Новый уровень вычислений: EC2 G7 на базе Blackwell
Amazon Web Services расширил линейку инстансов EC2, добавив тип G7, построенный на графических процессорах NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition. Это решение направлено на снижение операционной нагрузки при развертывании AI-моделей, графики и аналитики данных. Инстансы поддерживают конфигурации от 1 до 8 GPU, обеспечивая до 256 ГБ памяти GPU, сеть EFA скоростью 700 Гбит/с и до 7,6 ТБ локального NVMe SSD.
Ключевое преимущество G7 — возможность точно подбирать мощность под задачу, избегая переплаты за избыточные ресурсы. Поддержка доступна через AMI, контейнеры, EMR, EKS, ECS и скоро появится в SageMaker AI.
Скорость и экономия: GPU-поиск в OpenSearch
В Amazon OpenSearch Serverless библиотека NVIDIA cuVS теперь используется по умолчанию для индексации векторов. Это превращает ускоренный GPU-поиск из нишевой оптимизации в стандартную функцию платформы. Для разработчиков RAG-систем, семантического поиска и агентов AI это означает прямой путь к продакшену без управления инфраструктурой.
Рекорды обучения: AWS Exemplar Cloud для GB300
AWS достигла статуса NVIDIA Exemplar Cloud для платформы NVIDIA GB300. Это означает, что облако прошло строгие тесты NVIDIA и демонстрирует пиковую производительность для задач обучения больших моделей. Статус гарантирует клиентам предсказуемые результаты, оптимизацию общей стоимости владения (TCO) и возможность быстрее переводить проекты из стадии планирования в работу.
Сравнительные метрики производительности
Вот как новые решения NVIDIA и AWS соотносятся с предыдущим поколением и CPU-решениями:
| Параметр | Показатель | Сравнение / Контекст |
|---|---|---|
| AI-инференс (EC2 G7 vs G6) | До 4.6x | Рост производительности вывода моделей |
| Графика (EC2 G7 vs G6) | До 2.1x | Ускорение рендеринга и визуализации |
| Скорость векторного поиска (cuVS vs CPU) | До 10x | При стоимости в 4 раза ниже CPU-сборок |
| Время создания БД (миллиарды векторов) | < 1 часа | Практичность построения масштабируемых баз |
Почему это важно
Интеграция Blackwell, cuVS и GB300 закрывает все слои AI-стека: от обучения (GB300) до поиска (cuVS) и инференса/графики (G7). Для бизнеса это означает переход от экспериментов к стабильному масштабируемому продакшену с предсказуемой стоимостью и высокой скоростью отклика.
Источник: NVIDIA Blog ↗