Apple призналась, что использует кастомные ИИ-чипы Amazon, причём не только для ИИ

Не всем разработчикам систем искусственного интеллекта нравится высокая зависимость от аппаратных решений Nvidia. Компания Apple, например, использует для развития собственных систем как свои процессоры семейства M, так и ускорители альтернативных поставщиков, среди которых есть и Amazon. Представители компаний признались в этом на текущей неделе.

Весьма необычный рассказ о сотрудничестве между технологическими гигантами на таком уровне состоялся на площадке ежегодной конференции AWS Reinvent, проводимой облачным подразделением Amazon. Интересы Apple, как одного из клиентов AWS, на сцене представлял старший директор по машинному обучению и искусственному интеллекту Бенуа Дюпен (Benoit Dupin), который до 2014 года работал как раз в Amazon.

«У нас налажено прочное сотрудничество, а инфраструктура надёжна и позволяет обслуживать наших клиентов по всему миру», — заявил Дюпен о взаимодействии Apple и AWS. Как он добавил, первая из компаний использует инфраструктуру второй на протяжении более десяти лет, чтобы обеспечить работу голосового ассистента Siri, а также сервисов Apple Maps и Apple Music. Поисковые сервисы Apple строила на чипах Amazon Inferentia и Graviton, и переход на них обеспечил повышение эффективности на 40 %.

Собственные языковые модели Apple хочет предварительно обучать на чипах Amazon Trainium2. Как ожидается, это позволит поднять эффективность процесса с точки зрения соотношения производительности и энергозатрат на величину до 50 %. По словам представителей AWS, компания Apple оказалась в числе первых клиентов, приступивших к тестированию процессоров Trainium. Впрочем, из открытых источников известно, что она также применяла для обучения своей системы Apple Intelligence процессоры Google семейства Tensor.

В отличие от ведущих чат-ботов, таких как OpenAI ChatGPT, подход Apple к искусственному интеллекту не основан на больших кластерах на ускорителях Nvidia. Вместо этого Apple использует чип iPhone, iPad или Mac для выполнения максимально возможного числа задач локально на устройстве, а сложные запросы на серверы Apple, использующие её собственные чипы M-серии.