
何が起きたか
AWSは、PyTorchのAIアプリをコードを書き換えず設定を1行変えるだけでTrainium上で動かせるツールTorchNeuronを公開した。AIアプリの約85%はPyTorchで書かれている。
なぜ重要か
TorchNeuronによってAIスタートアップが、デフォルトのハードウェアの代わりにTrainiumを選びやすくなる可能性がある。安価な選択肢も得られるかもしれない。
誰に効くかPyTorchでアプリを構築するAIスタートアップや開発者は、最小限の変更でTrainium上での実行を試せるようになり、ハードウェアやクラウドのコストに影響する可能性がある。
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Amazon Web ServicesはTrainiumと呼ばれる自社AIチップを開発してきたが、Nvidia製ハードウェアを取り巻くソフトウェアエコシステムは、代替を検討する開発者にとって長く障壁となってきた。ほとんどのAIアプリの構築に使われる無料ツールキットのPyTorchは、長年にわたりNvidiaのCUDAソフトウェアと緊密に統合されており、多くの開発者にとってNvidiaがデフォルトの選択肢となっている。TorchNeuronは、1行の設定変更でPyTorchアプリをTrainium上で動かせるようにすることで、この障壁を下げるAWSの試みだ。
ツール自体に加え、AWSはフレームワークを特定のチップに結びつけるコードを除去するため、PyTorch本体への変更を還元していると述べている。PyTorchを開発者コミュニティ全体にとってよりハードウェア非依存にする狙いだ。これにより開発者の選択肢が増え、Amazonが約束するように安価な選択肢も得られる可能性があるが、設定の手間が増えるかどうかはまだ分からない。うまくいけば、PyTorchをNvidiaから切り離すことは、チップ競合への対処にとどまらず、GPU大手にとってより広い意味を持つ可能性がある。AWSのColin Brace氏はこう表現した。「本当の話は、開発者が真の選択をまったく持てないようにしていたロックインを取り除くことだ」。
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