Amazon Trainium та Inferentia: Посібник з екосистеми кремнієвих чипів AWS

Оновлено 11 грудня 2025 року

Оновлення грудня 2025: Проєкт Rainier активовано з майже 500 000 чипів Trainium2 для навчання Claude від Anthropic — найбільший у світі AI-кластер не на базі NVIDIA. Trainium3 представлено на re:Invent 2025 з продуктивністю 2,52 PFLOPS/чип на техпроцесі TSMC 3 нм. Дорожня карта Trainium4 передбачає підтримку NVIDIA NVLink Fusion для гібридних кластерів GPU/Trainium. Neuron SDK досягає корпоративної готовності для робочих навантажень PyTorch та JAX.

Amazon Web Services експлуатує найбільший у світі кластер для навчання ШІ, побудований на власних чипах. Проєкт Rainier, активований у жовтні 2025 року, розгортає майже 500 000 чипів Trainium2 на території площею 486 гектарів в Індіані, призначеній виключно для навчання моделей Claude від Anthropic.¹ Кластер забезпечує у п'ять разів більше обчислювальної потужності, ніж Anthropic використовувала для попередніх версій Claude, демонструючи, що власні AI-чипи AWS еволюціонували від експериментальних альтернатив до інфраструктури, що забезпечує розвиток передового ШІ.

Економіка, що стимулює впровадження кремнієвих рішень AWS, проста: інстанси Trainium2 коштують приблизно вдвічі дешевше за порівнянні інстанси NVIDIA H100, забезпечуючи конкурентоспроможну продуктивність для багатьох робочих навантажень.² Для організацій, готових інвестувати в інтеграцію Neuron SDK, власні чипи AWS пропонують шлях до суттєвого зниження витрат на навчання та інференс. Розуміння того, коли використовувати Trainium, коли — Inferentia, а коли NVIDIA залишається кращим вибором, допомагає підприємствам оптимізувати витрати на AI-інфраструктуру.

Еволюція архітектури Trainium

AWS розробила Trainium через Annapurna Labs — ізраїльську компанію з проєктування чипів, придбану в 2015 році за 350 мільйонів доларів. Ця покупка тепер виглядає далекоглядною, оскільки власні чипи стають центральним елементом конкурентної стратегії AWS проти NVIDIA та інших гіперскейлерів.

Перше покоління Trainium (2022): Впроваджено 16 чипів Trainium на інстанс trn1.32xlarge з високошвидкісним з'єднанням NeuronLink. Чипи були орієнтовані на навчання трансформерних моделей з конкурентоспроможною продуктивністю порівняно з NVIDIA A100 за нижчою ціною. Раннє впровадження залишалося обмеженим через незрілість Neuron SDK та вузьку підтримку моделей.

Trainium2 (2024): Забезпечив 4-кратне покращення продуктивності порівняно з чипами першого покоління. Інстанси Trn2 містять до 16 чипів Trainium2 на інстанс, з конфігураціями UltraServer, що з'єднують 64 чипи через NeuronLink.³ Пам'ять збільшено до 96 ГБ HBM на чип зі значно вищою пропускною здатністю. Trainium2 забезпечив прорив AWS з проєктом Rainier від Anthropic.

Trainium3 (грудень 2025): Перший 3-нм AI-чип AWS забезпечує 2,52 петафлопс обчислень FP8 на чип з 144 ГБ пам'яті HBM3e та пропускною здатністю 4,9 ТБ/с.⁴ Один Trn3 UltraServer містить 144 чипи, що забезпечують загалом 362 петафлопс FP8. Архітектура додає підтримку MXFP8, MXFP4 та структурованої розрідженості, водночас покращуючи енергоефективність на 40% порівняно з Trainium2.

Trainium4 (анонсовано): Вже в розробці з обіцяною 6-кратною пропускною здатністю FP4, 3-кратною продуктивністю FP8 та 4-кратною пропускною здатністю пам'яті порівняно з Trainium3.⁵ Чип підтримуватиме NVIDIA NVLink Fusion, що дозволить гібридні розгортання, які поєднують Trainium та GPU NVIDIA в уніфікованих кластерах.

Inferentia для оптимізованого за вартістю інференсу

Чипи AWS Inferentia орієнтовані на робочі навантаження інференсу, де вартість за прогноз важливіша за абсолютну затримку. Чипи доповнюють фокус Trainium на навчанні, створюючи повну екосистему власних чипів для ML-робочих процесів.

Перше покоління Inferentia (2019): Інстанси Inf1 забезпечували у 2,3 рази вищу пропускну здатність та на 70% нижчу вартість за інференс порівняно з аналогічними GPU-інстансами.⁶ Чипи заклали основу стратегії власних чипів AWS до появи Trainium, орієнтованого на навчання.

