Puntuación de los precios

Perfil de precios de AWS Trainium

AWS Trainium es el chip de aprendizaje automático (MA) que AWS ha creado específicamente para el entrenamiento del aprendizaje profundo (AD) de modelos con más de 100.000 parámetros.

Ubicación de la sede central

Seattle, Washington, EE.UU.

Categoría:

Puntos clave

Acelerador ML personalizado

AWS Trainium es un chip a medida diseñado específicamente para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Forma parte de la familia AWS Inferentia, que se centra en acelerar las cargas de trabajo de IA/ML. Mientras que Inferentia está optimizado para la inferencia (la fase en la que los modelos entrenados se utilizan para las predicciones), Trainium está optimizado para el entrenamiento, lo que lo hace adecuado para el aprendizaje profundo y las tareas de entrenamiento de modelos a gran escala.

Alto rendimiento

Trainium está diseñado para proporcionar un alto rendimiento en las tareas de entrenamiento de ML, ofreciendo importantes mejoras de velocidad respecto a los procesadores de propósito general, como las CPU y las GPU. Proporciona hasta 50% más de rendimiento por dólar en comparación con las GPU actuales en el entrenamiento de ML, lo que lo convierte en una opción más rentable para las cargas de trabajo de entrenamiento a gran escala.

Instancias de Amazon EC2 Trn1

AWS Trainium está disponible a través de instancias Amazon EC2 Trn1, que están optimizadas específicamente para entrenar modelos de aprendizaje automático. Las instancias Trn1 proporcionan un gran ancho de banda a los chips de Trainium y están diseñadas para gestionar tanto los requisitos de computación como de ancho de banda de memoria de los modelos de aprendizaje automático a gran escala. Estas instancias están disponibles en una gama de configuraciones para satisfacer las diferentes necesidades de los clientes, desde pequeños experimentos hasta entrenamiento distribuido a gran escala.

Resumen del producto

AWS Trainium es un acelerador de aprendizaje automático (AM) personalizado diseñado por Amazon Web Services (AWS) para optimizar el entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático.

Forma parte de la estrategia más amplia de AWS de proporcionar hardware de alto rendimiento y rentable para cargas de trabajo de ML, que permita a los clientes entrenar modelos grandes y complejos más rápidamente y a un coste inferior al de los procesadores tradicionales.

Trainium se ha optimizado para entrenar modelos de procesamiento del lenguaje natural, visión por ordenador y recomendación utilizados en un amplio conjunto de aplicaciones, como resumen de textos, generación de códigos, respuesta a preguntas, generación de imágenes y vídeos, recomendación y detección de fraudes.

INSIGHTS

Nuestra opinión sobre los precios de AWS Trainium

Grada libre

Pago por uso

Rentable

Modelos de precios disponibles

¿Cuánto cuesta AWS Trainium?

Con AWS, puedes obtener descuentos por volumen y conseguir importantes ahorros a medida que aumente tu uso. En servicios como S3, los precios están escalonados, lo que significa que cuanto más utilices, menos pagarás por GB. AWS también te ofrece opciones para adquirir servicios que te ayuden a satisfacer tus necesidades empresariales.

Qué opinan los usuarios sobre los precios de AWS Trainium

Md A.

AWS Trainium ha superado mis expectativas con su impresionante rendimiento y eficiencia energética. Entrenar modelos de aprendizaje profundo es notablemente más rápido, lo que ayuda a acelerar los ciclos de desarrollo. Su eficiencia energética es encomiable, en línea con los principios de la IA ecológica y la rentabilidad. La perfecta integración con otros servicios de AWS simplifica el flujo de trabajo, y la documentación y el soporte proporcionados son de primera categoría. AWS Trainium cambia las reglas del juego y ofrece capacidades extraordinarias para los proyectos de aprendizaje automático. Muy recomendable.

Usuario verificado en Medios de Difusión

El coste es uno de los factores en los que AWS puede trabajar para mejorar. Es bastante barato para los estándares, pero sería mejor si su precio fuera aún más bajo que el de sus competidores.

Parth s.

