AWS re:Inventにおいて、NVIDIAとAmazon Web Servicesは、相互接続技術、クラウドインフラストラクチャ、オープンモデル、そしてフィジカルAIに重点を置いた強化されたパートナーシップを発表しました。この協業により、カスタムシリコン、ネットワーク、AIソフトウェア、そしてロボティクスシミュレーションを含む、NVIDIAとAWSスタックの統合が深まります。特に、本番環境規模のAIとソブリンクラウドの要件に焦点を当てています。
AWS カスタムシリコンと次世代 AI インフラストラクチャ向け NVLink Fusion
今回の発表の重要なポイントは、AWSによるNVIDIA NVLink Fusionのサポートです。AWSは、カスタムAIインフラストラクチャの構築にNVLink Fusionのライセンスを取得します。AWSは、幅広いカスタム設計シリコンにNVLink Fusionテクノロジを追加する予定です。これには、推論タスクやエージェントAIモデルのトレーニングを目的とした次世代Trainium4アクセラレータが含まれます。NVIDIA NVLink Fusionを使用することで、AWSはNVIDIA NVLinkスケールアップインターコネクトをNVIDIA MGXラックアーキテクチャとそのカスタムシリコンに接続します。その目的は、パフォーマンスの向上、システム設計の簡素化、そして次世代のクラウドスケールAIプラットフォームの市場投入の迅速化です。
AWSは、ラック、シャーシ、電源供給、冷却サブシステムを含む、ラックスケールの包括的なソリューションを提供するNVLink Fusionサプライヤーエコシステムの恩恵も受けています。このエコシステムにより、AWSは高密度でAIに最適化されたインフラストラクチャを構築する際の調達と統合が容易になります。Trainium4は、NVLinkおよびNVIDIA MGXとシームレスに連携するように設計されています。これは、NVIDIAとAWSによる複数世代にわたるNVLink Fusionコラボレーションの第一段階となります。AWSは既にNVIDIA GPUを搭載したNVIDIA MGXラックを大規模に導入しており、NVLink Fusionの統合は、AWSシリコンとNVIDIAハードウェアを混在させる、さまざまなプラットフォームにわたる導入とシステム管理の標準化と合理化を目指しています。
さらに、AWSは様々な汎用ワークロードとクラウドネイティブワークロードに対応する様々なGraviton CPUを使用しています。AWS Nitro Systemは、仮想化、セキュリティ、データプレーンオフロードをサポートすることで重要な役割を果たし、AWSサービスの全体的なパフォーマンスと保護を向上させます。
NVIDIAの創業者兼CEOであるジェンスン・フアン氏は、今回の提携を、AIモデルの高性能化と企業における導入拡大に伴うGPUコンピューティングの需要の高まりへの対応と位置付けました。フアン氏は、NVLink FusionとAWS Trainium4の統合について、NVIDIAのスケールアップアーキテクチャとAWSのカスタムシリコンを融合し、AI産業革命を推進する次世代アクセラレーションプラットフォームを構築する方法だと説明しました。フアン氏は、この提携の目標は、高度なAIをより身近なものにし、世界中のインフラを広範なインテリジェンスへと進化させることだと述べました。
AWS CEOのマット・ガーマン氏は、両社の15年にわたる関係の深さを強調し、この協業が大規模AIインフラの発展に貢献していると述べました。ガーマン氏は、パフォーマンスの向上、効率性の向上、スケーラビリティの向上といった顧客成果についても言及しました。ガーマン氏は、Trainium、Graviton、NitroにおけるNVIDIA NVLink Fusionのサポートにより、AWSのお客様の新たな技術力を解き放ち、イノベーションを加速させると強調しました。
AWS 上の NVIDIA Vera Rubin アーキテクチャ
ネットワークに関しては、AWS 上の NVIDIA Vera Rubin アーキテクチャが AWS Elastic Fabric Adapter と Nitro System をサポートします。この設計により、AWS の既存のクラウド インフラストラクチャとの完全な互換性を確保しながら、柔軟で堅牢なネットワーク オプションをお客様に提供し、新しい AI サービスの提供を加速します。
ブラックウェルとAWS AIファクトリーによるスケールと主権の融合
