挑战英伟达 CUDA：亚马逊推出开源工具 TorchNeuron，自研 Trainium 芯片轻松运行 PyTorch 代码

IT之家 10 月 20 日消息，当地时间 10 月 19 日，亚马逊发布了一款名为 TorchNeuron 的开源工具。通过它，开发者编写的 PyTorch 代码可直接在亚马逊自主研发的 Trainium 芯片上本地运行，仅需修改一次配置，无需重新编写代码。

IT之家了解到，TorchNeuron 将于当地时间 10 月 20 日在加州圣何塞举行的北美 PyTorch 大会上，以开源许可的形式正式推出。

PyTorch 是一个由 Meta 主导的开源框架，被大多数人工智能开发者广泛使用。英伟达耗费十多年时间研发了 CUDA 工具，使得 PyTorch 代码在其芯片上能高效运行。

据相关介绍，亚马逊工程师在传统芯片和 Trainium 芯片上分别运行了相同的 AI 训练脚本。两者唯一的不同在于代码中用于指定所用芯片的设置参数。结果显示，AI 模型在两种环境下学到的内容完全一致，学习速度也相同。这意味着开发者原本用于测试、调试和扩展 AI 模型的工具，无需任何调整，就能直接在 Trainium 上使用。

亚马逊表示，TorchNeuron 为人工智能行业带来了一个长期缺失的关键要素：真正可用的选择权。当开发者能在不同芯片间自由切换而无需额外成本时，芯片厂商必须通过提供更具竞争力的产品来赢得开发者的青睐；而开发者则能从中受益，实现成本降低和迭代速度的提升。

此外，亚马逊正积极参与 PyTorch 上游开发，与 PyTorch 社区合作，移除那些将框架与特定芯片绑定的代码。其目标是让 PyTorch 对整个开发者社区而言更具“硬件无关性”，而不仅仅服务于 Trainium 用户。