Trainium で素の PyTorch が動く!AWS Neuron 2.33 に TorchNeuron が登場
やっほー、しぃちゃんだよ!今日は AWS の AI チップ Trainium まわりの大きなアップデート、AWS Neuron 2.33 を紹介するね!
AWS What's Newなにが発表されたの?
AWS の What's New で、AWS Neuron 2.33 が公開されたよ。目玉は 2 つで、どちらもパブリックベータなの。
- TorchNeuron: AWS Trainium 向けのネイティブ PyTorch バックエンド
- Neuron Observer: Trainium の不調を検知する仕組み
今までどうだったの?
原文には従来の仕組みの詳しい説明はなかったので、ここは今回できるようになったことを中心にお話しするね。
これで何が変わるの?
TorchNeuron のおかげで、標準の PyTorch API で書いたモデルを、Amazon EC2 の Trn2 と Trn3 インスタンスで動かせるよ。eager モードでも torch.compile でも使えるの。PyTorch で書いたコードを Trainium に持ってきたい人には、うれしい変化だよね!
Neuron Observer は、Trainium のヘルス問題を 1 秒未満で検知して、影響を受けたノードやデバイスを特定してくれるよ。
深く潜ってみよう
推論まわり
- vLLM Neuron プラグインが vLLM 0.29.0 にアップグレード
- Wan2.2 の動画生成向けの vLLM Omni Neuron プラグインが Neuron リリースの一部になった
- 両方とも TorchNeuron 経由のネイティブ PyTorch コンパイルに対応
学習環境
新しい Neuron Deep Learning AMI と、PyTorch 学習用の Deep Learning Container が登場したよ。どちらも次を含んでいるの。
- TorchNeuron
- PyTorch 2.14
- TorchTitan
プロファイリングとデバッグ
- Neuron Explorer が
torch.profilerで取得したプロファイルを開ける - PyTorch のメモリスナップショットから、メモリ割り当てを、それを行った Python のソース行に紐づけて表示できる。eager モードでの OOM(メモリ不足)のデバッグに役立つよ
NKI
- Neuron Kernel Interface(NKI)で書くカーネルで、ジェネレータやクラス継承を含む Python 言語のフル機能がメタプログラミングに使えるようになった
- NKI Library に、実験的なカーネルが 25 個追加された。DeepSeek-V3.2、Qwen3.5、Kimi Delta Attention 向けのものも含まれているよ
詳しくは AWS Neuron 2.33.0 のリリースノートや、TorchNeuron・Neuron Observer・NKI のドキュメントを見てね!
まとめ
- TorchNeuron(パブリックベータ)で、標準の PyTorch API のモデルを Trn2 / Trn3 で実行できる
- Neuron Observer(パブリックベータ)が Trainium の不調を 1 秒未満で検知してノードやデバイスを特定
- vLLM 0.29.0 対応と、Wan2.2 向けの vLLM Omni プラグインを同梱
- PyTorch 2.14 と TorchTitan 入りの AMI と Container が登場
- Neuron Explorer のメモリ帰属と、NKI の Python フル機能、実験的カーネル 25 個
Trainium で PyTorch の学習や推論を回したい、機械学習エンジニアのみんなに刺さる更新だよ!