AWSは、大規模なトレーニングおよび推論クラスタ向けに、NVIDIA HGX B300システムとNVIDIA GB300 NVL72 GPUを含むNVIDIA Blackwellアーキテクチャを追加することで、高速コンピューティングのポートフォリオを拡充します。さらに、ビジュアルおよびグラフィックスを多用するアプリケーション向けに設計されたNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUも、まもなくAWSで利用可能になる予定です。
これらのGPUは、AWS AIファクトリーのインフラストラクチャバックボーンの一部です。この新しいAIクラウドサービスは、AWSが管理する自社データセンター内に専用のAIインフラストラクチャを必要とするお客様向けです。このモデルは、お客様が管理する施設内でクラウドグレードのAIインフラストラクチャを提供します。これにより、組織は自社環境内のAIリソースに対する監視とセキュリティを維持できます。
また、データ管理にも重点を置いており、地域ごとのデータ所在地要件を満たしています。これにより、機密情報は指定された地理的制限内に留まり、規制基準を満たしながら円滑な運用が可能になります。このモデルは、高度なトレーニングおよび推論プラットフォームへの大規模なアクセスを提供し、ユーザーは大規模なデータセット全体にわたって複雑なAIソリューションを効率的に開発、展開、管理できます。
グローバルコミットメント
NVIDIA と AWS は、世界中に主権 AI クラウドを展開し、厳格な主権 AI ポリシーの遵守が必要な地域に高度な AI 機能を提供することに注力しています。AWS AI ファクトリーを通じて、両社は、高まる規制要件とデータ主権要件を満たしながら、比類のないコンピューティング能力を提供する、安全で主権のある AI インフラストラクチャの提供を計画しています。
AWSは、公共機関にとってAIファクトリーは連邦政府のスーパーコンピューティングおよびAI戦略における重要な転換点であると捉えています。お客様は、AWSの信頼性が高く、安全で、拡張性に優れたクラウドインフラストラクチャと、NVIDIA Blackwell GPU、そしてNVIDIA Spectrum-X Ethernetスイッチを含むNVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティングスタック全体を組み合わせることができます。
目標は、顧客が高度なAIサービスと機能にアクセスし、大規模なモデルをトレーニングおよび展開できる統合システムを構築することです。さらに、組織は現地の規制に準拠した独自のデータを厳格に管理できます。
AWS 上の NVIDIA ソフトウェア: 開発者とデータ エクスペリエンスを簡素化
NVIDIA と AWS は、非構造化データの処理を高速化し、エージェントのライフサイクルを管理するためのソフトウェアおよびデータ レイヤーでも連携しています。
Amazon OpenSearch Service に、ベクターインデックス構築のためのサーバーレス GPU アクセラレーション機能が追加されました。これは、GPU アクセラレーションを活用したベクター検索およびクラスタリングのためのオープンソースライブラリである NVIDIA cuVS を活用したものです。この統合により、ベクターを多用する非構造化データワークロードにおいて、GPU がデフォルトのエンジンとして主流となることが期待されます。
早期導入者からは、ワークフローの大幅な改善が報告されており、ベクトルインデックス作成が最大10倍高速化され、効率が大幅に向上したとの声も上がっています。さらに、この新しいアプローチは従来の方法に比べて約4分の1のコストで済むため、大幅なコスト削減につながります。これらの進歩は、ユーザーにスピードと経済性の両面をもたらす画期的な進歩と捉えられています。
これらのパフォーマンスとコストの強化により、検索レイテンシの短縮、書き込みパスの高速化、そして迅速なベクトルインデックス作成が不可欠な検索拡張生成などの動的AIパターンのスループット向上が実現します。AWSは、NVIDIA GPUを活用したサーバーレスベクトルインデックス作成を提供する最初の大手クラウドプロバイダーです。
AI エージェントを概念実証から本番環境に移行するには、顧客はパフォーマンス データ、最適化ツール、スケーラブルな管理を確認する必要があります。
NVIDIAとAWSは、複数の主要コンポーネントを統合することで、包括的なエンドツーエンドのソリューションを構築するために提携します。この連携により、両社のプラットフォーム全体にわたるエージェントの開発、管理、最適化プロセスを簡素化することを目指します。
