Las instancias Trn1 de Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), impulsadas por los aceleradoresAWS Trainium, están diseñadas específicamente para el entrenamiento con aprendizaje profundo (DL) de alto rendimiento de modelos de IA generativa, incluidos los modelos de lenguaje amplio (LLM) y de difusión latente. Las instancias Trn1 ofrecen hasta un 50 % de ahorro en el costo del entrenamiento con respecto a otras instancias de Amazon EC2 comparables. Puede usar instancias Trn1 para entrenar más de 100 000 millones de modelos de DL de parámetros y de IA generativa en un amplio conjunto de aplicaciones, como resúmenes de texto, generación de códigos, respuesta a preguntas, generación de imágenes y videos, recomendaciones y detección de fraudes.
El SDK de AWS Neuron ayuda a los desarrolladores a entrenar modelos en AWS Trainium (e implementar modelos en los aceleradores de AWS Inferentia). Se integra de forma nativa con marcos de trabajo, como PyTorch y TensorFlow, para que pueda seguir utilizando el código y los flujos de trabajo existentes para entrenar modelos en instancias Trn1. Para obtener información sobre el soporte de Neuron actual para marcos y bibliotecas de machine learning (ML), arquitecturas de modelos y optimizaciones de hardware, consulte la documentación de Neuron.
Las instancias Trn1n ya están disponibles
Las instancias Trn1n duplican el ancho de banda de la red (en comparación con las instancias Trn1) hasta alcanzar los 1600 Gbps de Elastic Fabric Adapter (EFAv2). El mayor ancho de banda ofrece un tiempo de entrenamiento hasta un 20 % más rápido en relación con Trn1 para el entrenamiento de modelos de IA generativa intensivos en la red, como modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y combinación de expertos (MoE).
Nuevas instancias Trn1 de Amazon EC2 | Amazon Web Services (1:34)
Beneficios
Reducción de los tiempos de entrenamiento para más de 100 000 millones de modelos de parámetros
Las instancias Trn1 se diseñan específicamente para lograr un DL de alto rendimiento y reducir los tiempos de entrenamiento de meses a semanas o incluso días. Con tiempos de entrenamiento más breves, puede iterar más rápido, crear modelos más innovadores y aumentar la productividad. Las instancias Trn1n ofrecen un tiempo de entrenamiento hasta un 20 % más rápido que las instancias Trn1 para los modelos que se benefician de un mayor ancho de banda de la red.
Reduzca sus costos de ajuste y preentrenamiento
Las instancias Trn1 ofrecen una alto rendimiento y un ahorro de hasta el 50 % en costos de entrenamiento en comparación con otras instancias Amazon EC2 comparables.
Uso de marcos de trabajo y bibliotecas de ML existentes
Utilice el SDK de AWS Neuron para extraer todo el rendimiento de las instancias Trn1. Con Neuron, puede usar marcos de trabajo de ML populares, como PyTorch y TensorFlow, y seguir usando su código y flujos de trabajo existentes para entrenar modelos en instancias Trn1. Para comenzar rápidamente a usar las instancias Trn1, vea ejemplos de modelos populares en la documentación de Neuron.
Escale verticalmente hasta 6 exaflops con UltraClusters de EC2
Las instancias Trn1 admiten hasta 800 Gbps de ancho de banda de la red Elastic Fabric Adapter (EFAv2) de segunda generación. Las instancias Trn1n admiten hasta 1600 Gbps de ancho de banda de la red de EFAv2 para ofrecer un rendimiento aún mayor para los modelos que hacen un uso intensivo de la red. Ambas instancias se implementan en EC2 UltraClusters que permiten escalar hasta 30 000 aceleradores Trainium, que están interconectados con una red a escala de petabits sin bloqueo para proporcionar 6 exaflops de rendimiento informático.
La primera sección, titulada Aplicación de usuario, muestra los principales métodos que puede utilizar para lanzar automáticamente la AMI de aprendizaje profundo de AWS (DLAMI) e instancias Trn1 de Amazon EC2: Interfaz de la línea de comandos de AWS (AWS CLI), herramientas de AWS y SDK, y AWS Cloud Control API. El segundo método principal para lanzar una DLAMI desde la interfaz web es la Consola de administración de AWS.
La siguiente sección muestra las instancias Trn1 de Amazon EC2 que se lanzan desde la DLAMI seleccionada.
