา ที่ทุ่มเทเฉพาะสำหรับการฝึกโมเดล Claude ของ Anthropic¹ คลัสเตอร์นี้ให้พลังประมวลผลมากกว่าที่ Anthropic ใช้สำหรับ Claude รุ่นก่อนหน้าถึงห้าเท่า แสดงให้เห็นว่าชิป AI ที่ออกแบบเองของ AWS ได้เติบโตจากทางเลือกทดลองมาเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ขับเคลื่อนการพัฒนา AI ระดับแนวหน้า

เศรษฐศาสตร์ที่ขับเคลื่อนการนำชิปซิลิคอนของ AWS มาใช้นั้นตรงไปตรงมา: อินสแตนซ์ Trainium2 มีราคาประมาณครึ่งหนึ่งของอินสแตนซ์ NVIDIA H100 ที่เทียบเท่า ในขณะที่ให้ประสิทธิภาพที่แข่งขันได้สำหรับงานหลายประเภท² สำหรับองค์กรที่ยินดีลงทุนในการผสานรวม Neuron SDK ชิปที่ออกแบบเองของ AWS เปิดทางสู่การลดต้นทุนการฝึกและการอนุมานอย่างมาก การเข้าใจว่าเมื่อใดควรใช้ Trainium เมื่อใดควรใช้ Inferentia และเมื่อใดที่ NVIDIA ยังคงเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า ช่วยให้องค์กรเพิ่มประสิทธิภาพการใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐาน AI

วิวัฒนาการสถาปัตยกรรม Trainium

AWS พัฒนา Trainium ผ่าน Annapurna Labs บริษัทออกแบบชิปของอิสราเอลที่ถูกซื้อกิจการในปี 2015 ด้วยมูลค่า 350 ล้านดอลลาร์ การเข้าซื้อกิจการนี้ดูเหมือนมีวิสัยทัศน์ เนื่องจากชิปซิลิคอนที่ออกแบบเองกลายเป็นศูนย์กลางกลยุทธ์การแข่งขันของ AWS กับ NVIDIA และคู่แข่ง hyperscaler รายอื่น

Trainium รุ่นแรก (2022): เปิดตัวด้วยชิป Trainium 16 ตัวต่ออินสแตนซ์ trn1.32xlarge พร้อมการเชื่อมต่อแบนด์วิดท์สูง NeuronLink ชิปเหล่านี้มุ่งเป้าการฝึกโมเดล transformer ด้วยประสิทธิภาพที่แข่งขันได้กับ NVIDIA A100 ในราคาที่ต่ำกว่า การนำมาใช้ในช่วงแรกยังจำกัดเนื่องจาก Neuron SDK ยังไม่สมบูรณ์และการรองรับโมเดลที่แคบ

Trainium2 (2024): ให้การปรับปรุงประสิทธิภาพ 4 เท่าเมื่อเทียบกับชิปรุ่นแรก อินสแตนซ์ Trn2 มีชิป Trainium2 สูงสุด 16 ตัวต่ออินสแตนซ์ โดยการกำหนดค่า UltraServer เชื่อมต่อ 64 ชิปผ่าน NeuronLink³ หน่วยความจำเพิ่มเป็น 96 GB HBM ต่อชิปพร้อมแบนด์วิดท์ที่สูงขึ้นอย่างมาก Trainium2 ขับเคลื่อน Project Rainier ที่ประสบความสำเร็จอย่างก้าวกระโดดของ AWS กับ Anthropic

Trainium3 (ธันวาคม 2025): ชิป AI ระดับ 3nm ตัวแรกของ AWS ให้การประมวลผล FP8 2.52 เพตาฟลอปส์ต่อชิป พร้อมหน่วยความจำ HBM3e 144 GB และแบนด์วิดท์ 4.9 TB/s⁴ UltraServer Trn3 เดียวรองรับ 144 ชิปที่ให้ FP8 362 เพตาฟลอปส์รวม สถาปัตยกรรมเพิ่มการรองรับ MXFP8, MXFP4 และ structured sparsity พร้อมปรับปรุงประสิทธิภาพพลังงาน 40% เมื่อเทียบกับ Trainium2

