{"id":2205,"date":"2025-12-07T13:04:35","date_gmt":"2025-12-07T12:04:35","guid":{"rendered":"https:\/\/bitacoraenlared.es\/navegantes\/?p=2205"},"modified":"2025-12-08T13:10:54","modified_gmt":"2025-12-08T12:10:54","slug":"amazon-presenta-trainium3-el-nuevo-chip-de-ia-que-quiere-destronar-a-nvidia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bitacoraenlared.es\/navegantes\/amazon-presenta-trainium3-el-nuevo-chip-de-ia-que-quiere-destronar-a-nvidia\/","title":{"rendered":"Amazon presenta Trainium3, el nuevo chip de IA que quiere destronar a NVIDIA"},"content":{"rendered":"

Amazon ha presentado un nuevo chip de IA<\/strong>\u00a0con el que espera robarle un segmento del mercado a NVIDIA. La empresa aprovech\u00f3 el inicio de su evento AWS re:Invent para anunciar una versi\u00f3n mejorada de su chip de entrenamiento e inferencia.\u00a0Trainium3\u00a0<\/strong>es un procesador de 3 nan\u00f3metros cuatro veces m\u00e1s potente que su predecesor.<\/p>\n

De acuerdo con\u00a0un comunicado de prensa<\/a>, los nuevos chips se montar\u00e1n en\u00a0un sistema llamado UltraServer Trn3<\/strong>, un servidor que cuadruplica en rendimiento, eficiencia y ancho de banda de memoria a los equipos con Trainium2. La compa\u00f1\u00eda se\u00f1ala que estos chips est\u00e1n dise\u00f1ados para ofrecer la mejor econom\u00eda de tokens en aplicaciones de razonamiento, generaci\u00f3n de video y agentes de IA.<\/p>\n

Trainium3 tiene\u00a0un rendimiento de 2,52 petaflops de c\u00e1lculo FP8 por chip<\/strong>, cuenta con 144 GB de memoria HBM3e y un ancho de banda de hasta 4,9 TB\/s. Amazon se\u00f1ala que su procesador de IA est\u00e1 dise\u00f1ado para cargas de trabajo densas, como Mixture of Experts y contexto largo. El chip\u00a0garantiza un mejor equilibro de memoria y c\u00f3mputo<\/strong>\u00a0para tareas multimodales y de razonamiento.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

En t\u00e9rminos de escalabilidad, los UltraServer Trn3 admiten m\u00faltiples chips Trainium3 interconectados para entrenar y ejecutar modelos de frontera. Amazon menciona que su chip no solo es r\u00e1pido, sino tambi\u00e9n m\u00e1s eficiente que otros aceleradores del mercado. En pruebas de inferencia a gran escala,\u00a0Trainium3 genera cinco veces m\u00e1s tokens por megavatio<\/strong>\u00a0que Trainium2.<\/p>\n

Entre la lista de empresas que han tenido acceso al nuevo chip se encuentra Anthropic, creadores de Claude Sonnet. Seg\u00fan Amazon, el uso de Trainium3 ha reducido significativamente los costes de inferencia. Los UltraServer Trn3 tienen compatibilidad nativa con PyTorch mediante AWS Neuron, por lo que la implementaci\u00f3n no requiere modificar c\u00f3digo existente<\/p>\n

Si bien Amazon no suele acaparar los reflectores cuando se trata de chips de IA, la compa\u00f1\u00eda lleva varios a\u00f1os desarrollando su propia tecnolog\u00eda. La empresa ofrece sus UltraServer a trav\u00e9s de AWS a otras empresas de IA y uno de los casos m\u00e1s sonados ocurri\u00f3 a finales de 2024, cuando se report\u00f3 que\u00a0Apple ya evaluaba el Trainium2<\/strong>\u00a0para entrenar sus modelos internos<\/a>.<\/p>\n

Aprovechando que los de Cupertino ya usaban la infraestructura de AWS para impulsar servicios como Siri o Apple Maps, Amazon les ofreci\u00f3 el Trainium2. Este chip utiliza\u00a0una arquitectura basada en MPUs<\/strong>\u00a0y admite modelos con billones de par\u00e1metros sin sacrificar la eficiencia. En ese tiempo, Apple evaluaba alternativas para entrenar sus modelos fundacionales, aunque los rumores m\u00e1s recientes apuntan a que se est\u00e1 por cerrar un acuerdo con Google.<\/p>\n

Tras el lanzamiento de Trainium3, Amazon ya puso la vista en su sucesor. La tecnol\u00f3gica revel\u00f3 que\u00a0Trainium4 est\u00e1 en desarrollo y podr\u00e1 interoperar con las GPUs de NVIDIA<\/strong>. De momento no existe fecha de salida, aunque si nos apegamos a la cadencia de lanzamientos, el Trainium4 debutar\u00eda a finales de 2026.<\/p>\n

Luis Miranda<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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Leer m\u00e1s<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":2206,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[17],"tags":[14,18,13],"class_list":["post-2205","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-articulos","tag-fuprisa","tag-inteligencia-artificial","tag-jose-manuel-fuentes-prieto"],"nelio_content":{"autoShareEndMode":"never","automationSources":{"useCustomSentences":false,"customSentences":[]},"efiAlt":"","efiUrl":"","followers":[1],"highlights":[],"isAutoShareEnabled":true,"networkImageIds":[],"permalinkQueryArgs":[],"series":[],"suggestedReferences":[]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/bitacoraenlared.es\/navegantes\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2205","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/bitacoraenlared.es\/navegantes\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/bitacoraenlared.es\/navegantes\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bitacoraenlared.es\/navegantes\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bitacoraenlared.es\/navegantes\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2205"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/bitacoraenlared.es\/navegantes\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2205\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2207,"href":"https:\/\/bitacoraenlared.es\/navegantes\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2205\/revisions\/2207"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bitacoraenlared.es\/navegantes\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2206"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/bitacoraenlared.es\/navegantes\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2205"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/bitacoraenlared.es\/navegantes\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2205"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/bitacoraenlared.es\/navegantes\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2205"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}