AWS, a unidade de computação em nuvem hiper-bem-sucedida da Amazon – responsável por dois terços da receita operacional da empresa no ano passado – gasta muito dinheiro em chips de data center capazes de lidar com todos os tipos de aprendizado de máquina. Em seguida, aluga esse computador para seus clientes.
A AWS tem trabalhado para trazer essa fabricação de chip “internamente” desde 2015, quando comprou uma startup israelense de semicondutores por rumores de ~ $ 350 milhões. Na terça-feira, foi anunciada a mais nova geração do chip.
Os novos chips
O primeiro é o Gravitron 3, um chip baseado em Arm que a AWS diz ser 25% mais rápido para cargas de trabalho gerais do que a versão anterior e 3x mais rápido para tarefas típicas de aprendizado de máquina – além disso, a empresa afirma que ele economiza 60% da energia. Seus principais concorrentes: chips da Intel e AMD.
Depois, há o Trn1, uma nova “instância” da AWS – ou seja, um servidor virtual que permite que as pessoas se conectem e executem aplicativos usando a infraestrutura em nuvem da Amazon. Com largura de banda de até 800 gigabytes / segundo, de acordo com a Amazon, é 2x mais rápido do que o que está disponível atualmente.
Em parte, isso ocorre porque o Trn1 é alimentado por Trainium, o chip vibrante da AWS lançado no ano passado para – como o nome sugere – turbinar o treinamento de modelos de aprendizado profundo.
A AWS diz que o Trn1 foi criado especialmente para tarefas de IA, como reconhecimento de imagem, previsão, detecção de fraude e processamento de linguagem natural. E que vai treinar modelos por ~ 40% menos $$ do que o chip líder da Nvidia.
Mas, mas, mas: Apesar das comparações de custo e desempenho que a AWS está flutuando, ela ainda precisa manter uma relação de trabalho saudável com concorrentes importantes como a Nvidia, com a qual a AWS está trabalhando atualmente para trazer streaming de jogos Android para dispositivos móveis.
Portanto, a AWS está agindo com cautela: os executivos disseram à Reuters que os novos lançamentos de chips são todos em nome da concorrência saudável do mercado e da redução dos custos de desempenho.