Inferentia2 (2023): Кожен чип забезпечує 190 TFLOPS продуктивності FP16 з 32 ГБ HBM, що представляє 4-кратно вищу пропускну здатність та 10-кратно нижчу затримку порівняно з першим поколінням.⁷ Інстанси Inf2 масштабуються до 12 чипів на інстанс з підключенням NeuronLink для розподіленого інференсу на великих моделях.

Інстанси Inf2 забезпечують на 40% кращу ціну-продуктивність, ніж порівнянні інстанси EC2 для робочих навантажень інференсу. Такі організації, як Metagenomi, досягли 56% зниження витрат, розгорнувши білкові мовні моделі на Inferentia.⁸ Власний AI-асистент Amazon Rufus працює на Inferentia, досягаючи у 2 рази швидшого часу відповіді та 50% зниження витрат на інференс.

Inferentia3 не анонсовано. AWS, схоже, зосереджується на покращеннях Trainium, які приносять користь як навчанню, так і інференсу, замість підтримки окремих ліній чипів. Оптимізації інференсу в Trainium3 свідчать про конвергенцію між сімействами продуктів.

Neuron SDK: з'єднання фреймворків із чипами

AWS Neuron SDK забезпечує програмний рівень, що дозволяє стандартним ML-фреймворкам працювати на Trainium та Inferentia. Зрілість SDK історично обмежувала впровадження, але випуски 2025 року суттєво покращили досвід розробників.

TorchNeuron (2025): Нативний бекенд PyTorch, що інтегрує Trainium як повноцінний пристрій поряд з GPU CUDA.⁹ TorchNeuron забезпечує режим eager execution для налагодження, нативні розподілені API (FSDP, DTensor) та підтримку torch.compile. Моделі, що використовують HuggingFace Transformers або TorchTitan, потребують мінімальних змін коду.

import torch
import torch_neuron

# Trainium відображається як стандартний пристрій PyTorch
device = torch.device("neuron")
model = model.to(device)

# Стандартний цикл навчання PyTorch працює без змін
for batch in dataloader:
    inputs = batch.to(device)
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()
    optimizer.step()

Neuron SDK 2.26.0 (листопад 2025): Додано підтримку PyTorch 2.8 та JAX 0.6.2 із сумісністю з Python 3.11.¹⁰ Підтримка моделей розширена на варіанти Llama 4 та генерацію зображень FLUX.1-dev у бета-версії. Expert parallelism тепер дозволяє навчання MoE-моделей з розподілом експертів між NeuronCores.

Neuron Kernel Interface (NKI): Забезпечує низькорівневий контроль апаратного забезпечення для розробників, яким потрібна максимальна продуктивність.¹¹ Розширений NKI дозволяє програмування на рівні інструкцій, контроль розподілу пам'яті та планування виконання з прямим доступом до ISA. AWS відкрила вихідний код NKI Compiler під ліцензією Apache 2.0.

Порівняння вартості: Trainium vs NVIDIA

AWS позиціонує Trainium як рішення, що забезпечує продуктивність класу NVIDIA за значно нижчими цінами:

AWS стверджує, що Trainium2 забезпечує на 30-40% кращу ціну-продуктивність, ніж GPU-інстанси P5.¹² Внутрішні тести AWS показали, що Trainium забезпечує на 54% нижчу вартість за токен порівняно з кластерами A100 при аналогічній пропускній здатності для моделей класу GPT.

Економіка покращується ще більше при масштабуванні. Amazon пропонував клієнтам, що Trainium може забезпечити продуктивність, еквівалентну H100, за 25% вартості для певних робочих навантажень.¹³ Хоча маркетингові заяви потребують валідації для конкретних випадків використання, напрямок економії є суттєвим для сумісних робочих навантажень.

AWS знизила ціни на H100 приблизно на 44% у червні 2025 року, доводячи інстанси H100 на вимогу до $3-4 за GPU-годину.¹⁴ Цінова війна приносить користь клієнтам, які використовують обидві технології, хоча Trainium зберігає лідерство за вартістю для підтримуваних робочих навантажень.

Проєкт Rainier: Trainium у масштабі передових технологій

Проєкт Rainier від Anthropic демонструє життєздатність Trainium для найвимогливіших AI-робочих навантажень. Кластер представляє найбільше розгортання AI-інфраструктури AWS та одну з найпотужніших систем навчання у світі.

Масштаб: Майже 500 000 чипів Trainium2 розгорнуто на 30 дата-центрах на території площею 486 гектарів в Індіані.¹⁵ Інфраструктура забезпечує у 5 разів більше обчислювальної потужності, ніж Anthropic використовувала для попередніх версій Claude. Anthropic очікує використовувати понад 1 мільйон чипів Trainium2 до кінця 2025 року для комбінованого навчання та інференсу.

Архітектура: UltraServers Trainium2 з'єднують по 64 чипи кожен через NeuronLink для високошвидкісної комунікації. Кластер охоплює кілька будівель, що вимагає спеціалізованої інфраструктури міжз'єднань по всьому кампусу.

