Uber Leverages Amazon Custom Silicon Enhance AI Training and Trip Reliability

Uber Leverages Amazon Custom Silicon Enhance AI Training and Trip Reliability

Uber Leverages Amazon Custom Silicon Enhance AI Training and Trip Reliability

Uber has announced a significant expansion of its partnership with Amazon Web Services (AWS), opting to utilize Amazon’s custom-designed chips to power its global infrastructure. 

The ride-hailing giant is extending the deployment of AWS Graviton processors across its "Trip Serving Zones," the critical backend architecture that manages every ride and delivery request. 

By migrating these workloads to the latest Graviton4 chips, Uber aims to improve computing performance and handle sudden surges in user demand more effectively while simultaneously lowering operational costs.

A primary motivation for this hardware shift is the pursuit of ultra-low latency, a factor Uber describes as vital since "milliseconds matter" when matching riders with drivers. 

The Graviton4 processors are designed to provide the necessary speed for real-time calculations without compromising the security or availability of the platform.

 Furthermore, the transition to Amazon’s custom silicon allows Uber to reduce its overall energy consumption, aligning its massive global scaling efforts with more sustainable data center practices.

Beyond routine trip processing, Uber is also modernizing its artificial intelligence capabilities by piloting Amazon’s specialized AI chips. 

The company has begun using AWS Trainium3 to train the sophisticated machine learning models that underpin its mobile applications. 

These models are responsible for analyzing data from billions of previous trips to optimize driver assignments, estimate arrival times (ETAs) with higher accuracy, and provide personalized delivery recommendations for users.

The collaboration represents a strategic move for both companies as they look toward the future of the on-demand economy.

 For Uber, utilizing Trainium chips offers a more efficient way to process vast datasets, allowing its AI to learn and adapt faster as the volume of global trips grows. 

For AWS, the partnership serves as a high-profile validation of its custom silicon strategy, proving that its in-house hardware can support some of the most demanding, high-traffic real-time applications in the world.

As Uber continues to integrate these AI-powered experiences into its platform, the role of specialized hardware becomes increasingly critical. 

AWS management noted that this infrastructure will define the next generation of ride-sharing and delivery services, moving toward even more intuitive and reliable user experiences. 

By combining Graviton’s efficiency for general computing with Trainium’s power for AI training, Uber is positioning itself to maintain its market lead through superior technical performance and innovation.

उबर ने Amazon कस्टम सिलिकॉन का इस्तेमाल करके AI ट्रेनिंग और ट्रिप रिलायबिलिटी को बेहतर बनाया

उबर ने Amazon Web Services (AWS) के साथ अपनी पार्टनरशिप को काफी बढ़ाने की घोषणा की है, और अपने ग्लोबल इंफ्रास्ट्रक्चर को पावर देने के लिए Amazon के कस्टम-डिज़ाइन किए गए चिप्स का इस्तेमाल करने का ऑप्शन चुना है।

राइड-हेलिंग की यह बड़ी कंपनी अपने "ट्रिप सर्विंग ज़ोन" में AWS Graviton प्रोसेसर का डिप्लॉयमेंट बढ़ा रही है, यह एक ज़रूरी बैकएंड आर्किटेक्चर है जो हर राइड और डिलीवरी रिक्वेस्ट को मैनेज करता है।

इन वर्कलोड को लेटेस्ट Graviton4 चिप्स पर माइग्रेट करके, उबर का मकसद कंप्यूटिंग परफॉर्मेंस को बेहतर बनाना और यूज़र की डिमांड में अचानक बढ़ोतरी को ज़्यादा असरदार तरीके से हैंडल करना है, साथ ही ऑपरेशनल कॉस्ट को भी कम करना है।

इस हार्डवेयर बदलाव का एक मुख्य मकसद अल्ट्रा-लो लेटेंसी की तलाश है, जिसे उबर बहुत ज़रूरी बताता है क्योंकि राइडर्स को ड्राइवरों से मैच करते समय "मिलीसेकंड मायने रखते हैं"।

Graviton4 प्रोसेसर को प्लेटफॉर्म की सिक्योरिटी या अवेलेबिलिटी से कॉम्प्रोमाइज़ किए बिना रियल-टाइम कैलकुलेशन के लिए ज़रूरी स्पीड देने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

 इसके अलावा, Amazon के कस्टम सिलिकॉन में बदलाव से Uber अपनी कुल एनर्जी की खपत कम कर सकता है, और अपने बड़े ग्लोबल स्केलिंग प्रयासों को ज़्यादा सस्टेनेबल डेटा सेंटर प्रैक्टिस के साथ जोड़ सकता है।

रूटीन ट्रिप प्रोसेसिंग के अलावा, Uber Amazon के खास AI चिप्स का इस्तेमाल करके अपनी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्षमताओं को भी मॉडर्न बना रहा है।

