En un movimiento estratégico anunciado durante la conferencia AWS re:Invent, Amazon Web Services ha confirmado una colaboración técnica profunda con NVIDIA para el desarrollo de su próxima generación de hardware. Los futuros chips de inteligencia artificial personalizados de Amazon, denominados Trainium4, integrarán la plataforma NVIDIA NVLink Fusion. Esta decisión permitirá a AWS utilizar la tecnología de interconexión y la arquitectura de racks de su competidor para potenciar sus propios procesadores.
El núcleo de esta integración es el chiplet NVLink Fusion, que se incorporará directamente en el diseño de los Trainium4. Gracias a la tecnología NVLink 6, AWS podrá conectar hasta 72 ASICs personalizados en una configuración de todos con todos. Las especificaciones técnicas apuntan a un ancho de banda de 3,6 TB/s por chip, alcanzando un total de 260 TB/s de capacidad de escalado por dominio. Esta potencia es fundamental para ejecutar modelos de IA masivos, cargas de trabajo de razonamiento y arquitecturas de mezcla de expertos (MoE) que requieren baja latencia.
Reduciendo años de desarrollo en infraestructura
La adopción de esta tecnología responde a la enorme complejidad que supone fabricar infraestructura de IA a escala de rack. Crear un diseño propio implica coordinar refrigeración, entrega de energía, gestión de sistemas y redes, un proceso que suele costar miles de millones y tardar años. Al adoptar la arquitectura de rack NVIDIA MGX, AWS puede saltarse gran parte de este ciclo de desarrollo y mitigar los riesgos asociados a la gestión de múltiples proveedores.
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Esta estrategia permite a Amazon utilizar el mismo espacio físico, sistemas de refrigeración y distribución de energía que ya emplean para las soluciones nativas de NVIDIA, pero aplicados a sus propios chips Trainium. El acuerdo también incluye el uso de conmutadores Vera-Rubin NVLink y tecnologías de red avanzadas, facilitando a AWS acelerar el tiempo de llegada al mercado de sus soluciones de inferencia y entrenamiento sin tener que reinventar la conectividad del centro de datos.
