Que s'est-il passé
AWS et NVIDIA ont annoncé une collaboration stratégique élargie centrée sur l'augmentation de la capacité de calcul de l'IA et l'intégration d'un plus grand nombre de matériels et de logiciels de NVIDIA avec les services AWS. Les sociétés affirment que AWS prévoit de déployer 2 millions de GPU NVIDIA Blackwell Ultra, Rubin et Rubin Ultra supplémentaires sur son infrastructure mondiale en 2027 et 2028, y compris des usines d'IA et des capacités pour l'IA agentique, la découverte scientifique, l'automatisation d'entreprise et les charges de travail d'IA physique.
AWS et NVIDIA ont déclaré qu'ils étendaient leur collaboration sur 16 ans pour répondre à ce qu'ils décrivent comme une demande croissante d'infrastructure d'IA. L'engagement central est un plan pour AWS visant à déployer 2 millions de GPU NVIDIA supplémentaires sur son infrastructure mondiale en 2027 et 2028. Les systèmes prévus incluent les GPU NVIDIA Blackwell Ultra, Rubin et Rubin Ultra, avec une capacité destinée aux charges de travail impliquant des agents d'IA, la découverte scientifique, l'automatisation d'entreprise et l'IA physique. Étant donné que l'annonce utilise un langage au futur, elle décrit un déploiement planifié plutôt qu'une installation terminée ou un inventaire actuellement disponible.
Les sociétés ont également déclaré que AWS étendrait sa capacité NVIDIA Blackwell, y compris les GPU RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition pour les instances Amazon EC2 G7. NVIDIA et AWS indiquent que les instances G7 offrent des performances d'inférence IA 4,6 fois supérieures et des performances graphiques 2,1 fois supérieures aux instances G6 de génération précédente. Ce sont des affirmations contenues dans le communiqué des sociétés ; la source n'identifie pas les conditions de test, les charges de travail, les prix ou la validation indépendante derrière les comparaisons. AWS est décrit comme le premier grand fournisseur de cloud à proposer des instances accélérées par le RTX PRO 4500, selon le communiqué.
La collaboration plus large couvre plusieurs couches de la pile d’IA. AWS et NVIDIA ont déclaré qu'ils travaillaient pour intégrer l'infrastructure basée sur le processeur NVIDIA Vera à AWS, étendre NVLink Fusion avec la technologie de mémoire à large bande passante personnalisée de NVIDIA en coopération avec les fournisseurs de mémoire et intégrer la plate-forme de NVIDIA avec le système Nitro AWS et l'adaptateur Elastic Fabric. Ils prévoient également de continuer à proposer des modèles ouverts NVIDIA Nemotron via Amazon Bedrock et Amazon SageMaker, d'accélérer le traitement des données et l'indexation vectorielle via les bibliothèques NVIDIA CUDA-X sur Amazon EMR et Amazon OpenSearch, et de faire progresser les charges de travail robotiques grâce à l'utilisation par Amazon Robotics de Plateforme d'IA physique de NVIDIA.
Détails de la source: nvidianews.nvidia.com ↗
Pourquoi c'est important
L’annonce étendrait l’infrastructure cloud disponible pour le développement et le déploiement à grande échelle de l’IA, mais il s’agit avant tout d’un plan prospectif plutôt que d’une preuve que la capacité a déjà été fournie. Il relie également l’infrastructure d’IA aux charges de travail gouvernementales, au traitement des données d’entreprise et à la robotique, étendant ainsi le partenariat au-delà des seules instances GPU.
Si elle est livrée, la capacité supplémentaire pourrait affecter la rapidité avec laquelle les organisations font passer les projets d’IA de l’expérimentation à la production. La version encadre spécifiquement l'expansion autour des systèmes agents, qui peuvent nécessiter des appels de modèles répétés et une infrastructure de données de support, et de l'IA physique, qui peut nécessiter des charges de travail de simulation, de formation et de validation. Il souligne également les utilisations scientifiques et commerciales, suggérant que le public visé s'étend au-delà d'un petit nombre de laboratoires frontières. La source n'établit pas quelle part de la capacité prévue sera disponible pour les clients cloud ordinaires ni comment l'accès sera alloué.