कंपनी ने अपने मोबाइल एप्लिकेशन को सपोर्ट करने वाले एडवांस्ड मशीन लर्निंग मॉडल को ट्रेन करने के लिए AWS Trainium3 का इस्तेमाल करना शुरू कर दिया है।

ये मॉडल ड्राइवर असाइनमेंट को ऑप्टिमाइज़ करने, ज़्यादा सटीकता के साथ आने के समय (ETA) का अनुमान लगाने और यूज़र्स के लिए पर्सनलाइज़्ड डिलीवरी सुझाव देने के लिए पिछली अरबों ट्रिप के डेटा का एनालिसिस करने के लिए ज़िम्मेदार हैं।

यह कोलेबोरेशन दोनों कंपनियों के लिए एक स्ट्रेटेजिक कदम है क्योंकि वे ऑन-डिमांड इकॉनमी के भविष्य की ओर देख रही हैं।

Uber के लिए, Trainium चिप्स का इस्तेमाल बड़े डेटासेट को प्रोसेस करने का एक ज़्यादा कुशल तरीका देता है, जिससे ग्लोबल ट्रिप की संख्या बढ़ने पर इसका AI तेज़ी से सीख और अपना सकता है।

AWS के लिए, यह पार्टनरशिप इसकी कस्टम सिलिकॉन स्ट्रेटेजी के एक हाई-प्रोफाइल वैलिडेशन के रूप में काम करती है, यह साबित करती है कि इसका इन-हाउस हार्डवेयर दुनिया के कुछ सबसे ज़्यादा डिमांड वाले, हाई-ट्रैफिक रियल-टाइम एप्लिकेशन को सपोर्ट कर सकता है। 

जैसे-जैसे Uber अपने प्लेटफ़ॉर्म में इन AI-पावर्ड एक्सपीरियंस को इंटीग्रेट कर रहा है, स्पेशल हार्डवेयर की भूमिका और भी ज़रूरी होती जा रही है।

AWS मैनेजमेंट ने बताया कि यह इंफ्रास्ट्रक्चर राइड-शेयरिंग और डिलीवरी सर्विस की अगली पीढ़ी को तय करेगा, और ज़्यादा आसान और भरोसेमंद यूज़र एक्सपीरियंस की ओर बढ़ेगा।

आम कंप्यूटिंग के लिए Graviton की एफिशिएंसी को AI ट्रेनिंग के लिए Trainium की पावर के साथ मिलाकर, Uber बेहतर टेक्निकल परफॉर्मेंस और इनोवेशन के ज़रिए मार्केट में अपनी लीड बनाए रखने के लिए खुद को तैयार कर रहा है।

AI శిక్షణ మరియు ట్రిప్ విశ్వసనీయతను మెరుగుపరచడానికి ఉబెర్ అమెజాన్ కస్టమ్ సిలికాన్‌ను ఉపయోగించుకుంటోంది

ఉబెర్, అమెజాన్ వెబ్ సర్వీసెస్ (AWS)తో తన భాగస్వామ్యాన్ని గణనీయంగా విస్తరిస్తున్నట్లు ప్రకటించింది. తన ప్రపంచవ్యాప్త మౌలిక సదుపాయాలకు శక్తినివ్వడానికి అమెజాన్ ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన చిప్‌లను ఉపయోగించుకోవాలని నిర్ణయించుకుంది.

ఈ రైడ్-హెయిలింగ్ దిగ్గజం, ప్రతి రైడ్ మరియు డెలివరీ అభ్యర్థనను నిర్వహించే కీలకమైన బ్యాకెండ్ ఆర్కిటెక్చర్ అయిన తన "ట్రిప్ సర్వింగ్ జోన్‌ల" అంతటా AWS గ్రావిటాన్ ప్రాసెసర్‌ల విస్తరణను పెంచుతోంది.

ఈ వర్క్‌లోడ్‌లను సరికొత్త గ్రావిటాన్4 చిప్‌లకు మార్చడం ద్వారా, ఉబెర్ కంప్యూటింగ్ పనితీరును మెరుగుపరచాలని, వినియోగదారుల డిమాండ్‌లో ఆకస్మిక పెరుగుదలను మరింత సమర్థవంతంగా నిర్వహించాలని, అదే సమయంలో నిర్వహణ ఖర్చులను తగ్గించుకోవాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.

ఈ హార్డ్‌వేర్ మార్పు వెనుక ఉన్న ప్రధాన ప్రేరణ అతి తక్కువ లేటెన్సీని సాధించడం. రైడర్‌లను డ్రైవర్లతో జతపరిచేటప్పుడు "మిల్లీసెకన్లు కూడా ముఖ్యమే" కాబట్టి, ఈ అంశం చాలా కీలకమని ఉబెర్ అభివర్ణిస్తోంది.

