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Amazon diz que chips próprios de IA serão compatíveis com PyTorch

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Amazon diz que chips próprios de IA serão compatíveis com PyTorch

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Por Stephen Nellis

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SÃO FRANCISCO, Estados Unidos, 19 Out (Reuters) – A Amazon.com está lançando uma nova ferramenta que ​permite que seus microprocessadores de ​inteligência artificial personalizados executem códigos baseados na biblioteca de programação de IA PyTorch, sem necessidade de modificações.

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As ações da empresa ​subiram 5% ⁠nas negociações ​da manhã desta segunda-feira, com o Morgan ⁠Stanley classificando a ação da ​Amazon como “top pick”.

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O TorchNeuron permite que programadores executem código escrito com a PyTorch nos chips de ‌IA Trainium da Amazon com ‌uma ​única alteração de configuração e sem a necessidade de reescrever programas, de acordo com a unidade de ‌chips Annapurna Labs da Amazon.

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A Amazon, que planeja anunciar o software em uma conferência de desenvolvedores no Vale do Silício nesta segunda-feira, afirmou que a ferramenta será lançada publicamente como uma oferta gratuita e de código aberto.

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O PyTorch, a biblioteca de código aberto apoiada pela Meta, ‌é usado pela maioria dos programadores de IA. A Nvidia dedicou mais de uma década à sua ​ferramenta de software chamada Cuda, que faz com que o PyTorch funcione ‌bem nos chips da Nvidia.

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Outras empresas de computação em nuvem, como o Google, que também possui seus ‌próprios chips de IA ‌personalizados, estão trabalhando para atrair desenvolvedores da Nvidia com ferramentas melhores para ⁠a PyTorch.

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Colin Brace, vice-presidente de software da Annapurna Labs, disse que a iniciativa visa reduzir o número de etapas que os desenvolvedores de IA precisam seguir para testar ​os chips desenvolvidos ​internamente pela Amazon.

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“O objetivo tem sido atender aos clientes onde eles estão”, disse ele à Reuters em uma entrevista.

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Brace disse que mais de 30 dos primeiros clientes, abrangendo robótica, modelos mundiais e IA de voz, estão usando o novo software, e que ⁠a migração para os chips da Amazon pode resultar em ​uma economia significativa de custos.

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Fonte original: www.uol.com.br

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