เกิดอะไรขึ้น
AWS และ NVIDIA ประกาศการขยายความร่วมมือเชิงกลยุทธ์โดยเน้นที่การเพิ่มขีดความสามารถในการประมวลผล AI และบูรณาการฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ของ NVIDIA เข้ากับบริการ AWS บริษัทต่างๆ กล่าวว่า AWS วางแผนที่จะปรับใช้ GPU NVIDIA Blackwell Ultra, Rubin และ Rubin Ultra เพิ่มเติมอีก 2 ล้านเครื่องทั่วทั้งโครงสร้างพื้นฐานทั่วโลกในปี 2570 และ 2571 รวมถึงโรงงาน AI และความจุสำหรับ AI แบบเอเจนต์ การค้นพบทางวิทยาศาสตร์ ระบบอัตโนมัติขององค์กร และปริมาณงาน AI ทางกายภาพ
AWS และ NVIDIA กล่าวว่าพวกเขากำลังขยายความร่วมมือระยะเวลา 16 ปี เพื่อตอบสนองสิ่งที่พวกเขาอธิบายว่าเป็นความต้องการโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่เพิ่มมากขึ้น ความมุ่งมั่นหลักคือแผนสำหรับ AWS ที่จะปรับใช้ GPU NVIDIA เพิ่มเติม 2 ล้านตัวทั่วทั้งโครงสร้างพื้นฐานทั่วโลกในช่วงปี 2570 และ 2571 ระบบที่วางแผนไว้ประกอบด้วย GPU NVIDIA Blackwell Ultra, Rubin และ Rubin Ultra พร้อมความจุที่มีไว้สำหรับปริมาณงานที่เกี่ยวข้องกับตัวแทน AI การค้นพบทางวิทยาศาสตร์ ระบบอัตโนมัติขององค์กร และ AI ทางกายภาพ เนื่องจากการประกาศใช้ภาษาอนาคต จึงอธิบายถึงการปรับใช้ที่วางแผนไว้ แทนที่จะเป็นการติดตั้งที่เสร็จสมบูรณ์หรือสินค้าคงคลังที่มีอยู่ในปัจจุบัน
บริษัทยังกล่าวอีกว่า AWS จะขยายความจุ NVIDIA Blackwell รวมถึง GPU RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition สำหรับอินสแตนซ์ Amazon EC2 G7 NVIDIA และ AWS ระบุว่าอินสแตนซ์ G7 ให้ประสิทธิภาพการอนุมาน AI 4.6 เท่า และประสิทธิภาพกราฟิก 2.1 เท่าของอินสแตนซ์ G6 รุ่นก่อนหน้า สิ่งเหล่านี้เป็นการอ้างสิทธิ์ในการเปิดเผยของบริษัท แหล่งที่มาไม่ได้ระบุเงื่อนไขการทดสอบ ปริมาณงาน ราคา หรือการตรวจสอบอิสระที่อยู่เบื้องหลังการเปรียบเทียบ AWS ได้รับการขนานนามว่าเป็นผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่รายแรกที่นำเสนออินสแตนซ์ที่เร่งความเร็วด้วย RTX PRO 4500 ตามการเปิดตัว
การทำงานร่วมกันที่กว้างขึ้นครอบคลุม AI หลายชั้น AWS และ NVIDIA กล่าวว่าพวกเขากำลังดำเนินการเพื่อนำโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ CPU ของ NVIDIA Vera มาสู่ AWS ขยาย NVLink Fusion ด้วยเทคโนโลยีหน่วยความจำแบนด์วิธสูงที่กำหนดเองของ NVIDIA โดยความร่วมมือกับซัพพลายเออร์หน่วยความจำ และรวมแพลตฟอร์มของ NVIDIA เข้ากับ AWS Nitro System และ Elastic Fabric Adapter พวกเขายังวางแผนที่จะนำเสนอโมเดลเปิดของ NVIDIA Nemotron ต่อไปผ่านทาง Amazon Bedrock และ Amazon SageMaker เร่งการประมวลผลข้อมูลและการจัดทำดัชนีเวกเตอร์ผ่านไลบรารี NVIDIA CUDA-X บน Amazon EMR และ Amazon OpenSearch และพัฒนาปริมาณงานด้านวิทยาการหุ่นยนต์ผ่านการใช้ Amazon Robotics แพลตฟอร์ม AI ทางกายภาพของ NVIDIA
รายละเอียดที่มา: nvidianews.nvidia.com ↗
ทำไมมันถึงสำคัญ
