Що сталося
AWS і NVIDIA оголосили про розширену стратегічну співпрацю, зосереджену на збільшенні обчислювальної потужності ШІ та інтеграції більшої кількості апаратного та програмного забезпечення NVIDIA із службами AWS. Компанії кажуть, що AWS планує розгорнути 2 мільйони додаткових графічних процесорів NVIDIA Blackwell Ultra, Rubin і Rubin Ultra у своїй глобальній інфраструктурі в 2027 і 2028 роках, включаючи фабрики штучного інтелекту та потужності для агентного штучного інтелекту, наукових відкриттів, автоматизації підприємства та фізичних робочих навантажень штучного інтелекту.
AWS і NVIDIA заявили, що розширюють 16-річну співпрацю, щоб задовольнити те, що вони описують як прискорення попиту на інфраструктуру ШІ. Основним зобов’язанням для AWS є розгортання 2 мільйонів додаткових графічних процесорів NVIDIA у своїй глобальній інфраструктурі протягом 2027 і 2028 років. Заплановані системи включають графічні процесори NVIDIA Blackwell Ultra, Rubin і Rubin Ultra з потужністю, призначеною для робочих навантажень, пов’язаних із агентами ШІ, науковими відкриттями, автоматизацією підприємства та фізичним ШІ. Оскільки в оголошенні використовується мова майбутнього часу, воно описує заплановане розгортання, а не завершену інсталяцію чи доступний наразі інвентар.
Компанії також повідомили, що AWS розширить свою потужність NVIDIA Blackwell, включаючи графічні процесори RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition для екземплярів Amazon EC2 G7. NVIDIA і AWS стверджують, що екземпляри G7 забезпечують у 4,6 рази продуктивність штучного інтелекту та в 2,1 рази вищу продуктивність графіки, ніж екземпляри G6 попереднього покоління. Це претензії в релізі компаній; джерело не визначає умови тестування, навантаження, ціни чи незалежну перевірку, що стоїть за порівняннями. Згідно з релізом, AWS описується як перший великий хмарний постачальник, який пропонує інстанси, прискорені RTX PRO 4500.
Більш широке співробітництво охоплює кілька рівнів стеку ШІ. AWS і NVIDIA заявили, що вони працюють над впровадженням інфраструктури на основі ЦП NVIDIA Vera в AWS, розширюють NVLink Fusion за допомогою спеціальної технології високосмугової пам’яті NVIDIA у співпраці з постачальниками пам’яті та інтегрують платформу NVIDIA із AWS Nitro. Система та еластичний тканинний адаптер. Вони також планують продовжувати пропонувати відкриті моделі NVIDIA Nemotron через Amazon Bedrock і Amazon SageMaker, прискорити обробку даних і векторну індексацію за допомогою бібліотек NVIDIA CUDA-X на Amazon EMR і Amazon OpenSearch, а також розширити робототехнічне робоче навантаження через Використання Amazon Robotics фізичної платформи ШІ NVIDIA.
Деталі джерела: nvidianews.nvidia.com ↗
Чому це важливо
Оголошення розширить хмарну інфраструктуру, доступну для широкомасштабної розробки та розгортання штучного інтелекту, але це, перш за все, перспективний план, а не доказ того, що потужності вже надано. Він також пов’язує інфраструктуру штучного інтелекту з урядовими робочими навантаженнями, обробкою корпоративних даних і робототехнікою, розширюючи партнерство за межі лише екземплярів GPU.
Якщо додаткова потужність буде доставлена, вона може вплинути на те, як швидко організації переведуть проекти ШІ з експериментів на виробництво. Випуск конкретно обрамляє розширення навколо агентських систем, для яких можуть знадобитися повторювані виклики моделі та допоміжна інфраструктура даних, а також фізичний штучний інтелект, для якого можуть знадобитися навантаження моделювання, навчання та перевірки. Це також вказує на наукове та корпоративне використання, припускаючи, що цільова аудиторія виходить за межі невеликої кількості прикордонних лабораторій. Джерело не встановлює, яка частина запланованої потужності буде доступна звичайним хмарним клієнтам або як буде розподілятися доступ.
