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，亚马逊宣布推出开源工具 TorchNeuron，借助该工具，开发人员编写的 PyTorch 代码可以在亚马逊的自研 Trainium 芯片上本地运行，只需更改一次配置，无需重写。

IT之家获悉，TorchNeuron 将于当地时间 10 月 20 日在加州圣何塞举行的北美 PyTorch 大会上以开源许可形式正式发布。

PyTorch 是由 Meta 主导的开源框架，被大多数人工智能开发者所采用。英伟达投入了十多年的时间研发 CUDA 工具，能够让 PyTorch 代码在英伟达的芯片上高效运行。

据介绍，亚马逊工程师分别在传统芯片和 Trainium 芯片上运行了相同的 AI 训练脚本。唯一的区别仅在于代码中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习到的内容完全一致，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，无需任何修改，即可直接在 Trainium 上使用。

亚马逊称，TorchNeuron 为人工智能行业带来了一项长期缺失的关键要素：真正可行的选择权。当开发者能够在不同芯片之间自由切换而无需付出额外代价时，芯片厂商就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，实现成本的降低与迭代速度的提升。

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