Управління робочими навантаженнями: Anthropic використовує більшість чипів для інференсу в денні години пік, переключаючись на навчальні запуски у вечірній час, коли попит на інференс знижується.¹⁶ Гнучке планування максимізує утилізацію для обох типів робочих навантажень.

Інвестиційний контекст: Amazon інвестував 8 мільярдів доларів в Anthropic з початку 2024 року.¹⁷ Партнерство включає технічну співпрацю, де Anthropic надає вхідні дані для розробки Trainium3 для покращення швидкості навчання, зменшення затримки та підвищення енергоефективності.

Проєкт Rainier підтверджує, що Trainium може навчати передові моделі, які раніше вимагали кластерів NVIDIA. Успіх позиціонує AWS для конкуренції за інші партнерства з AI-лабораторіями та корпоративні робочі навантаження навчання.

Коли обирати Trainium

Trainium забезпечує найбільшу цінність за певних умов:

Ідеальні робочі навантаження: - Навчання трансформерних моделей (LLM, vision transformers) - Великомасштабне розподілене навчання, що вимагає 100+ чипів - Кодові бази PyTorch або JAX зі стандартними архітектурами - Чутливе до витрат навчання, де 30-50% економії виправдовують зусилля з міграції - Організації, вже прив'язані до екосистеми AWS

Міркування щодо міграції: - Підтримка Neuron SDK для конкретних моделей та операцій - Інженерний час на адаптацію та валідацію коду - Прив'язка до AWS (Trainium недоступний на інших хмарах) - Верифікація продуктивності для конкретних варіантів архітектури

Не рекомендовано для: - Нових архітектур, що вимагають CUDA-специфічних операцій - Робочих навантажень, що вимагають максимальної абсолютної продуктивності незалежно від вартості - Організацій, яким потрібна мультихмарна портативність - Малого масштабу навчання, де витрати на міграцію перевищують економію

Коли обирати Inferentia

Inferentia орієнтований на оптимізацію вартості інференсу для виробничих розгортань:

Ідеальні робочі навантаження: - Інференс великого обсягу з вартістю як основним обмеженням - Пакетна обробка, толерантна до затримок - Стандартні архітектури моделей (BERT, варіанти GPT, моделі комп'ютерного зору) - Організації, що виконують інференс-інтенсивні робочі навантаження на AWS

Поріг вигоди від вартості: Міграція на Inferentia має сенс, коли витрати на інференс перевищують $10 000/місяць і робочі навантаження відповідають підтримуваним архітектурам моделей. Нижче цього порогу інженерні зусилля зазвичай перевищують економію. Вище $100 000/місяць зниження витрат на 40-50% забезпечує суттєву віддачу.

Trainium3 та конкурентний ландшафт

Запуск Trainium3 у грудні 2025 року посилює конкуренцію з NVIDIA Blackwell:

Trainium3 vs Blackwell Ultra: - Trainium3: 2,52 петафлопс FP8 на чип, 144 ГБ HBM3e - Blackwell Ultra: ~5 петафлопс FP8 на чип, 288 ГБ HBM3e - Trn3 UltraServer (144 чипи): 362 петафлопс загалом - GB300 NVL72: ~540 петафлопс загалом

NVIDIA зберігає лідерство за продуктивністю на чип, але AWS конкурує системною економікою. Trn3 UltraServer, ймовірно, коштує на 40-60% дешевше за еквівалентну інфраструктуру Blackwell, забезпечуючи при цьому порівнянну сукупну обчислювальну потужність.¹⁸

Запланована підтримка NVLink Fusion у Trainium4 сигналізує про визнання AWS того, що повна заміна не є життєздатною для всіх робочих навантажень. Гібридні розгортання, що поєднують Trainium для оптимізованих за вартістю компонентів з GPU NVIDIA для CUDA-залежних операцій, можуть стати стандартною архітектурою.

Стратегія корпоративного впровадження

Організації, що оцінюють чипи AWS, повинні дотримуватися структурованого шляху впровадження:

Фаза 1: Оцінка - Інвентаризація поточних робочих навантажень навчання та інференсу - Визначення підтримки Neuron SDK для архітектур моделей - Розрахунок потенційної економії на основі поточних витрат на GPU AWS - Оцінка інженерної спроможності для зусиль з міграції

Фаза 2: Пілот - Вибір репрезентативного робочого навантаження з сильною підтримкою Neuron SDK - Запуск паралельного навчання на інстансах Trainium та GPU - Валідація точності, пропускної здатності та загальної вартості - Документування вимог та викликів міграції

Фаза 3: Виробнича міграція - Міграція валідованих робочих навантажень на Trainium/Inferentia - Підтримка резервного GPU для непідтримуваних операцій - Впровадження моніторингу продуктивності та вартості

[Вміст скорочено для перекладу]