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Amazon va a por a Nvidia: así busca desafiar el dominio del gigante de los chips

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Amazon ofrece potencia de cálculo gratuita a investigadores de IA, busca desafiar a Nvidia. Foto: REUTERS/Salvador Rodriguez
Amazon ofrece potencia de cálculo gratuita a investigadores de IA, busca desafiar a Nvidia. Foto: REUTERS/Salvador Rodriguez

Por Stephen Nellis

12 nov (Reuters) – La unidad de computación en nube de Amazon afirmó el martes que ofrecerá potencia de cálculo gratuita a los investigadores que quieran utilizar sus chips personalizados de inteligencia artificial, con el objetivo de desafiar la popularidad de Nvidia entre esos investigadores.

Amazon Web Services (AWS) afirmó que ofrecerá créditos para utilizar sus centros de datos en la nube, que valora en 110 millones de dólares, a los investigadores que quieran aprovechar Trainium, su chip para desarrollar modelos de IA que compite con los semiconductores de Nvidia, así como de Advanced Micro Devices y la división en la nube de Alphabet.

Según AWS, en el programa participan investigadores de la Universidad Carnegie Mellon y de la Universidad de California en Berkeley. La empresa tiene previsto poner a disposición del programa 40.000 chips Trainium de primera generación.

Una estrategia diferente a la de Nvidia

La medida llega en un momento en que AWS, que sigue siendo la mayor empresa de computación en nube por ventas, se enfrenta a un fuerte desafío por parte de Microsoft, ya que los desarrolladores de software buscan aprovechar los nuevos tipos de chips para trabajar con IA.

AWS espera llamar la atención sobre sus propios chips de IA adoptando una estrategia diferente a la de Nvidia, según Gadi Hutt, responsable de desarrollo de negocio de los chips de IA en AWS.

Para programar los chips de Nvidia, la mayoría de los desarrolladores de IA utilizan lo que se denomina Cuda, el software estrella de Nvidia, en lugar de programar el chip de forma directa. En su lugar, AWS publicará documentación sobre la parte más fundamental de su semiconductor, lo que se denomina arquitectura del conjunto de instrucciones, y dejar que los clientes programen el chip directamente.

Según Hutt, el objetivo de este enfoque es atraer a grandes clientes que quieran hacer pequeños ajustes que podrían suponer grandes beneficios al utilizar decenas de miles de chips a la vez.

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