Otro grupo muestra un terminal local, un terminal remoto de EC2 y un script de aplicación que se pueden usar para actualizar y administrar una DLAMI para lanzar instancias de EC2 en función de las actualizaciones.
En la primera etapa del flujo de trabajo, se utiliza Amazon Elastic Container Registry (ECR) para crear imágenes y almacenarlas mediante ECR o cualquier otro repositorio.
A continuación, puede usar Amazon Elastic Container Service (ECS) para seleccionar la imagen del contenedor de aprendizaje profundo (DLC) para su carga de trabajo.
A continuación, implemente la carga de trabajo de entrenamiento en el servidor de instancias Trn1 o Trn1n de Amazon EC2.
Por último, utilice Amazon ECS para administrar sus contenedores.
Primero, seleccione las instancias Trn1 o Trn1n (ml.trn1 o ml.trn1n) como opción de entrenamiento de SageMaker.
Se aplica un modelo de facturación por segundo y paga por lo que utiliza. Puede utilizar las bibliotecas de formación distribuidas y el compilador de entrenamiento de SageMaker para escalar y aumentar el rendimiento.
A continuación, aplique el ajuste del modelo de automatización para la optimización de los hiperparámetros.
Luego, la interactividad y el monitoreo se logran mediante la depuración, la creación de perfiles y la administración de experimentos. Ajuste sus costos con Managed Spot Training.
Por último, guarde los artefactos del modelo resultantes para su modelo entrenado en un bucket de Amazon S3.
Características
Hasta 3 petaflops con AWS Trainium
Las instancias Trn1 funcionan con hasta 16 aceleradores AWS Trainium creados específicamente para acelerar el entrenamiento de DL y ofrecer hasta 3 petaflops de potencia informática FP16/BF16. Cada acelerador incluye dos núcleos NeuronCore de segunda generación.
Hasta 512 GB de memoria aceleradora de gran ancho de banda
Para permitir un paralelismo eficiente de datos y modelos, cada instancia Trn1 tiene 512 GB de memoria aceleradora compartida (HBM) con 9,8 TB/s de ancho de banda total de memoria.
Redes y almacenamiento de alto rendimiento
Para respaldar el entrenamiento de modelos con uso intensivo de la red, como Mixture of Experts (MoE) y Generative PreTrained Transformers (GPT), cada instancia Trn1n ofrece hasta 1600 Gbps de ancho de banda de la red de EFAv2. Cada instancia Trn1 admite hasta 800 Gbps de ancho de banda de EFAv2. EFAv2 acelera el entrenamiento distribuido al ofrecer una mejora de hasta un 50 % en el rendimiento de las comunicaciones colectivas en comparación con el servicio EFA de primera generación. Estas instancias también admiten hasta 80 Gbps de ancho de banda de Amazon Elastic Block Store (EBS) y hasta 8 TB de almacenamiento en disco duro de estado sólido (SSD) NVMe local para un acceso rápido a la carga de trabajo de grandes conjuntos de datos.
Interconexión de NeuronLink
Para una conectividad rápida entre aceleradores y comunicaciones colectivas optimizadas, las instancias Trn1 admiten hasta 768 Gb/s de NeuronLink, una interconexión de alta velocidad sin bloqueos.
Optimización para nuevos tipos de datos
Para ofrecer un alto rendimiento y, al mismo tiempo, cumplir con los objetivos de precisión, las instancias Trn1 están optimizadas para FP32, TF32, BF16, FP16, UINT8 y el nuevo tipo de datos FP8 configurable (cFP8).
Optimizaciones de DL de última generación
Para respaldar el rápido ritmo de innovación del DL y la IA generativa, las instancias Trn1 cuentan con varias innovaciones que las hacen flexibles y ampliables para entrenar modelos de DL en constante evolución. Las instancias Trn1 cuentan con optimizaciones de hardware y soporte de software para formas de entrada dinámicas. Para permitir la compatibilidad con nuevos operadores en el futuro, admiten operadores personalizados escritos en C++. También admiten el redondeo estocástico, un método de redondeo probabilístico que permite un alto rendimiento y una mayor precisión en comparación con los modos de redondeo heredados.