L'annonce est importante car elle combine la fourniture de matériel, le déploiement dans le cloud et l'intégration de logiciels dans un seul accord commercial. Les clients AWS pourraient, en principe, utiliser les GPU NVIDIA aux côtés du silicium personnalisé AWS et des processeurs NVIDIA Vera, tandis que NVLink Fusion pourrait connecter les composants NVIDIA et Trainium au sein d'une architecture commune à l'échelle du rack. Les entreprises décrivent cela comme un moyen de prendre en charge une infrastructure d’IA hétérogène. Cela peut donner aux développeurs plus d'options pour faire correspondre différentes charges de travail à différents processeurs, mais la source ne fournit pas de références indépendantes comparant des configurations mixtes avec des alternatives ni n'explique les limites techniques du déplacement des charges de travail entre elles.
La composante gouvernementale fait monter les enjeux d’intérêt public. AWS et NVIDIA ont déclaré qu'ils prévoyaient de construire des usines d'IA pour le gouvernement américain, y compris 100 000 GPU sur une infrastructure sécurisée AWS pour les charges de travail de sécurité fédérale et nationale au niveau d'impact 6 et supérieur. Le communiqué ne nomme pas les agences, les programmes, les sites de déploiement, les budgets, les délais ou les tâches spécifiques que ces systèmes effectueraient. Il établit donc un engagement déclaré en matière d’infrastructure, et non la preuve d’un déploiement particulier de sécurité nationale ou une évaluation de ses conséquences. L'utilisation prévue fait également de la sécurité, de la surveillance des achats et de la gestion des charges de travail sensibles des domaines importants pour des rapports ultérieurs.
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Que regarder ensuite
Les questions clés sont de savoir si la capacité GPU prévue arrive dans les délais, où elle est déployée, à quoi les clients peuvent accéder et à quel prix, et si les revendications de performances et d’efficacité des entreprises tiennent dans le cadre d’une utilisation en production indépendante. Le communiqué ne fournit pas de calendrier de mise en œuvre détaillé, d'engagements des clients, d'exigences en matière d'énergie ou de programmes fédéraux spécifiques.
Tout d’abord, observez l’exécution par rapport à l’objectif 2027-2028. La source ne divise pas les 2 millions de GPU en étapes annuelles, régions, sites de centres de données ou quantités de produits spécifiques, au-delà de nommer les familles Blackwell Ultra, Rubin et Rubin Ultra. Il ne précise pas non plus quelle capacité a été commandée, financée, installée ou réservée aux clients. La fabrication, l'emballage, la mise en réseau, la disponibilité de l'énergie et les modifications réglementaires ou de contrôle des exportations pourraient affecter l'échelle finale, mais la version n'offre aucune preuve au niveau du projet sur ces questions.
Deuxièmement, examinez si l’efficacité et les performances revendiquées se traduisent en charges de travail réelles. AWS et NVIDIA rapportent un traitement des données jusqu'à 3,7 fois plus rapide et des performances prix 30 % supérieures pour certaines configurations Amazon EMR accélérées par GPU, ainsi qu'une indexation vectorielle jusqu'à 9 fois plus rapide pour un quart du coût sur Amazon OpenSearch. La source ne précise pas les ensembles de données, les références, les formes de charge de travail, les taux d'utilisation ou les coûts d'exploitation totaux. Des tests indépendants seraient nécessaires pour déterminer dans quelle mesure ces chiffres sont représentatifs pour les clients exécutant une génération augmentée par récupération, une recherche sémantique, une analyse à grande échelle ou d'autres applications de production.
Enfin, assistez au déploiement pratique des éléments de modélisation, de sécurité et de robotique. Le communiqué indique que les modèles Nemotron seront disponibles via Bedrock et SageMaker, mais il ne donne pas de nouveaux noms de modèles, dates de sortie, prix ou disponibilité régionale. Il indique que Amazon Robotics et NVIDIA fonctionneront dans les domaines de la simulation, de la génération de données synthétiques, de la formation des robots, de l'optimisation des itinéraires, de la sécurité fonctionnelle et de la validation réelle-simulée, mais n'annonce pas de robot, d'installation, de résultat de déploiement ou d'évaluation de sécurité spécifique. L’inconnue la plus importante est de savoir si ces intégrations produisent des avantages mesurables pour les clients et des garanties vérifiables à l’échelle décrite par les entreprises.