La precisión de estos modelos es muy apreciable. Recomiendo encarecidamente a los altos directivos que realicen un poc para cualquier caso de uso relacionado con modelos de aprendizaje profundo.

Rishi B.

Estoy muy sorprendido de utilizar el servicio en la nube de Amazon y otras herramientas , incluso me resulta muy fácil entender y aprender cosas nuevas. Te ayuda a proporcionar un servicio en la nube.

Aditya A.

Con la nueva versión, adaptarse a los cambios de AWS en relación con la formación en aprendizaje automático y aumentar el rendimiento no es fácil. Es rentable, y lo sabemos muy bien, pero proporcionar formación sobre AWS Training a los usuarios será una petición importante.

Md A.

Rishi B.

Usuario verificado en Medios de Difusión

El coste es uno de los factores en los que AWS puede trabajar para mejorar. Es bastante barato para los estándares, pero sería mejor si su precio fuera aún más bajo que el de sus competidores.

Aditya A.

Parth s.

La precisión de estos modelos es muy apreciable. Recomiendo encarecidamente a los altos directivos que realicen un poc para cualquier caso de uso relacionado con modelos de aprendizaje profundo.

Valoración del precio de AWS Trainium

Escalabilidad: 4,8/5

AWS Trainium, a través de las instancias Trn1, permite a los clientes escalar su infraestructura de entrenamiento ML de forma elástica. Puedes escalar hacia arriba o hacia abajo en función del tamaño de tus datos o modelo de entrenamiento, lo que te permite optimizar el coste y el rendimiento.

Eficiencia de costes: 4,7/5

Aunque las GPU (como NVIDIA A100 o V100) también se utilizan ampliamente para el entrenamiento de ML, Trainium se posiciona como una alternativa más rentable para los clientes que ejecutan modelos a gran escala. Ayuda a reducir significativamente los costes de entrenamiento, especialmente para tareas que requieren muchos recursos.

Rendimiento: 4.9/5

Trainium está diseñado específicamente para entrenar modelos de aprendizaje automático a gran escala, por lo que es más eficiente que las GPU para este tipo de cargas de trabajo. AWS afirma que el rendimiento por dólar es 50% mejor que el de las GPU para tareas de entrenamiento de ML.

Preguntas frecuentes sobre los precios de AWS Trainium

¿En qué se diferencia AWS Trainium de AWS Inferentia?

Mientras que AWS Inferentia está optimizado para la inferencia del aprendizaje automático (utilizar modelos entrenados para hacer predicciones), AWS Trainium está optimizado para entrenar modelos de aprendizaje automático. Trainium acelera el entrenamiento de grandes modelos de aprendizaje profundo, mientras que Inferentia acelera el proceso de inferencia, que suele utilizarse para implementar modelos entrenados en entornos de producción.

¿Qué son las instancias EC2 Trn1?

Las instancias EC2 Trn1 son las instancias de Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) que utilizan chips AWS Trainium. Estas instancias están diseñadas específicamente para ofrecer un entrenamiento de alto rendimiento y rentable para modelos de aprendizaje automático. Proporcionan la infraestructura de hardware necesaria para aprovechar al máximo AWS Trainium.

¿Cuál es la rentabilidad de AWS Trainium en comparación con otros aceleradores como las GPU?

AWS Trainium proporciona hasta 50% más de rendimiento por dólar en comparación con las instancias tradicionales basadas en GPU, lo que la convierte en una opción más rentable para entrenar grandes modelos. Mientras que las GPU (como la NVIDIA A100) se utilizan ampliamente para el entrenamiento de ML, Trainium se ha creado específicamente para cargas de trabajo de entrenamiento, y AWS afirma que ofrece un mejor rendimiento en costes para tareas de aprendizaje profundo.

¿Puede utilizarse AWS Trainium para otras cargas de trabajo además del aprendizaje automático?

AWS Trainium está específicamente diseñado y optimizado para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, en particular para cargas de trabajo de aprendizaje profundo. No está pensado para tareas informáticas de uso general ni para cargas de trabajo ajenas al aprendizaje automático.