Clientes
“En HeliXon, creamos soluciones de IA de última generación para tratamientos basados en proteínas. Nuestro objetivo es desarrollar herramientas de IA que permitan a los científicos descifrar la función e interacciones de las proteínas, examinen los conjuntos de datos genómicos a gran escala para identificar objetivos y diseñar tratamientos como anticuerpos o terapias celulares. Hoy en día usamos bibliotecas de distribución de entrenamiento como FSDP para poner en paralelo el entrenamiento de modelos con varios servidores basados en GPU; sin embargo, aún tardamos semanas en entrenar un solo modelo. Nos complace usar las instancias Trn1 de Amazon EC2, que cuentan con el ancho de banda de la red más alto (800 Gbps) disponible en AWS para mejorar el rendimiento de nuestros trabajos de entrenamiento distribuido y reducir nuestros tiempos y costos de entrenamiento”.
Jian Peng, CEO, Helixon
Money Forward, Inc. brinda servicios a empresas e individuos con una plataforma financiera abierta y justa.
“Lanzamos un servicio de chatbot con IA a gran escala en las instancias Inf1 de Amazon EC2 y logramos reducir costos y nuestra latencia de inferencia en un 97 % en comparación con las instancias basadas en GPU. Mientras seguimos ajustando los modelos adaptados de NLP periódicamente, también es importante reducir los costos y tiempos de entrenamiento de modelos. Con base en nuestra exitosa experiencia de migración de cargas de trabajo de inferencia a instancias Inf1 y nuestro trabajo inicial en instancias Trn1 de EC2 basadas en AWS Trainium, esperamos que estas instancias proporcionen valor adicional a la mejora del costo y rendimiento integral del ML”.
Takuya Nakade, CTO, Money Forward, Inc.
Magic es un producto integrado y una empresa de investigación que desarrolla IA que es como el colega ideal para hacer que el mundo sea más productivo.
“Entrenar grandes modelos autorregresivos basados en transformadores es un componente fundamental de nuestro trabajo. Las instancias Trn1 impulsadas por AWS Trainium se diseñan específicamente para estas cargas de trabajo y ofrecen escalabilidad casi infinita, conexión rápida a redes internodales y soporte avanzado para tipos de datos de 8 y 16 bits. Las instancias Trn1 nos ayudan a entrenar modelos grandes más rápido y a un costo más bajo. Estamos particularmente contentos con el soporte nativo para redondeo estocástico de BF16 en Trainium, lo que aumenta el rendimiento mientras la exactitud numérica no se distingue de la precisión total”.
Eric Steinberger, cofundador y director ejecutivo, Magic
CACTUS tiene un conjunto de productos y soluciones para investigadores y organizaciones que mejora el financiamiento, publicación, difusión y descubrimiento de la investigación.
“En los laboratorios de Cactus, aprovechamos la potencia de la IA con investigaciones centradas en el procesamiento de lenguaje natural, clasificación y recomendación, IA conversacional, modelos de lenguaje amplio, visión artificial, AR o VR y XAI. En consonancia con nuestra búsqueda para habilitar un entrenamiento más rápido de los modelos de machine learning, así como permitir a nuestros investigadores llevar a cabo experimentos mientras administran los costos de infraestructura, nos encantó evaluar AWS Trainium. Las características listas para usar de AWS Trainium, como la optimización XLA, el entrenamiento paralelo de datos de varios trabajadores y el almacenamiento de gráficos en caché, son muy útiles porque nos ayudan a reducir los tiempos de entrenamiento y a llevar a cabo más experimentos de forma más rápida y accesible”.
Nishchay Shah, director de tecnología y jefe de productos emergentes, Cactus Communication
Watashiha ofrece un servicio de chatbot de IA innovador e interactivo, OGIRI AI, que incorpora sentido del humor para ofrecer una respuesta divertida en el acto a una pregunta.
“Utilizamos modelos de lenguaje amplio para incorporar el sentido del humor y ofrecer una experiencia conversacional más relevante a nuestros clientes en nuestros servicios de IA. Esto nos obliga a preentrenar y ajustar estos modelos con frecuencia. Entrenamos previamente un modelo japonés basado en GPT en la instancia Trn1.32xlarge de EC2, en el cual aprovechamos el paralelismo de tensores y datos. El entrenamiento se completó en 28 días, con una reducción de costos del 33 % en comparación con nuestra infraestructura anterior basada en GPU. Dado que nuestros modelos siguen creciendo rápidamente en complejidad, esperamos contar con instancias Trn1n, que tienen el doble de ancho de banda de la red que Trn1, para acelerar el entrenamiento de modelos más grandes”.
Yohei Kobashi, director técnico de Watashiha, K.K.