Оголошення має велике значення, оскільки воно поєднує постачання апаратного забезпечення, розгортання хмари та інтеграцію програмного забезпечення в одній комерційній угоді. Клієнти AWS, в принципі, зможуть використовувати графічні процесори NVIDIA разом із спеціальними процесорами AWS Silicon і NVIDIA Vera, тоді як NVLink Fusion може об’єднати компоненти NVIDIA і Trainium у загальній архітектурі стелажного масштабу. Компанії описують це як спосіб підтримки різнорідної інфраструктури ШІ. Це може дати розробникам більше можливостей для підбору різних робочих навантажень для різних процесорів, але джерело не надає незалежних тестів порівняння змішаних конфігурацій з альтернативними або пояснює інженерні обмеження переміщення робочих навантажень між ними.
Урядовий компонент підвищує ставки суспільних інтересів. AWS і NVIDIA заявили, що планують побудувати фабрики штучного інтелекту для уряду США, включаючи 100 000 графічних процесорів на захищеній інфраструктурі AWS для навантажень федеральної та національної безпеки на рівні впливу 6 і вище. У випуску не згадуються агентства, програми, місця розгортання, бюджети, часові рамки чи конкретні завдання, які виконуватимуть ці системи. Таким чином, він встановлює заявлені інфраструктурні зобов’язання, а не докази конкретного розгортання національної безпеки чи оцінку його наслідків. Заплановане використання також робить безпеку, нагляд за закупівлями та обробку конфіденційних робочих навантажень важливими сферами для подальшого звітування.
Інтерактивний механізм: як він насправді працює
Дослідіть технологію, що лежить в основі цієї розробки, в інтерактивному режимі.
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?
Що дивитися далі
Ключові питання полягають у тому, чи забезпечується запланована потужність GPU за розкладом, де вона розгортається, до чого клієнти можуть отримати доступ і за яку ціну, а також чи твердження компаній щодо продуктивності та ефективності справедливі при незалежному виробничому використанні. У випуску не наводиться детальний графік впровадження, зобов’язання клієнтів, вимоги до електроенергії чи конкретні федеральні програми.
По-перше, спостерігайте за виконанням цільового показника на 2027–2028 роки. Джерело не розбиває 2 мільйони графічних процесорів на щорічні етапи, регіони, сайти центрів обробки даних або конкретну кількість продуктів, окрім назв сімейств Blackwell Ultra, Rubin і Rubin Ultra. Там також не зазначено, скільки потужностей було замовлено, профінансовано, встановлено чи зарезервовано для клієнтів. Виробництво, упаковка, мережа, доступність електроенергії та зміни в нормативних актах або експортному контролі можуть вплинути на остаточний масштаб, але випуск не містить доказів на рівні проекту щодо цих питань.
По-друге, перевірте, чи заявлені ефективність і продуктивність перетворюються на реальне робоче навантаження. AWS і NVIDIA повідомляють про швидшу обробку даних у 3,7 рази та кращу цінову продуктивність на 30% для певних конфігурацій Amazon EMR із прискоренням GPU, а також до 9 разів швидшу векторну індексацію за чверть вартості на Amazon OpenSearch. Джерело не вказує набори даних, базові лінії, форми робочого навантаження, коефіцієнти використання або загальні операційні витрати. Необхідне незалежне тестування, щоб визначити, наскільки репрезентативними є ці цифри для клієнтів, які використовують генерацію з доповненим пошуком, семантичний пошук, широкомасштабну аналітику чи інші виробничі програми.
Нарешті подивіться практичне розгортання моделі, елементів безпеки та робототехніки. У релізі говориться, що моделі Nemotron будуть доступні через Bedrock і SageMaker, але не вказуються нові назви моделей, дати випуску, ціни чи регіональна доступність. У ньому сказано, що Amazon Robotics і NVIDIA працюватимуть із симуляцією, генерацією синтетичних даних, навчанням роботів, оптимізацією маршруту, функціональною безпекою та перевіркою від реального до симулятора, але не повідомляється про конкретного робота, об’єкт, результат розгортання чи оцінку безпеки. Найважливішим невідомим є те, чи дають ці інтеграції вимірні переваги клієнтам і перевірені гарантії в тому масштабі, який описують компанії.