การประกาศดังกล่าวจะขยายโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์สำหรับการพัฒนาและการปรับใช้ AI ขนาดใหญ่ แต่โดยพื้นฐานแล้วเป็นแผนการมองไปข้างหน้า แทนที่จะเป็นหลักฐานที่แสดงว่าความจุได้ส่งมอบไปแล้ว นอกจากนี้ยังเชื่อมโยงโครงสร้างพื้นฐาน AI กับปริมาณงานของรัฐบาล การประมวลผลข้อมูลองค์กร และวิทยาการหุ่นยนต์ ขยายความร่วมมือนอกเหนือจากอินสแตนซ์ GPU เพียงอย่างเดียว
หากมีการส่งมอบ กำลังการผลิตเพิ่มเติมอาจส่งผลต่อความรวดเร็วขององค์กรในการย้ายโครงการ AI จากการทดลองไปสู่การใช้งานจริง การเปิดตัวครั้งนี้กำหนดกรอบการขยายตัวของระบบเอเจนต์โดยเฉพาะ ซึ่งอาจต้องใช้การเรียกโมเดลซ้ำๆ และโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่รองรับ และ AI ทางกายภาพ ซึ่งอาจต้องมีการจำลอง การฝึกอบรม และเวิร์กโหลดการตรวจสอบ นอกจากนี้ยังชี้ให้เห็นถึงการใช้งานทางวิทยาศาสตร์และระดับองค์กร โดยชี้ให้เห็นว่ากลุ่มเป้าหมายขยายไปไกลกว่าห้องปฏิบัติการชายแดนจำนวนไม่มาก แหล่งที่มาไม่ได้กำหนดจำนวนความจุที่วางแผนไว้ที่จะพร้อมใช้งานสำหรับลูกค้าคลาวด์ทั่วไป หรือวิธีจัดสรรการเข้าถึง
การประกาศดังกล่าวมีความสำคัญเนื่องจากเป็นการรวมการจัดหาฮาร์ดแวร์ การใช้งานระบบคลาวด์ และการบูรณาการซอฟต์แวร์ไว้ในข้อตกลงเชิงพาณิชย์เดียว โดยหลักการแล้ว ลูกค้า AWS จะสามารถใช้ GPU NVIDIA ควบคู่ไปกับซิลิคอนแบบกำหนดเองของ AWS และซีพียู NVIDIA Vera ได้ ในขณะที่ NVLink Fusion สามารถเชื่อมต่อ NVIDIA และส่วนประกอบ Trainium ภายในสถาปัตยกรรมแบบแร็คสเกลทั่วไปได้ บริษัทต่างๆ อธิบายว่านี่เป็นวิธีการสนับสนุนโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ต่างกัน นั่นอาจทำให้นักพัฒนามีตัวเลือกมากขึ้นในการจับคู่ปริมาณงานที่แตกต่างกันกับโปรเซสเซอร์ที่แตกต่างกัน แต่แหล่งที่มาไม่ได้ให้เกณฑ์มาตรฐานอิสระในการเปรียบเทียบการกำหนดค่าแบบผสมกับทางเลือกอื่น หรืออธิบายข้อจำกัดทางวิศวกรรมของการย้ายปริมาณงานระหว่างกัน
องค์ประกอบของรัฐบาลเพิ่มสัดส่วนการถือหุ้นเพื่อประโยชน์สาธารณะ AWS และ NVIDIA กล่าวว่าพวกเขาวางแผนที่จะสร้างโรงงาน AI สำหรับรัฐบาลสหรัฐฯ ซึ่งรวมถึง GPU 100,000 ตัวบนโครงสร้างพื้นฐาน AWS ที่ปลอดภัยสำหรับปริมาณงานของรัฐบาลกลางและความมั่นคงแห่งชาติในระดับผลกระทบ 6 ขึ้นไป การเผยแพร่ไม่ได้ระบุชื่อหน่วยงาน โปรแกรม สถานที่ปรับใช้ งบประมาณ ลำดับเวลา หรืองานเฉพาะที่ระบบเหล่านี้จะดำเนินการ ดังนั้นจึงกำหนดข้อผูกพันด้านโครงสร้างพื้นฐานที่ระบุไว้ ไม่ใช่หลักฐานของการปรับใช้ความมั่นคงแห่งชาติโดยเฉพาะหรือการประเมินผลที่ตามมา การใช้งานตามแผนยังทำให้การรักษาความปลอดภัย การควบคุมดูแลการจัดซื้อจัดจ้าง และการจัดการปริมาณงานที่มีความละเอียดอ่อนเป็นส่วนสำคัญสำหรับการรายงานเพิ่มเติม
กลไกเชิงโต้ตอบ: มันทำงานอย่างไร
สำรวจเทคโนโลยีเบื้องหลังการพัฒนานี้แบบโต้ตอบ
crm_get_transaction(id='4092').An agent must create a draft calendar event for Tuesday at 2 p.m. Which evidence would establish the requested result?