Trainium4 (ประกาศแล้ว): อยู่ระหว่างการพัฒนาแล้วพร้อมสัญญา throughput FP4 6 เท่า, ประสิทธิภาพ FP8 3 เท่า และแบนด์วิดท์หน่วยความจำ 4 เท่าเมื่อเทียบกับ Trainium3⁵ ชิปจะรองรับ NVIDIA NVLink Fusion ทำให้สามารถใช้งานไฮบริดที่ผสม Trainium และ NVIDIA GPU ในคลัสเตอร์เดียวกันได้

Inferentia สำหรับการอนุมานที่เน้นต้นทุน

ชิป AWS Inferentia มุ่งเป้างานอนุมานที่ต้นทุนต่อการทำนายสำคัญกว่าความหน่วงสูงสุด ชิปเหล่านี้เสริมจุดเน้นการฝึกของ Trainium สร้างระบบนิเวศชิปซิลิคอนที่ครบถ้วนสำหรับเวิร์กโฟลว์ ML

Inferentia รุ่นแรก (2019): อินสแตนซ์ Inf1 ให้ throughput สูงกว่า 2.3 เท่าและต้นทุนต่อการอนุมานต่ำกว่า 70% เมื่อเทียบกับอินสแตนซ์ GPU ที่เทียบเท่า⁶ ชิปเหล่านี้สร้างกลยุทธ์ชิปซิลิคอนที่ออกแบบเองของ AWS ก่อนที่ Trainium ที่เน้นการฝึกจะมาถึง

Inferentia2 (2023): ชิปแต่ละตัวให้ประสิทธิภาพ 190 TFLOPS FP16 พร้อม HBM 32 GB ซึ่งเป็น throughput สูงกว่า 4 เท่าและ latency ต่ำกว่า 10 เท่าเมื่อเทียบกับรุ่นแรก⁷ อินสแตนซ์ Inf2 ขยายได้ถึง 12 ชิปต่ออินสแตนซ์พร้อมการเชื่อมต่อ NeuronLink สำหรับการอนุมานแบบกระจายบนโมเดลขนาดใหญ่

อินสแตนซ์ Inf2 ให้ราคาต่อประสิทธิภาพดีกว่า 40% เมื่อเทียบกับอินสแตนซ์ EC2 ที่เทียบเท่าสำหรับงานอนุมาน องค์กรอย่าง Metagenomi บรรลุการลดต้นทุน 56% ในการใช้งานโมเดลภาษาโปรตีนบน Inferentia⁸ ผู้ช่วย AI Rufus ของ Amazon เองก็ทำงานบน Inferentia โดยได้เวลาตอบสนองเร็วขึ้น 2 เท่าและลดต้นทุนการอนุมาน 50%

ยังไม่มีการประกาศ Inferentia3 AWS ดูเหมือนจะมุ่งเน้นการปรับปรุง Trainium ที่เป็นประโยชน์ทั้งการฝึกและการอนุมาน แทนที่จะรักษาสายผลิตภัณฑ์ชิปแยกต่างหาก การเพิ่มประสิทธิภาพการอนุมานของ Trainium3 บ่งบอกถึงการรวมกันระหว่างตระกูลผลิตภัณฑ์

Neuron SDK: เชื่อมต่อเฟรมเวิร์กกับซิลิคอน

AWS Neuron SDK จัดเตรียมเลเยอร์ซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้เฟรมเวิร์ก ML มาตรฐานทำงานบน Trainium และ Inferentia ได้ ความสมบูรณ์ของ SDK ในอดีตจำกัดการนำมาใช้ แต่รุ่นปี 2025 ปรับปรุงประสบการณ์นักพัฒนาอย่างมาก