గ్రావిటాన్4 ప్రాసెసర్‌లు ప్లాట్‌ఫారమ్ యొక్క భద్రత లేదా లభ్యతకు ఎటువంటి ఆటంకం కలిగించకుండా, రియల్-టైమ్ గణనలకు అవసరమైన వేగాన్ని అందించేలా రూపొందించబడ్డాయి.

 అంతేకాకుండా, అమెజాన్ యొక్క కస్టమ్ సిలికాన్‌కు మారడం ద్వారా ఉబెర్ తన మొత్తం శక్తి వినియోగాన్ని తగ్గించుకోగలుగుతుంది, అలాగే తన భారీ ప్రపంచవ్యాప్త విస్తరణ ప్రయత్నాలను మరింత సుస్థిరమైన డేటా సెంటర్ పద్ధతులతో సమలేఖనం చేస్తుంది.

సాధారణ ట్రిప్ ప్రాసెసింగ్‌కు అతీతంగా, ఉబెర్ అమెజాన్ యొక్క ప్రత్యేకమైన AI చిప్‌లను పైలట్ ప్రాజెక్ట్‌గా ఉపయోగించడం ద్వారా తన ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ సామర్థ్యాలను కూడా ఆధునీకరిస్తోంది.

ఈ సంస్థ తన మొబైల్ అప్లికేషన్‌లకు ఆధారమైన అధునాతన మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి AWS ట్రైనియం3ని ఉపయోగించడం ప్రారంభించింది.

ఈ మోడళ్లు వందల కోట్ల గత ట్రిప్‌ల నుండి డేటాను విశ్లేషించి, డ్రైవర్ల కేటాయింపులను ఆప్టిమైజ్ చేయడం, రాక సమయాలను (ETAలు) అధిక కచ్చితత్వంతో అంచనా వేయడం, మరియు వినియోగదారులకు వ్యక్తిగతీకరించిన డెలివరీ సిఫార్సులను అందించడం వంటి బాధ్యతలను కలిగి ఉంటాయి.

ఆన్-డిమాండ్ ఆర్థిక వ్యవస్థ యొక్క భవిష్యత్తు వైపు చూస్తున్న ఈ రెండు కంపెనీలకు ఈ సహకారం ఒక వ్యూహాత్మక ముందడుగును సూచిస్తుంది.

ఉబెర్ కోసం, ట్రైనియం చిప్‌లను ఉపయోగించడం అనేది విస్తారమైన డేటాసెట్‌లను ప్రాసెస్ చేయడానికి మరింత సమర్థవంతమైన మార్గాన్ని అందిస్తుంది, ఇది ప్రపంచవ్యాప్త ట్రిప్‌ల సంఖ్య పెరిగేకొద్దీ దాని AI వేగంగా నేర్చుకోవడానికి మరియు అనుగుణంగా మారడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

 AWS విషయానికొస్తే, ఈ భాగస్వామ్యం దాని కస్టమ్ సిలికాన్ వ్యూహానికి ఒక ఉన్నత స్థాయి ధృవీకరణగా నిలుస్తుంది. ప్రపంచంలోని అత్యంత క్లిష్టమైన, అధిక ట్రాఫిక్ గల రియల్-టైమ్ అప్లికేషన్‌లకు దాని అంతర్గత హార్డ్‌వేర్ మద్దతు ఇవ్వగలదని ఇది నిరూపిస్తుంది.

ఉబెర్ ఈ AI-ఆధారిత అనుభవాలను తన ప్లాట్‌ఫారమ్‌లో ఏకీకృతం చేస్తూనే ఉన్నందున, ప్రత్యేకమైన హార్డ్‌వేర్ పాత్ర మరింత కీలకమవుతోంది.

ఈ మౌలిక సదుపాయాలు, మరింత సహజమైన మరియు నమ్మకమైన వినియోగదారు అనుభవాల దిశగా పయనిస్తూ, తదుపరి తరం రైడ్-షేరింగ్ మరియు డెలివరీ సేవలను నిర్వచిస్తాయని AWS యాజమాన్యం పేర్కొంది.

సాధారణ కంప్యూటింగ్ కోసం గ్రావిటాన్ సామర్థ్యాన్ని, AI శిక్షణ కోసం ట్రైనియం శక్తితో కలపడం ద్వారా, ఉబెర్ తన ఉన్నతమైన సాంకేతిక పనితీరు మరియు ఆవిష్కరణల ద్వారా మార్కెట్‌లో తన ఆధిక్యాన్ని నిలుపుకోవడానికి సిద్ధమవుతోంది.