Trainium4の技術仕様

Trainium4の主要スペックを整理します。

コンピュート性能は、Trainium3比で6倍向上しています。行列演算ユニットの拡張とクロック最適化により、FP8/BF16での学習スループットが大幅に向上しました。

メモリ帯域は、Trainium3比で4倍に増加。HBMの世代更新（HBM3e）とメモリコントローラの最適化によるものです。

NeuronLink 3.0として、チップ間インターコネクトを刷新。UltraServerで最大128チップを単一ドメインとして動作させることが可能になりました。

スケーリング構成

Trainium4は以下の階層構成でスケールします。

UltraServerとして、128チップを搭載し、NeuronLink 3.0で相互接続。オールツーオール通信が可能な単一ドメインを形成します。

UltraClusterとして、256台のUltraServerを接続。32,768チップで超大規模モデルの学習が可能です。

NeuronLink 3.0の革新

Trainium4で最も注目すべきはNeuronLink 3.0です。これはNVIDIAのNVLinkに相当するチップ間インターコネクト技術です。

従来のNeuronLink 2.0では、大規模モデルの学習時にボトルネックが発生していました。特にテンソル並列処理で、チップ間のデータ転送がネックになっていたのです。

NeuronLink 3.0では、以下の改善が行われています。

帯域幅の大幅増加により、Trainium3比で4倍の転送速度を実現。

遅延の削減として、より効率的なパケットスイッチングを採用。

スケーラビリティ向上により、128チップを単一ドメインとして扱えるようになりました。

これにより、大規模モデル（数百〜数兆パラメータ）の学習時に、チップ間通信がボトルネックになりにくくなります。

Neuron SDKとソフトウェアスタック

ハードウェアだけではありません。ソフトウェアスタックも進化しています。

AWS Neuron SDKは、PyTorchやJAXと連携し、既存のトレーニングコードをTrainiumで動作させるためのツールキットです。

// Neuron SDKでのモデル学習イメージ（概念）
import torch
import torch_neuronx

// # 既存のPyTorchモデルをNeuron向けにコンパイル
model = torch_neuronx.trace(model, example_input)
 
// # 通常通り学習を実行
for epoch in range(num_epochs):
      output = model(input_data)
      loss = criterion(output, target)
      loss.backward()
      optimizer.step()

主要な機能として以下があります。

Neuron Compilerは、PyTorch/JAXグラフをTrainium向けに最適化します。自動演算子融合やメモリ配置最適化を行います。

Neuron Distributedは、分散学習のための高レベルAPIを提供。テンソル並列、パイプライン並列、データ並列を簡単に設定できます。

Neuron Profilerは、学習のボトルネックを可視化し、最適化ポイントを特定します。