Une infrastructure IA mesurée sur votre charge.
Ingénierie d'entraînement et d'inférence sur AWS Trainium et Inferentia avec le Neuron SDK, sur GPU quand c'est la bonne réponse, et sur Bedrock quand vous ne devriez pas exploiter le matériel du tout.
Le problème
L'inférence est désormais le premier poste de la plupart des budgets IA, et elle tourne en grande partie sur du matériel choisi quand il n'y avait pas d'alternative. AWS conçoit ensemble les accélérateurs Trainium et Inferentia, l'interconnexion NeuronLink et le compilateur Neuron, ce qui change l'économie pour une large part des charges. Pas toutes.
Nous portons le modèle, le comparons à votre parc actuel avec des prompts et un trafic identiques, et rapportons les chiffres. Quand Neuron l'emporte, nous migrons. Sinon, nous le disons, et le rapport vous reste.
Ce que nous livrons
- Benchmark prix-performance : coût par million de tokens, débit, latence, parité de qualité
- Compilation Neuron et partitionnement NeuronX Distributed de vos modèles
- Architecture de service sur SageMaker, EKS ou import de modèles dans Bedrock
- Plan de capacité et modèle de coûts à douze mois
- Pipelines de fine-tuning et de distillation sur Trainium
- Revue du parc GPU là où les GPU restent le bon choix
Comment nous travaillons
Profiler
Coût actuel par million de tokens, latence p95 et taux d'utilisation. La référence de toute décision ultérieure.
Compiler
Porter avec Neuron, résoudre les opérateurs non pris en charge, partitionner avec NeuronX Distributed. La plupart des problèmes apparaissent ici.
Mesurer
Prompts et profil de trafic identiques, côte à côte, qualité vérifiée face à votre suite d'évaluation.
Basculer
Trafic canary, observation des traces, migration du reste. La capacité GPU retourne aux charges qui en ont besoin.
Ce qui l'étaye
Questions fréquentes
Quels modèles fonctionnent sur Neuron ?
La plupart des architectures transformer compilent sans difficulté, dont les familles Llama, Mistral, Qwen et Nova et les modèles d'embeddings courants. Des opérateurs inhabituels ou des kernels sur mesure peuvent poser problème ; l'étape de compilation le révèle en jours, pas en mois.
Et si nos modèles changent chaque semaine ?
Un cycle de réentraînement rapide peut favoriser les GPU, car chaque changement exige une recompilation. Nous vous le disons à l'étape de profilage, pas après une migration.
Travaillez-vous aussi sur Azure ?
Pour les agents et les systèmes génératifs, oui. La pratique Silicon est propre à AWS parce que le matériel l'est.
Services liés
Parlez-en avec un ingénieur
Trente minutes, sans diapositives. Apportez la charge de travail et nous vous dirons ce que nous ferions et ce que cela coûterait.