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Amazon bemühe sich um die Entwicklung von KI-Chips, die billiger und schneller als Nvidia seien, sagen Führungskräfte

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Amazon bemühe sich um die Entwicklung von KI-Chips, die billiger und schneller als Nvidia seien, sagen Führungskräfte

Im Chiplabor von Amazon.com in Austin, Texas, testeten am Freitagnachmittag ein halbes Dutzend Ingenieure neue Serverdesigns.

Die Server seien mit mehreren Amazon-Chips für künstliche Intelligenz ausgestattet, die mit Chips des Marktführers Nvidia konkurrieren, sagte Amazon-Manager Rami Sinno am Freitag bei einem Besuch im Labor.

Amazon entwickelt eigene Prozessoren, um die Abhängigkeit von teuren Nvidia-Chips zu verringern – die sogenannte Nvidia-Steuer –, die Teile des künstlichen Intelligenzgeschäfts von Amazon Web Services, dem wichtigsten Wachstumsmotor des Konzerns, antreiben.

Durch selbst entwickelte Chips will Amazon seinen Kunden ermöglichen, komplexe Berechnungen durchzuführen und große Datenmengen kostengünstiger zu verarbeiten.

Die Konkurrenten Microsoft und Alphabet machen dasselbe.

Sinno, technischer Leiter bei Amazons Annapurna Labs, das zu AWS gehört, sagte, dass Kunden zunehmend günstigere Alternativen zu Nvidia verlangen. Amazon hat Annapurna Laboratories im Jahr 2015 gekauft.

Während der Vorstoß des Unternehmens in KI-Chips noch neu ist, befindet sich Amazons Flaggschiff-Chip Graviton, der KI-freies Computing ermöglicht, seit fast einem Jahrzehnt in der Entwicklung und befindet sich in der vierten Generation. Bei den KI-Chips Trainium und Inferentia handelt es sich um neuere Designs.

Der Umsatz von AWS, der weniger als 20 % des Umsatzes von Amazon ausmacht, stieg im ersten Quartal im Vergleich zum Vorjahr um 17 % auf 25 Milliarden US-Dollar. AWS kontrolliert etwa ein Drittel des Cloud-Computing-Marktes und Microsoft Azure kontrolliert 25 %.

Während Amazons jüngster Prime Day-Werbeveranstaltung setzte das Unternehmen 250.000 seiner Graviton-Chips und 80.000 KI-Mikroprozessoren ein, um die erhöhte Aktivität auf seiner Plattform zu bewältigen, sagte das Unternehmen.

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