Dushanba kuni Amazon Web Services (AWS) yangi TorchNeuron vositasini taqdim etdi. Bu vosita AI startaplarga osonlik bilan AI ilovalarini Amazonning Trainium AI chipiga o'tkazish imkonini beradi. Bu harakat bilan Amazon Nvidia kompaniyasining AI ilovalari uchun standart hardver tanlovi bo'lganligi sababli, uning software afzalliklaridan foydalangan holda, Nvidia bilan to'qnashadi.
TorchNeuron vositasi PyTorch bilan integratsiya qilinadi, bu bepul va ochiq manbali dasturiy ta'minot kitidir. PyTorch dasturchilar AI modellari yaratish, o'qitish va ishga tushirish uchun ishlatiladi. TorchNeuron vositasi PyTorch bilan yozilgan AI ilovalarini Trainium chipida ishga tushirish uchun faqat bir qator konfiguratsiya o'zgartirish talab qiladi, kodni qayta yozish shart emas.
Amazon ma'lumotlariga ko'ra, 85% AI ilovalari PyTorch bilan yozilgan. Facebook dasturiy ta'minotni ishlab chiqargan, ammo 2022-yildan boshlab u Linux Foundationga o'tgan. Nvidia yillar davomida CUDA dasturiy ta'minotini PyTorch bilan yozilgan AI ilovalari uchun Nvidia GPU va boshqa hardverida ishlashini ta'minlash uchun ishlagan. Natijada, Nvidia hardveri PyTorch toolkitida standart hardverga aylangan.
TorchNeuron vositasi PyTorch asosida ishlab chiqilgan, shuning uchun PyTorch bilan tanish dasturchilar uni osonlik bilan ishlata olishadi. Amazon bu vositani yaratgan birinchi kompaniya emas. PyTorch foydalanuvchilari o'z ilovalarini AMD GPU yoki Apple chiplariga osonlik bilan o'tkazishlari mumkin.
Amazon, shuningdek, Trainium chipiga o'tkazish oson bo'lmasdan, AI startaplarga Amazonning butun bulut infratuzilmasiga kirish imkonini beradi. AWS, bu tanlov startaplar uchun Nvidia va uning hardveriga bog'liq neocloudlardan foydalanishdan yaxshiroq ekanligini da'vo qiladi.
“Siz AWSda qurmoqdasiz. Siz bir maqsadli hisoblash provayderiga qaror qilmaysiz va barcha qoldiqlarni uning atrofida qurishga harakat qilmasiz,” dedi Colin Brace, AWS Annapurna Labs (Amazonning maxsus chiplarini ishlab chiqaruvchi bo'lim) texnologiya dasturiy ta'minoti vitse-prezidenti.
AWS, Trainium chipi AI modelini o'qitish va natijalarni olish uchun ishlatiladi va bulut infratuzilmasiga yaqin integratsiya qilinadi, bu startaplarga pul tejash imkonini beradi, hatto AWS eng arzon per-token narxini taklif qilmagan bo'lsa ham.
Amazon, shuningdek, PyTorch dasturiy ta'minotini Nvidia bilan bog'liq bo'lmasligi uchun harakat qilmoqda. Kompaniya ushbu o'zgarishlarni asosiy PyTorch loyihasiga hissa qo'shadi. Blog postida Amazon shunday yozgan: “Amazonning yondashuvi uning o'z hardveridan tashqari ham kengaytiriladi. Kompaniya PyTorchni maxsus chiplarga bog'laydigan kodlarni olib tashlash uchun PyTorch jamoasi bilan ishlaydi. Maqsad butun dasturchilar jamoasi uchun, Trainium foydalanuvchilari emas, PyTorchni hardverga bog'liq bo'lmasligi uchun.
Bunday taktika, albatta, Nvidia bilan raqobatlashadigan hardver va bulut xizmatlarini sotuvchilarga foyda keltiradi. Ammo PyTorchning bir maqsadi AI kodini hardverda ishlash uchun qiyinchiliklarni yashirishdir. Biz ko'ramiz, Nvidia ni shunday uzoqlashtirish dasturchilarga ko'proq tanlov va arzonroq variantlarni beradi, deb Amazon va'da qiladi, yoki faqat konfiguratsiya qiyinchiliklarini keltirib chiqaradi.
Agar Amazon PyTorchni Nvidia bilan bog'liq bo'lmasligi uchun muvaffaqiyatli bo'lsa, bu Nvidia uchun GPU giganti uchun chip raqobatchilariga qarshi kurashishdan tashqari, ancha katta oqibatlarga olib kelishi mumkin. Brace shunday deydi: “Asl hikoya shundaki, dasturchilarning hech qanday tanlovga ega bo'lmaslikdan ozod qilinishi.”
Tmux va Claude Code AI agentlari uchun ideal konfiguratsiya. Bu maqola session-per-project nomlash, pane layoutlari, send-keys skriptlash va status-line monitorlashni qamrab oladi.
Aaron Ardiri PalmOS Lemmings loyihasini GitHubda ommaga taqdim etdi. Bu loyihada klassik Lemmings o'yini PalmOS qurilmalari uchun qayta yaratilgan.
AQSh oltin eksporti rekord darajaga yetdi, bu esa global talabning o'zgarishi va dollar bazali rezervlarga alternativa izlash bilan bog'liq. Oltin eksporti neft, dori-darmonlar va samolyot qismlari kabi an'anaviy eksport mahsulotlarini ortda qoldirdi.
AI kod yozishning keng tarqalishi bilan birga, kodni tekshirish va tasdiqlash muammolari paydo bo'ldi. Automatik dasturiy ta'minot tekshiruvi bu muammolarga yechim bo'lishi mumkin.