Amazon ha annunciato un investimento di 110 milioni di dollari per sostenere la ricerca accademica nell’ambito dell’IA generativa. Il nuovo programma, denominato Build on Trainium, offrirà alle università accesso a risorse di calcolo avanzate, consentendo ai ricercatori di sviluppare nuove architetture IA, librerie di machine learning (ML) e ottimizzazioni per grandi sistemi distribuiti basati sugli AWS Trainium UltraClusters (collezioni di acceleratori IA progettati per compiti computazionali complessi).

AWS Trainium è un chip di machine learning sviluppato da Amazon per supportare il deep learning in fase di training e di inferenza. Grazie all’iniziativa Build on Trainium, le innovazioni create saranno open-source, permettendo ai ricercatori e sviluppatori di continuare a migliorare le loro scoperte in modo collaborativo. Il programma mira a coprire un ampio spettro di ricerche IA, dalle ottimizzazioni degli acceleratori IA fino a studi su sistemi distribuiti su larga scala.

Nell’ambito di Build on Trainium, AWS ha creato un UltraCluster di ricerca che utilizza fino a 40.000 chip Trainium ottimizzati per carichi di lavoro specifici dell’IA. Questo cluster permetterà alle università di condurre esperimenti su scala maggiore, superando le limitazioni di budget che spesso ostacolano la ricerca accademica. Infatti, molti istituti di ricerca hanno dovuto rallentare i loro progetti IA a causa delle limitazioni nei fondi disponibili per le risorse di calcolo.

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Oltre all’accesso ai Trainium UltraClusters, Amazon ha istituito finanziamenti dedicati per sostenere la ricerca accademica e la formazione degli studenti. Attraverso gli Amazon Research Awards, saranno lanciate più call for proposals per selezionare progetti che riceveranno crediti AWS Trainium. L’iniziativa non solo amplia il panorama delle idee, ma contribuisce anche alla formazione della prossima generazione di esperti IA.

Christopher Fletcher, professore associato presso l’Università della California a Berkeley, ha sottolineato i vantaggi della piattaforma: “Trainium è estremamente flessibile; non solo si possono eseguire programmi, ma è possibile accedere a basso livello per ottimizzare le funzionalità hardware. È una piattaforma ideale per la ricerca.”

Queste innovazioni sono rese possibili anche grazie alla nuova interfaccia di programmazione di AWS Trainium e Inferentia, chiamata Neuron Kernel Interface (NKI). Questa interfaccia consente ai ricercatori di costruire compute kernels ottimizzati, migliorando le operazioni di modelli e le innovazioni scientifiche.