AWSとNVIDIA、AIインフラ強化へ戦略的提携を拡大 – 200万基のGPUと次世代技術を提供 | Stucalc

AIワークロードの拡大と新たなニーズ
提携拡大による主な取り組み
両社CEOのコメント
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AIワークロードの拡大と新たなニーズ

AIワークロードは、モデルのトレーニングから実行、データ処理、インテリジェントアプリケーションの駆動に至るまで急速に拡大しています。顧客はエージェント型AI、科学的発見、企業業務の自動化、ロボティクスといった領域でワークロードを拡大しており、幅広いモデルの選択肢、高速なデータパイプライン、フィジカルAIなどの新たな機能が求められています。

提携拡大による主な取り組み

AWSとNVIDIAは、16年にわたる共同イノベーションを基盤とし、以下の取り組みを進めます。

GPU展開の拡大: 2027年から2028年にかけて、AWSのグローバルインフラ全体にNVIDIA Blackwell Ultra、Rubin、Rubin Ultra GPUをさらに200万基追加展開します。これにより、エージェント型AIからフィジカルAIまで、多様なワークロードを支援します。また、Amazon EC2 G7インスタンス向けにNVIDIA RTX PRO™ 4500 Blackwell Server Edition GPUの提供能力も拡大します。G7インスタンスは、前世代のG6インスタンスと比較して4.6倍のAI推論性能と2.1倍のグラフィックス性能を提供するとされています。AWSは、RTX PRO 4500を搭載したコンピューティングインスタンスを提供する最初の主要なクラウドプロバイダーとなります。
NVIDIA Vera CPUのサポート: NVIDIA Vera CPUベースのインフラをAWSに導入し、高速化されたインフラと高性能CPU演算を必要とするエージェント型AIワークロードをサポートします。
ヘテロジニアスAIインフラの強化: NVIDIA NVLink Fusion™をNVIDIA独自の広帯域メモリ（NVHBM）で拡張します。これにより、より高速かつ電力効率に優れたメモリが利用可能になり、AIワークロードの性能と効率が向上します。
政府向けAIファクトリーの構築: 連邦政府および国家安全保障関連のワークロード向けに、セキュアなAWSインフラ上に10万基のGPUを含むAIファクトリーを米国政府向けに構築します。これにより、政府機関はインパクトレベル6（IL6）以上の機密レベルが求められるワークロードにおいて、大規模なAI展開が可能になります。
セキュリティと信頼性の向上: NVIDIAプラットフォームをAWS Nitro SystemおよびElastic Fabric Adapter（EFA）と統合します。これにより、大規模な本番環境のAIワークロードに必要なセキュリティ、信頼性、ネットワークパフォーマンスを維持します。
NVIDIA Nemotron™ オープンモデルのサポート: Amazon BedrockおよびAmazon SageMakerでNVIDIA Nemotronオープンモデルのサポートを継続し、顧客にオープンモデルの選択肢をさらに提供します。
GPUアクセラレーションによるデータ処理とベクトルインデックス作成: NVIDIA cuDFおよびcuVS CUDA-X™ライブラリを活用し、Amazon EMRおよびAmazon OpenSearchでデータ処理とベクトルインデックス作成を高速化します。これにより、Amazon EMRでは最大3.7倍の処理速度と30%優れたコストパフォーマンス、Amazon OpenSearch Serviceではインデックス構築処理が最大9倍高速化され、コストを4分の1に削減できるとされています。
ロボティクス向けフィジカルAI: Amazon RoboticsはNVIDIAと協力し、NVIDIA Jetson™プラットフォーム、NVIDIA Omniverse™ライブラリ、NVIDIA Isaac™オープンロボティクス開発プラットフォームを含むNVIDIAのフルスタックフィジカルAIプラットフォームを統合した次世代ロボットの開発を加速させます。

両社CEOのコメント

AWSのCEOであるMatt Garman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、それらがシームレスに連携するという確実性も求めている」と述べ、AWSがNVIDIAのAI技術を実行するのに最適な環境であることに注力してきたことを強調しました。

NVIDIAの創業者兼CEOであるジェンスンフアン氏は、「NVIDIAとAWSは、AI時代の偉大な成長エンジンの1つを築き上げてきた。その需要はあらゆる予測を上回る勢いで推移している」と述べ、GPU、CPU、ネットワーキング、オープンモデル、ソフトウェアといったフルスタック全体にわたるパートナーシップの拡大により、エージェント型AIやフィジカルAIを現実のものにすると語りました。