挑战英伟达CUDA生态!亚马逊推出TorchNeuron开发工具,争夺AI算力生态主导权
亚马逊云科技发布了一款名为TorchNeuron的新工具,帮助AI初创企业轻松将其AI应用迁移至亚马逊自研AI芯片Trainium上。
10月20日,据财闻海外资讯,亚马逊(AMZN.US)云科技发布了一款名为TorchNeuron的新工具,帮助AI初创企业轻松将其AI应用迁移至亚马逊自研AI芯片Trainium上。此举直指英伟达(NVDA.US)的软件优势,该优势正是英伟达成为AI应用默认硬件选择并崛起的关键。
TorchNeuron兼容开发者构建和运行AI模型的开源工具包PyTorch。亚马逊表示,开发者仅需更改一行配置,即可让基于PyTorch的AI应用在Trainium上运行,无需重写代码。
约85%的AI应用基于PyTorch编写。英伟达曾花费数年确保其CUDA软件基础设施无缝支持PyTorch,使其硬件深度嵌入该工具包。TorchNeuron改编自PyTorch,熟悉后者的开发者可直接上手。不过,亚马逊强调,迁移至Trainium不仅简单,还能让初创企业接入亚马逊完整的云生态。AWS认为,这比使用依赖英伟达硬件的新型云服务商(如Coreweave、Nebius和Firmus)更具优势。
AWS Annapurna Labs技术软件副总裁科林·布雷斯(Colin Brace)表示:“在AWS上,从原型到生产的基础设施已就绪,创始人能快速推进和扩展。你无需押注于单一算力提供商,再费力围绕它构建其他一切。”
AWS称,Trainium同时处理训练和推理,并与云基础设施深度集成,即使单token价格不是最低,也能为企业节省成本。布雷斯举例,AI语音应用提供商Deepgram迁移至Trainium后,每美元处理的音频量提升了70%,且保持生产级精度。
亚马逊不仅提供便捷的迁移选项,更致力于推动PyTorch减少对英伟达的自动依赖。亚马逊将向上游PyTorch项目贡献代码,与社区合作移除将框架绑定特定芯片的代码,目标是让PyTorch对全体开发者更具硬件通用性,而不仅惠及Trainium用户。
尽管此举可能增加开发者的配置复杂度,但若亚马逊成功将PyTorch与英伟达深度解耦,对这家GPU巨头的冲击将远超单纯的芯片竞争。正如布雷斯所言:“真正的核心在于打破锁定,让开发者拥有真正的选择权。”

