Amazon Web ServicesとNVIDIAは、共同インフラストラクチャ構想の大幅な拡大を発表し、2027年から2028年にかけてAWSデータセンター全体に2万個のNVIDIA GPUを追加導入する計画を明らかにした。16年にわたる技術協力関係を基盤としたこの拡大された協業は、アクセラレータ容量、ホストCPUアーキテクチャ、高帯域幅インターコネクト、政府機関への導入、高速データ処理パイプラインなど、AIインフラストラクチャのエンドツーエンドのスケーリングを目的としている。
AWSのCEOであるマット・ガーマン氏は、「顧客はAIワークロードに最適なツールを自由に選択できることを望んでおり、すべてがシームレスに連携して動作するという確信を求めている」と述べた。NVIDIAの創業者兼CEOであるジェンセン・フアン氏は、両社が「AI時代の偉大な成長エンジンの1つを構築しており、需要はあらゆる予測を上回っている」と述べ、GPU、CPU、ネットワーク、オープンモデル、ソフトウェアにわたる拡大により、エージェント型AIと物理型AIを大規模に動作させていることを指摘した。
スケーリングされたGPUデプロイメントとEC2 G7インスタンス
複数年にわたる展開により、2万個のNVIDIA Blackwell Ultra、Rubin、およびRubin Ultra GPUがAWSグローバルインフラストラクチャに統合されます。これは、分散トレーニング、科学シミュレーション、エンタープライズオートメーション、およびエージェントワークフローを処理する大規模なAIファクトリーを支えるために特別に設計されています。
AWS は、Amazon EC2 G7 インスタンスに NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPU を導入することで、現行世代の Blackwell フリートを拡張しています。AWS は、RTX PRO 4500 で高速化されたインスタンスを提供する最初の主要クラウドプロバイダーであり、前世代の EC2 G6 インスタンスと比較して、AI 推論パフォーマンスが最大 4.6 倍、グラフィックス スループットが 2.1 倍向上します。これらの高密度ノード全体でクラスタ全体のスループットと低レイテンシを維持するために、両社は大規模 GPU トレーニング クラスタ向けに最適化されたNVIDIA Spectrum ネットワーク最適化について協力しています。
NVIDIA Vera CPUとカスタムHBM搭載のNVLink Fusion
マルチステップのエージェント型AIワークロードのコンピューティング要件に対応するため、AWSとNVIDIAは協力してNVIDIA Vera CPUベースのインフラストラクチャをAWSに導入します。NVIDIAはVeraを次世代AI向けに特化して設計されたものと説明しており、AWSの顧客に高性能CPUオプションと高速化されたインフラストラクチャを提供し、自社開発のカスタムシリコンからパートナー企業のCPUやアクセラレータまで、可能な限り幅広いコンピューティングオプションを提供するというAWSの戦略を補完するものです。
相互接続とメモリの分野では、NVIDIAとAmazonのAnnapurna LabsがNVIDIA NVLink Fusionをめぐるパートナーシップを拡大しています。当初は次世代AWS Trainiumプロセッサ向けに導入されたNVLink Fusionは、メモリサプライヤーとの提携により、NVIDIA独自の高帯域幅メモリ（NVHBM）技術と組み合わされるようになりました。NVIDIAによると、この組み合わせにより、Trainiumはより高速で電力効率の高いメモリを利用できるようになり、Annapurna LabsはTrainiumシリコンとNVIDIA GPUを共有のスケールアップ可能なラックアーキテクチャ内で組み合わせることができるようになります。
連邦政府および国家安全保障業務向け専用AIファクトリー
政府機関のニーズに対応するため、AWSとNVIDIAは、隔離された安全なAWSインフラストラクチャ上に展開される100,000万個のGPUを搭載した専用AIファクトリーを共同開発しています。この環境は、機密性の高い連邦政府機関や国防関連のワークロードをサポートするように設計されており、インパクトレベル6（IL6）以上の機密情報に対するコンプライアンスと運用上のセキュリティを提供します。
コアプラットフォーム統合：Nitro、データ処理、およびロボティクス
この拡大された提携関係は、AWSスタック全体にわたる既存のコア技術統合を引き続き活用するものです。
- AWS NitroシステムとEFA： NVIDIA GPUおよびTrainiumベースのすべてのEC2インスタンスは、オフロード仮想化とハードウェアセキュリティのためにAWS Nitroシステムに依存しており、Elastic Fabric Adapter（EFA）ネットワークと組み合わせることで、ラインレートで低遅延のスケールアウト相互接続を実現しています。
- マネージドオープンモデル： NVIDIA Nemotronのオープンモデルファミリーは、引き続きAWSにネイティブに統合されており、Amazon Bedrock上ではフルマネージド型のサーバーレスエンドポイントとして、Amazon SageMaker上ではカスタマイズ可能な基盤モデルとして提供されます。
- ハードウェアアクセラレーションによる分析と検索： Amazon EMRは、Amazon EC2 G7インスタンスとNVIDIA cuDFライブラリを活用することで、標準的なCPU構成と比較して最大3.7倍高速なデータ処理スループットと30%のコストパフォーマンス向上を実現しています。さらに、Amazon OpenSearch Serviceは、NVIDIA CUDA-X cuVSライブラリを介して専用GPUを活用したベクトルインデックス作成により、マネージド環境とサーバーレス環境の両方で、最大9倍高速なインデックス構築時間を、約4分の1のインフラストラクチャコストで実現しています。
- 物理AIとロボット自動化： Amazon Roboticsは、NVIDIA Jetsonエッジコンピューティングモジュール、Omniverseシミュレーションライブラリ、Isaacロボティクスプラットフォームなど、NVIDIAの物理AIポートフォリオを統合しています。GPUアクセラレーション対応のEC2インスタンス上で動作するこのパイプラインは、自動化倉庫システム向けに、大規模な合成データ生成、シミュレーション、ロボットトレーニング、経路最適化、機能安全、実環境とシミュレーションの検証をサポートします。
Amazon