Amazon Web Services (AWS), yapay zeka (YZ) girişimlerinin uygulamalarını Amazon’un Trainium adlı YZ çipine kolayca taşımasını sağlayan TorchNeuron aracını yayımladı. Amazon, bu hamleyle Nvidia’nın YZ uygulamaları için varsayılan donanım tercihi ve YZ donanımı alanında önde gelen sağlayıcı haline gelmesini sağlayan yazılım üstünlüğünü doğrudan hedef alıyor.
TorchNeuron, geliştiricilerin YZ modelleri oluşturmak, eğitmek ve çalıştırmak için kullandığı ücretsiz, açık kaynaklı bir araç seti olan PyTorch ile çalışıyor. Amazon’un açıklamasına göre bu araç, PyTorch ile yazılan YZ uygulamalarının yalnızca tek bir yapılandırma satırı değiştirilerek Trainium üzerinde çalışmasını sağlıyor; kodun yeniden yazılması gerekmiyor.
Amazon, YZ uygulamalarının yaklaşık %85’inin PyTorch ile yazıldığını belirtiyor. Başlangıçta Facebook’un geliştirdiği PyTorch, 2022’den bu yana açık kaynak projelerini sürdüren Linux Foundation bünyesinde yer alıyor. Nvidia, uygulamaların Nvidia GPU’larında ve diğer donanımlarında çalışmasını sağlayan yazılım altyapısı CUDA’nın, PyTorch ile yazılan YZ uygulamalarını sorunsuzca desteklemesi için yıllarını harcadı. Bunun sonucunda Nvidia donanımı, esasen varsayılan olarak araç setinin içine derinlemesine yerleşti.
TorchNeuron, PyTorch’tan uyarlandığı için PyTorch’u bilen geliştiriciler bu aracı da nasıl kullanacaklarını biliyor. Ancak Amazon, çiplerinin PyTorch ile kolayca kullanılmasını sağlamaya çalışan ilk şirket değil. PyTorch kullanıcıları, basit bir yapılandırma değişikliğiyle uygulamalarını AMD GPU’larına veya Apple’ın çiplerine de taşıyabiliyor.
Buna karşın Amazon, Trainium’a geçiş yapmanın yalnızca kolay olmakla kalmayıp YZ girişimlerine Amazon’un tüm bulutuna erişim sağladığını savunuyor. AWS, bunun girişimler için CoreWeave, Nebius ve Firmus gibi Nvidia ve donanımlarıyla bağlantılı birçok yeni nesil bulut hizmeti sağlayıcısını (neocloud) kullanmaktan daha iyi bir seçenek olduğunu iddia ediyor.
“Geliştirmenizi AWS üzerinde yapıyorsunuz. Tek amaçlı bir bilgi işlem sağlayıcısına bel bağlayıp diğer her şeyi onun etrafında kurmak için çırpınmıyorsunuz.” diyen AWS Annapurna Labs (Amazon’un özel çiplerini üreten birim) Teknoloji Yazılımı Başkan Yardımcısı Colin Brace, TechCrunch’a e-posta yoluyla şunları aktardı: “AWS’de prototipten üretime geçmek için gereken altyapı zaten hazır. Bu da bir kurucunun hızlı hareket etmesine ve ihtiyaç duyduğunda ölçeklenmesine olanak tanıyor.”
AWS, aynı çipin hem eğitimi (YZ modelini eğitme) hem de çıkarımı (tamamlanan modeli bir kullanıcının sorusunu yanıtlarken olduğu gibi çalıştırma) üstlenmesi ve girişimlerin ihtiyaç duyduğu bulut altyapısıyla sıkı bir entegrasyona sahip olması sayesinde, token başına en ucuz fiyatı sunmasa dahi bulutunun onlara tasarruf sağlayacağını belirtiyor.
Brace, “Trainium’un değeri, fiyat-performans avantajının yanı sıra eğitim ve çıkarım için tek bir platform sunmasından geliyor. Bu da tüm iş yükünün maliyet verimliliğini artırıyor.” dedi. Ardından şu örneği verdi: “Deepgram’e bakın. Yerel PyTorch desteğini kullanarak Trainium’a geçtiler ve üretim ortamına uygun doğruluk düzeyini koruyarak dolar başına %70 daha fazla ses verisi işliyorlar.” Deepgram, ElevenLabs’a rakip olan bir YZ ses uygulamaları sağlayıcısı.
Ancak Amazon, PyTorch uygulama geliştiricilerine yalnızca kendi bulutuna geçmeleri için kolay bir seçenek sunmakla yetinmiyor.
Amazon ayrıca PyTorch’un otomatik olarak Nvidia merkezli olmaktan uzaklaşması için bastırdığını ve bunu yapacak kodları ana PyTorch projesine katkı olarak sunacağını belirtiyor. Şirket, yeni aracı duyurduğu blog yazısında şöyle yazdı:
“Amazon’un yaklaşımı kendi donanımının ötesine uzanıyor. Şirket, çerçeveyi belirli çiplere bağlayan kodları kaldırmak için PyTorch topluluğuyla birlikte çalışarak değişiklikleri doğrudan ana PyTorch projesine katkı olarak sunuyor. Hedef; PyTorch’u yalnızca Trainium kullanıcıları için değil, tüm geliştirici topluluğu için donanımdan daha bağımsız hale getirmek.”
Böyle bir taktik, Nvidia ile rekabet eden donanım ve bulut hizmetleri satanlar için şüphesiz iyi olsa da PyTorch’un amaçlarından biri, temel amaçlarından biri de YZ kodunu donanım üzerinde çalıştırmanın beraberinde getirdiği karmaşık teknik ayrıntıları geliştiricilerden gizlemek. Nvidia’yı bu denli dışarı itmenin, Amazon’un vadettiği gibi geliştiricilere daha fazla seçenek ve daha uygun fiyatlı olanaklar mı sunacağını, yoksa yalnızca daha fazla yapılandırma baş ağrısı mı getireceğini bekleyip görmek gerekecek.
Her iki durumda da Amazon, PyTorch’u Nvidia’dan köklü biçimde ayırmayı başarırsa, bu durum GPU devi için yalnızca çip rakipleriyle mücadele etmekten çok daha büyük sonuçlar doğurabilir. Brace’in söylediği gibi: “Asıl mesele, geliştiricilerin hiçbir şekilde gerçek bir seçeneğe sahip olmasını engelleyen o bağımlılığı ortadan kaldırmak.”
Kaynak: https://techcrunch.com/2026/10/19/amazon-is-taking-its-biggest-shot-at-nvidia-yet-with-new-torchneuron-dev-tool/