TorchNeuron (2025): แบ็กเอนด์ PyTorch แบบเนทีฟที่ผสานรวม Trainium เป็นอุปกรณ์ระดับเฟิร์สคลาสควบคู่กับ CUDA GPU⁹ TorchNeuron ให้การทำงานโหมด eager สำหรับการดีบัก, API แบบกระจายเนทีฟ (FSDP, DTensor) และการรองรับ torch.compile โมเดลที่ใช้ HuggingFace Transformers หรือ TorchTitan ต้องการการเปลี่ยนแปลงโค้ดเพียงเล็กน้อย

import torch
import torch_neuron

# Trainium ปรากฏเป็นอุปกรณ์ PyTorch มาตรฐาน
device = torch.device("neuron")
model = model.to(device)

# ลูปการฝึก PyTorch มาตรฐานทำงานได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลง
for batch in dataloader:
    inputs = batch.to(device)
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()
    optimizer.step()

Neuron SDK 2.26.0 (พฤศจิกายน 2025): เพิ่มการรองรับ PyTorch 2.8 และ JAX 0.6.2 พร้อมความเข้ากันได้กับ Python 3.11¹⁰ การรองรับโมเดลขยายรวมถึงตัวแปร Llama 4 และการสร้างภาพ FLUX.1-dev ในเบต้า Expert parallelism ช่วยให้สามารถฝึกโมเดล MoE ด้วยการกระจาย expert ข้าม NeuronCore

Neuron Kernel Interface (NKI): ให้การควบคุมฮาร์ดแวร์ระดับต่ำสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการประสิทธิภาพสูงสุด¹¹ NKI ที่ปรับปรุงแล้วช่วยให้เขียนโปรแกรมระดับ instruction, ควบคุมการจัดสรรหน่วยความจำ และกำหนดตารางการทำงานพร้อมการเข้าถึง ISA โดยตรง AWS เปิดซอร์ส NKI Compiler ภายใต้ Apache 2.0

การเปรียบเทียบต้นทุน: Trainium เทียบกับ NVIDIA

AWS วางตำแหน่ง Trainium ว่าให้ประสิทธิภาพระดับ NVIDIA ในราคาที่ต่ำกว่ามาก:

AWS อ้างว่า Trainium2 ให้ราคาต่อประสิทธิภาพดีกว่า 30-40% เมื่อเทียบกับอินสแตนซ์ P5 ที่ใช้ GPU¹² เกณฑ์มาตรฐานภายในของ AWS แสดงว่า Trainium รักษาต้นทุนต่อโทเค็นต่ำกว่า 54% เมื่อเทียบกับคลัสเตอร์ A100 ที่ throughput ใกล้เคียงกันสำหรับโมเดลระดับ GPT

เศรษฐศาสตร์ดีขึ้นอีกในระดับใหญ่ Amazon เสนอลูกค้าว่า Trainium สามารถให้ประสิทธิภาพเทียบเท่า H100 ในราคา 25% ของต้นทุนสำหรับงานบางประเภท¹³ แม้ว่าการอ้างทางการตลาดต้องการการตรวจสอบกับกรณีใช้งานเฉพาะ การประหยัดในทิศทางนี้มีนัยสำคัญสำหรับงานที่เข้ากันได้

AWS ลดราคา H100 ประมาณ 44% ในเดือนมิถุนายน 2025 ทำให้อินสแตนซ์ H100 แบบ on-demand อยู่ที่ $3-4 ต่อชั่วโมง GPU¹⁴ สงครามราคาเป็นประโยชน์ต่อลูกค้าที่ใช้เทคโนโลยีใดก็ตาม แม้ว่า Trainium ยังคงเป็นผู้นำด้านต้นทุนสำหรับงานที่รองรับ

Project Rainier: Trainium ในระดับแนวหน้า

Project Rainier ของ Anthropic แสดงให้เห็นความเป็นไปได้ของ Trainium สำหรับงาน AI ที่ต้องการมากที่สุด คลัสเตอร์นี้เป็นตัวแทนการใช้งานโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ใหญ่ที่สุดของ AWS และเป็นหนึ่งในระบบฝึกที่ทรงพลังที่สุดในโลก