Socios
“En PyTorch, aceleramos el proceso de llevar el machine learning de la investigación de prototipos a la producción lista para los clientes. Hemos colaborado ampliamente con el equipo de AWS para ofrecer soporte de PyTorch nativo para las nuevas instancias Trn1 de Amazon EC2 impulsadas por AWS Trainium que se diseñan específicamente para entrenar modelos de aprendizaje profundo. Los desarrolladores que se encargan de diseñar modelos de PyTorch pueden comenzar a entrenar en instancias Trn1 con cambios mínimos al código. Además, hemos trabajado con la comunidad de OpenXLA para habilitar bibliotecas distribuidas de PyTorch para facilitar la migración de modelos de instancias basadas en GPU a instancias Trn1. Estamos muy emocionados por la innovación que traerán las instancias Trn1 a la comunidad de PyTorch, incluidos tipos de datos más eficientes, formas dinámicas, operadores personalizados, redondeo estocástico optimizado para hardware y un modo de depuración ágil. Todo esto hace que las instancias Trn1 estén bien preparadas para que los desarrolladores de PyTorch las adopten ampliamente. Esperamos llevar a cabo contribuciones junto con PyTorch en el futuro para optimizar aún más el rendimiento del entrenamiento”.
Geeta Chauhan, IA aplicada, directora de ingeniería de PyTorch
“La misión de Hugging Face es democratizar el buen uso del ML para ayudar a los desarrolladores de ML de todo el mundo a resolver problemas del mundo real. Y la clave para ello es garantizar que los mejores y más recientes modelos se ejecuten de la manera más rápida y eficiente posible en los mejores aceleradores de ML de la nube. Estamos muy entusiasmados con la posibilidad de que Inferentia2 se convierta en la nueva forma estándar de implementar modelos de IA generativa a escala. Con Inf1, obtuvimos un costo hasta un 70 % menor al de las instancias tradicionales basadas en GPU, y con Inf2 hemos visto una latencia hasta 8 veces menor en los transformadores tipo BERT en comparación con Inferentia1. Con Inferentia2, nuestra comunidad podrá escalar fácilmente este rendimiento a modelos LLM con una escala de más de 100 000 millones de parámetros y también a los últimos modelos de difusión y visión artificial”.
Servicios de Amazon que usan instancias Trn1
El motor de búsqueda de productos de Amazon indexa miles de millones de productos, resuelve una infinidad de consultas de clientes diarias y es uno de los servicios más usados a nivel mundial.
“Actualmente, entrenamos modelos de lenguaje amplio (LLM) que son multimodales (texto e imagen), multilingües, aplican para varias configuraciones regionales, cuentan con entrenamiento previo en varias tareas y abarcan varias entidades (productos, consultas, marcas, revisiones, etc.) que mejoran la experiencia de compra del cliente. Las instancias Trn1 proporcionan una manera más sostenible de entrenar los LLM a la vez que ofrecen el mejor rendimiento por vatios en comparación con otras soluciones aceleradas de machine learning y nos ofrecen alto rendimiento a menor precio. Planeamos descubrir el nuevo tipo de datos FP8 configurable y el redondeo estocástico acelerado de hardware para aumentar aún más la eficiencia de nuestros entrenamientos y la velocidad de desarrollo”.
Trishul Chilimbi, vicepresidente, Amazon Search
Introducción
Uso de Amazon SageMaker
Puede entrenar modelos en instancias Trn1 fácilmente mediante Amazon SageMaker. Reduzca significativamente el tiempo y el costo de los entrenamientos, y ajuste modelos de ML sin tener que administrar infraestructuras. Con SageMaker, puede usar herramientas integradas para administrar experimentos de entrenamiento y hacer un seguimiento, elegir automáticamente hiperparámetros óptimos, depurar trabajos de entrenamiento y supervisar el uso de recursos del sistema.
Uso de las AMI de aprendizaje profundo de AWS
Las AMI de aprendizaje profundo de AWS (DLAMI) ofrecen a los investigadores y profesionales de aprendizaje profundo (DL) la infraestructura y las herramientas necesarias para agilizar el DL en AWS a cualquier escala. Los controladores de AWS Neuron vienen preconfigurados en las DLAMI para entrenar sus modelos DL de forma óptima en instancias Trn1.
Uso de contenedores de aprendizaje profundo de AWS
La compatibilidad de AWS con Internet Explorer finaliza el 07/31/2022. Los navegadores compatibles son Chrome, Firefox, Edge y Safari.
Más información »
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