จะดูอะไรต่อไป.
คำถามสำคัญคือความจุของ GPU ที่วางแผนไว้มาถึงตามกำหนดเวลาหรือไม่ มีการนำไปใช้งานที่ไหน ลูกค้าสามารถเข้าถึงรายการใดบ้างและราคาเท่าใด และประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของบริษัทที่กล่าวอ้างนั้นถือเป็นการใช้งานการผลิตอิสระหรือไม่ ข่าวประชาสัมพันธ์ฉบับนี้ไม่ได้ระบุตารางเวลาการดำเนินงานโดยละเอียด ข้อผูกพันของลูกค้า ข้อกำหนดด้านพลังงาน หรือโครงการของรัฐบาลกลางที่เฉพาะเจาะจง
ขั้นแรก ดูการดำเนินการตามเป้าหมายปี 2027–2028 แหล่งที่มาไม่ได้แบ่ง GPU 2 ล้านตัวออกเป็นเหตุการณ์สำคัญประจำปี ภูมิภาค ไซต์ศูนย์ข้อมูล หรือปริมาณผลิตภัณฑ์เฉพาะ นอกเหนือจากการตั้งชื่อตระกูล Blackwell Ultra, Rubin และ Rubin Ultra และยังไม่ได้บอกว่ามีการสั่งซื้อ จัดไฟแนนซ์ ติดตั้ง หรือจองไว้สำหรับลูกค้าเป็นจำนวนเท่าใด การผลิต บรรจุภัณฑ์ เครือข่าย ความพร้อมของพลังงาน และการเปลี่ยนแปลงด้านกฎระเบียบหรือการควบคุมการส่งออกอาจส่งผลกระทบต่อขนาดขั้นสุดท้าย แต่การเผยแพร่ดังกล่าวไม่มีหลักฐานระดับโครงการในประเด็นเหล่านั้น
ประการที่สอง ตรวจสอบว่าประสิทธิภาพและประสิทธิภาพที่อ้างสิทธิ์แปลเป็นปริมาณงานจริงหรือไม่ AWS และ NVIDIA รายงานการประมวลผลข้อมูลที่เร็วขึ้นสูงสุด 3.7 เท่า และประสิทธิภาพด้านราคาที่ดีขึ้น 30% สำหรับการกำหนดค่า Amazon EMR ที่เร่งด้วย GPU บางรุ่น รวมถึงการทำดัชนีเวกเตอร์ที่เร็วขึ้นสูงสุด 9 เท่าโดยมีค่าใช้จ่ายหนึ่งในสี่ของ Amazon OpenSearch แหล่งที่มาไม่ได้ระบุชุดข้อมูล เส้นพื้นฐาน รูปร่างปริมาณงาน อัตราการใช้งาน หรือต้นทุนการดำเนินงานทั้งหมด จำเป็นต้องมีการทดสอบอิสระเพื่อพิจารณาว่าตัวเลขเหล่านั้นเป็นตัวแทนได้อย่างไรสำหรับลูกค้าที่ใช้การสร้างการดึงข้อมูล การค้นหาความหมาย การวิเคราะห์ขนาดใหญ่ หรือแอปพลิเคชันการผลิตอื่นๆ
สุดท้าย ชมการเปิดตัวโมเดล ชิ้นส่วนระบบรักษาความปลอดภัย และหุ่นยนต์ การเปิดตัวดังกล่าวระบุว่าโมเดล Nemotron จะวางจำหน่ายผ่าน Bedrock และ SageMaker แต่ไม่มีการระบุชื่อโมเดลใหม่ วันที่วางจำหน่าย ราคา หรือความพร้อมจำหน่ายในภูมิภาค โดยระบุว่า Amazon Robotics และ NVIDIA จะทำงานข้ามการจำลอง การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ การฝึกหุ่นยนต์ การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทาง ความปลอดภัยในการใช้งาน และการตรวจสอบความถูกต้องแบบเรียลไทม์ แต่จะไม่ประกาศหุ่นยนต์ สิ่งอำนวยความสะดวก ผลการใช้งาน หรือการประเมินความปลอดภัยโดยเฉพาะ สิ่งที่สำคัญที่สุดที่ไม่ทราบก็คือ การบูรณาการเหล่านี้ก่อให้เกิดผลประโยชน์ของลูกค้าที่วัดผลได้ และการป้องกันที่ตรวจสอบได้ในระดับที่บริษัทต่างๆ อธิบายไว้หรือไม่