ขนาด: ชิป Trainium2 เกือบ 500,000 ตัวถูกใช้งานทั่ว 30 ศูนย์ข้อมูลบนพื้นที่ 1,200 เอเคอร์ในรัฐอินเดียนา¹⁵ โครงสร้างพื้นฐานให้พลังประมวลผลมากกว่าที่ Anthropic ใช้สำหรับ Claude รุ่นก่อนหน้า 5 เท่า Anthropic คาดว่าจะทำงานบนชิป Trainium2 มากกว่า 1 ล้านตัวภายในสิ้นปี 2025 สำหรับการฝึกและการอนุมานรวมกัน

สถาปัตยกรรม: Trainium2 UltraServer เชื่อมต่อ 64 ชิปแต่ละตัวผ่าน NeuronLink สำหรับการสื่อสารแบนด์วิดท์สูง คลัสเตอร์ขยายข้ามหลายอาคารที่ต้องการโครงสร้างพื้นฐานเชื่อมต่อเฉพาะทางทั่วทั้งวิทยาเขต

การจัดการเวิร์กโหลด: Anthropic ใช้ชิปส่วนใหญ่สำหรับการอนุมานในช่วงชั่วโมงพีคของกลางวัน และเปลี่ยนไปทำการฝึกในช่วงเย็นเมื่อความต้องการการอนุมานลดลง¹⁶ การกำหนดตารางที่ยืดหยุ่นช่วยเพิ่มการใช้ประโยชน์สูงสุดในทั้งสองประเภทของงาน

บริบทการลงทุน: Amazon ลงทุน 8 พันล้านดอลลาร์ใน Anthropic ตั้งแต่ต้นปี 2024¹⁷ ความร่วมมือรวมถึงการทำงานร่วมกันทางเทคนิคโดย Anthropic ให้ข้อมูลเกี่ยวกับการพัฒนา Trainium3 เพื่อปรับปรุงความเร็วการฝึก ลด latency และเพิ่มประสิทธิภาพพลังงาน

Project Rainier ยืนยันว่า Trainium สามารถฝึกโมเดลระดับแนวหน้าที่ก่อนหน้านี้ต้องใช้คลัสเตอร์ NVIDIA ความสำเร็จนี้วางตำแหน่ง AWS ให้แข่งขันเพื่อความร่วมมือกับห้องปฏิบัติการ AI อื่นและงานฝึกระดับองค์กร

เมื่อใดควรเลือก Trainium

Trainium ให้คุณค่าสูงสุดภายใต้เงื่อนไขเฉพาะ:

งานที่เหมาะสม: - การฝึกโมเดล Transformer (LLM, vision transformer) - การฝึกแบบกระจายขนาดใหญ่ที่ต้องการชิป 100+ ตัว - โค้ดเบส PyTorch หรือ JAX ที่มีสถาปัตยกรรมมาตรฐาน - การฝึกที่คำนึงถึงต้นทุนที่การประหยัด 30-50% คุ้มค่ากับความพยายามในการย้าย - องค์กรที่มุ่งมั่นกับระบบนิเวศ AWS อยู่แล้ว

ข้อพิจารณาในการย้าย: - การรองรับ Neuron SDK สำหรับโมเดลและการดำเนินการเฉพาะ - เวลาวิศวกรรมสำหรับการปรับโค้ดและการตรวจสอบ - การผูกมัดกับ AWS (Trainium ไม่มีบนคลาวด์อื่น) - การตรวจสอบประสิทธิภาพสำหรับตัวแปรสถาปัตยกรรมเฉพาะ

ไม่แนะนำสำหรับ: - สถาปัตยกรรมใหม่ที่ต้องการการดำเนินการเฉพาะ CUDA - งานที่ต้องการประสิทธิภาพสูงสุดโดยไม่คำนึงถึงต้นทุน - องค์กรที่ต้องการความสามารถในการพกพาข้ามหลายคลาวด์ - การฝึกขนาดเล็กที่ต้นทุนการย้ายเกินกว่าการประหยัด

เมื่อใดควรเลือก Inferentia

Inferentia มุ่งเป้าการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนการอนุมานสำหรับการใช้งานจริง:

งานที่เหมาะสม: - การอนุมานปริมาณมากที่ต้นทุนเป็นข้อจำกัดหลัก - การประมวลผลแบบ batch ที่ทน latency ได้ - สถาปัตยกรรมโมเดลมาตรฐาน (BERT, ตัวแปร GPT, โมเดล vision) - องค์กรที่ทำงานอนุมานหนักบน AWS

เกณฑ์ต้นทุน-ผลประโยชน์: การย้ายไปใช้ Inferentia สมเหตุสมผลเมื่อต้นทุนการอนุมานเกิน $10,000/เดือน และงานตรงกับสถาปัตยกรรมโมเดลที่รองรับ ต่ำกว่าเกณฑ์นั้น ความพยายามทางวิศวกรรมมักจะเกินกว่าการประหยัด สูงกว่า $100,000/เดือน การลดต้นทุน 40-50% ให้ผลตอบแทนที่สำคัญ

Trainium3 และภูมิทัศน์การแข่งขัน

การเปิดตัว Trainium3 ในเดือนธันวาคม 2025 เพิ่มความเข้มข้นของการแข่งขันกับ NVIDIA Blackwell:

Trainium3 เทียบกับ Blackwell Ultra: - Trainium3: 2.52 เพตาฟลอปส์ FP8 ต่อชิป, HBM3e 144 GB - Blackwell Ultra: ~5 เพตาฟลอปส์ FP8 ต่อชิป, HBM3e 288 GB - Trn3 UltraServer (144 ชิป): 362 เพตาฟลอปส์รวม - GB300 NVL72: ~540 เพตาฟลอปส์รวม

NVIDIA รักษาความเป็นผู้นำประสิทธิภาพต่อชิป แต่ AWS แข่งขันในด้านเศรษฐศาสตร์ของระบบ Trn3 UltraServer น่าจะมีราคาต่ำกว่า 40-60% เมื่อเทียบกับโครงสร้างพื้นฐาน Blackwell ที่เทียบเท่า ในขณะที่ให้พลังประมวลผลรวมที่เทียบเคียงได้¹⁸

การรองรับ NVLink Fusion ที่วางแผนไว้ของ Trainium4 แสดงถึงการยอมรับของ AWS ว่าการแทนที่อย่างสมบูรณ์ไม่สามารถทำได้สำหรับทุกงาน การใช้งานไฮบริดที่ผสม Trainium สำหรับส่วนประกอบที่เน้นต้นทุนกับ NVIDIA GPU สำหรับการดำเนินการที่ต้องพึ่งพา CUDA อาจกลายเป็นสถาปัตยกรรมมาตรฐาน

กลยุทธ์การนำมาใช้ระดับองค์กร

องค์กรที่ประเมินชิปซิลิคอนของ AWS ควรทำตามเส้นทางการนำมาใช้ที่มีโครงสร้าง:

ระยะที่ 1: การประเมิน - ทำบัญชีงานฝึกและอนุมานปัจจุบัน - ระบุการรองรับ Neuron SDK สำหรับสถาปัตยกรรมโมเดล - คำนวณการประหยัดที่เป็นไปได้จากการใช้จ่าย AWS GPU ปัจจุบัน - ประเมินความสามารถทางวิศวกรรมสำหรับความพยายามในการย้าย

ระยะที่ 2: นำร่อง - เลือกงานตัวแทนที่มีการรองรับ Neuron SDK ที่แข็งแกร่ง - ทำการฝึกแบบขนานบนอินสแตนซ์ Trainium และ GPU - ตรวจสอบความถูกต้อง, throughput และต้นทุนรวม - บันทึกข้อกำหนดและความท้าทายในการย้าย

ระยะที่ 3: การย้ายไปใช้จริง - ย้ายงานที่ตรวจสอบแล้วไปยัง Trainium/Inferentia - รักษาทางเลือก GPU สำหรับการดำเนินการที่ไม่รองรับ - นำระบบติดตามสำหรับประสิทธิภาพและต้นทุนมาใช้

[เนื้อหาถูกตัดสำหรับการแปล]