この取り組みの中核を成すのは、エージェントの作成と管理を支援するために設計されたStrands Agentsです。これを補完するNVIDIA NeMo Agent Toolkitは、ディーププロファイリング、パフォーマンスチューニング、最適化のための高度なツールを提供し、効率的な導入を実現します。また、Amazon BedrockのAgentCoreは、AWS環境内でエージェント向けに安全かつスケーラブルなインフラストラクチャを提供し、アプリケーション間で信頼性の高い運用を実現します。これらの要素を組み合わせることで、プロトタイプビルドから本番環境対応の、観測可能でスケーラブルなAIエージェントへのスムーズな移行が実現します。
この拡張ソフトウェアパートナーシップは、NVIDIA NIMマイクロサービスや、音声向けNVIDIA Riva、科学ワークロード向けNVIDIA BioNeMoといったフレームワークを含む、AWSにおける既存のNVIDIA統合を基盤としています。これらの機能は、Amazon SageMakerおよびAmazon Bedrockにおけるモデル開発およびデプロイメントと組み合わせることで、使い慣れたAWSサービスを活用しながら、エージェントAI、音声AI、科学アプリケーションのデプロイメントを加速するように設計されています。
AWS で物理 AI とロボティクスを加速
このコラボレーションは物理的な AI とロボット工学にも広がっており、ロボット モデルのトレーニングと展開には高品質のデータセットと強力なシミュレーション フレームワークが不可欠です。
NVIDIA Cosmos ワールド ファンデーション モデル (WFM) が、Amazon EKS 上の NVIDIA NIM マイクロサービスとして利用可能になりました。これにより、お客様は信頼性と柔軟性を確保するクラウドネイティブの Kubernetes ベースの環境で、リアルタイムのロボット制御およびシミュレーション ワークロードを実行できるようになります。
大規模な合成データ生成などのバッチ指向およびオフラインタスク向けに、Cosmos WFM は AWS Batch のコンテナとしても提供されます。これにより、多様な世界の状態やシナリオを大規模に生成するための高スループットワークフローがサポートされます。
Cosmosが生成する世界状態は、NVIDIA Isaac SimやIsaac Labといったオープンソースのシミュレーション・学習フレームワークにおいて、ロボットの行動を訓練・検証するために使用できます。このプロセスにより、様々な開発・テスト段階を支援する包括的なパイプラインが構築されます。まず、Cosmos WFMは構造化された多様な環境を生成し、幅広い評価シナリオを提供します。
次に、Isaac SimとIsaac Labは、これらの環境内でロボットシステムとポリシーをシミュレートします。このシミュレーションフェーズにより、制御された環境下でロボットの動作を徹底的にテストし、改良することができます。最後に、モデルはシミュレーションによって検証され、その後、実機ロボットに展開されます。このアプローチにより、反復テストに伴うリスクとコストが最小限に抑えられ、より信頼性が高く効率的な開発サイクルが実現します。
様々なロボティクス企業が、ロボティクス開発ライフサイクル全体を通してAWS上のNVIDIA Isaacプラットフォームを既に活用しています。これには、Agility Robotics、Agile Robots、ANYbotics、Diligent Robotics、Dyna Robotics、Field AI、Haply Robotics、Lightwheel、RIVR、Skild AIが含まれます。これらの企業のユースケースは、ロボットが生成するデータの収集、保存、処理から、実世界のアプリケーションの拡張に必要なトレーニングやシミュレーションタスクまで多岐にわたります。
長期的な協力と業界におけるポジショニング
これらの拡張発表は、AWSとNVIDIAの長年にわたる関係に基づいています。NVIDIAは最近、AWS Global GenAI Infrastructure and Data Partner of the Yearを受賞しました。この賞は、AWS Generative AI Competencyを取得したテクノロジーパートナーを表彰するもので、複数のデータ形式やフォーマットにわたるベクトル埋め込み、データの保存と管理、合成データ生成をサポートするパートナーを表彰します。
この連携拡大により、AWSとNVIDIAは緊密に統合されたクラウド規模のAIプラットフォームを提供できるようになります。これらのプラットフォームは、パフォーマンスと主権の両方のニーズに対応すると同時に、実験的なAIプロジェクトから大規模な本番環境への展開まで、企業にとってよりスムーズな道筋を提供することを目指しています。
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