Amazon تستعين برقائق Cerebras واسعة المقطع لتسريع نماذج الذكاء الاصطناعي على AWS

قالت خدمات Amazon Web Services يوم الجمعة إنها ستضع معالجات من Cerebras داخل مراكز البيانات الخاصة بها بموجب شراكة متعددة السنوات تركز على استدلال الذكاء الاصطناعي.

توفر الصفقة لـ Amazon طريقة جديدة لتسريع كيفية استجابة نماذج الذكاء الاصطناعي للمطالبات، وكتابة التعليمات البرمجية، ومعالجة طلبات المستخدمين المباشرة. قالت AWS إنها ستستخدم تقنية Cerebras، بما في ذلك محرك المقطع الواسع، لمهام الاستدلال.

لم تشارك الشركات الشروط المالية. من المخطط إعداد النظام داخل Amazon Bedrock داخل مراكز بيانات AWS، مما يضع الشراكة مباشرة داخل أحد منتجات Amazon الرئيسية للذكاء الاصطناعي.

قالت AWS إن النظام سيجمع بين خوادم Amazon المدعومة بـ Trainium، وأنظمة Cerebras CS-3، وشبكة Amazon Elastic Fabric Adapter.

في وقت لاحق من هذا العام، تخطط AWS أيضاً لتقديم نماذج لغوية كبيرة مفتوحة المصدر رائدة وAmazon Nova على عتاد Cerebras. قال David Brown، نائب رئيس خدمات الحوسبة والتعلم الآلي في AWS، إن السرعة لا تزال مشكلة كبيرة في استدلال الذكاء الاصطناعي، خاصة للمساعدة في البرمجة في الوقت الفعلي والتطبيقات التفاعلية.

قال David: «الاستدلال هو حيث يقدم الذكاء الاصطناعي قيمة حقيقية للعملاء، لكن السرعة لا تزال عنق زجاجة حرجة للأعباء العملية المطالبة مثل المساعدة في البرمجة في الوقت الفعلي والتطبيقات التفاعلية.»

Amazon تفصل التجهيز المسبق والاستنتاج عبر رقائق منفصلة

قالت AWS إن التصميم يستخدم طريقة تسمى تفكيك الاستدلال. وهذا يعني تقسيم استدلال الذكاء الاصطناعي إلى جزأين. الجزء الأول هو معالجة المطالبة، والمعروف أيضاً باسم التجهيز المسبق. الجزء الثاني هو توليد المخرجات، والمعروف أيضاً باسم الاستنتاج.

قالت AWS إن الوظيفتين تتصرفان بشكل مختلف جداً. التجهيز المسبق متوازٍ، كثيف الحساب، ويحتاج إلى عرض نطاق ذاكرة متوسط. الاستنتاج تسلسلي، أخف في الحساب، ويعتمد كثيراً أكثر على عرض نطاق الذاكرة. الاستنتاج يأخذ أيضاً معظم الوقت في هذه الحالات لأن كل رمز مخرج يجب إنتاجه واحداً تلو الآخر.

لهذا السبب تخصص AWS عتاداً مختلفاً لكل مرحلة. سيتعامل Trainium مع التجهيز المسبق. سيتعامل Cerebras CS-3 مع الاستنتاج.

قالت إن شبكة EFA ذات زمن الوصول المنخفض وعرض النطاق الترددي العالي ستربط الجانبين، بحيث يعمل النظام كخدمة واحدة بينما يركز كل معالج على مهمة منفصلة.

قال ديفيد: "ما نبنيه مع Cerebras يحل هذه المشكلة: من خلال تقسيم عبء عمل الاستدلال عبر Trainium وCS-3، وربطهما باستخدام محول النسيج المرن من Amazon، يقوم كل نظام بما يجيده. ستكون النتيجة استدلالاً أسرع بعشر مرات وأداءً أعلى مما هو متاح اليوم."

كما قالت إن الخدمة ستعمل على نظام AWS Nitro، الذي يمثل الطبقة الأساسية للبنية التحتية السحابية الخاصة بها.

وهذا يعني أنه من المتوقع أن تعمل أنظمة Cerebras CS-3 والمُثيلات المدعومة بـ Trainium بنفس مستوى الأمان والعزل والاتساق الذي يستخدمه عملاء AWS بالفعل.

أمازون تدفع Trainium بقوة بينما تواجه Nvidia تهديداً آخر

الإعلان يعطي أيضاً Amazon فرصة أخرى لدفع Trainium ضد الرقائق من Nvidia، AMD، وشركات الرقائق الكبيرة الأخرى. تصف AWS Trainium على أنها رقاقة الذكاء الاصطناعي الداخلية المبنية لأداء قابل للتوسع وكفاءة التكلفة عبر التدريب والاستدلال.

قالت إن مختبرين رئيسيين للذكاء الاصطناعي ملتزمون بالفعل بالخدمة. فقد سمّيت Anthropic AWS شريكها الأساسي للتدريب وتستخدم Trainium لتدريب ونشر النماذج. وستستهلك OpenAI سعة Trainium تبلغ 2 جيجاواط عبر البنية التحتية لـ AWS لبيئة Runtime Environment الثابتة، والنماذج المتطورة، وأعباء العمل المتقدمة الأخرى.

وأضافت AWS أن Trainium3 شهد اعتماداً قوياً منذ إصداره الأخير، مع التزام عملاء عبر الصناعات بسعات كبيرة.

تتعامل Cerebras مع جانب فك التشفير من الإعداد. قالت AWS إن CS-3 مخصص لتسريع فك التشفير، مما يمنحه مساحة أكبر لإنتاج رموز مخرجات سريعة. وتقول Cerebras إن CS-3 هو أسرع نظام استدلال ذكاء اصطناعي في العالم، ويوفر عرضاً نطاقاً ترددياً للذاكرة يفوق بمئات المرات أسرع وحدة معالجة رسومات (GPU).

قالت الشركة إن نماذج الاستدلال تشكل الآن حصة أكبر من أعباء عمل الاستدلال وتنتج رموزاً أكثر لكل طلب أثناء عملها على حل المشكلات. كما ذكرت Cerebras أن OpenAI وCognition وMistral وغيرها تستخدم أنظمتها لأعباء العمل المكثفة، خاصة في البرمجة الوكيلية (agentic coding).

قال أندرو فيلدمان، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Cerebras Systems: "سيؤدي الشراكة مع AWS لبناء حل استدلال غير متجانس إلى تقديم أسرع استدلال لعملاء عالميين."

وأضاف أندرو: "ستتمكن كل مؤسسة حول العالم من الاستفادة من الاستدلال سريع البريق داخل بيئتها الحالية من AWS."

تضيف الصفقة مزيداً من الضغط على Nvidia، التي وقعت في ديسمبر اتفاقية ترخيص بقيمة 20 مليار دولار مع Groq وتخطط لكشف نظام استدلال جديد يستخدم تقنية Groq الأسبوع المقبل.