AWS és NVIDIA új szintre emeli az AI infrastruktúrát 2026-ban

Az AI fejlesztése napjaink egyik legdinamikusabb területe, ahol már nem elég a kísérletezés: a vállalatoknak megbízható, nagy teljesítményű és biztonságos rendszerekre van szükségük, amelyek valódi üzleti eredményeket hoznak. Ezt a kihívást ismerte fel az AWS és az NVIDIA, akik a 2026-os NVIDIA GTC konferencián bejelentették stratégiai együttműködésük bővítését. Az új technológiai integrációk az AI megoldások fejlesztését és zavartalan működtetését segítik elő a gyakorlatban, akár a legnagyobb méretű modellek esetében is.

Több mint egymillió NVIDIA GPU világszerte az AWS felhőjében

2026-tól az AWS több mint egymillió új NVIDIA GPU-val bővíti globális adatközpontjait, beleértve a legújabb Blackwell és Rubin GPU architektúrákat. Ez az eddigi legnagyobb GPU-kínálat, amelyet egyetlen felhőszolgáltató biztosít az AI és gépi tanulás különféle igényeihez. Az együttműködés nem csupán a hardverre terjed ki, hanem az infrastruktúra más területein is, például a hálózati kapcsolatok optimalizálásában, melyek nélkülözhetetlenek a komplex AI rendszerek hatékony működéséhez.

Amazon EC2 új generációs GPU-kal – elsőként az AWS-nél

Az AWS az első nagyobb felhőszolgáltatóként támogatja a közeljövőben az NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPU-kat az Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) szolgáltatásban. Ezek a GPU-k nem csak a gépi tanulás és AI modellek futtatására alkalmasak, hanem kiválóan kezelik az olyan területeket is, mint a videó streaming, tartalomgenerálás vagy éppen a nagy teljesítményű adatvizualizáció. Az EC2 új generációs Nitro rendszerével kombinálva a felhasználók biztosak lehetnek abban, hogy a számítási kapacitás maximálisan kihasználható, miközben az adatok biztonsága is garantált.

Hatékonyabb interkonektivitás diszaggregált LLM inferencia esetén

Az AI modellek mérete folyamatosan növekszik, ami új kihívásokat hoz a GPU-k közti kommunikációban. Az AWS és az NVIDIA ezért bevezeti az NVIDIA Inference Xfer Library (NIXL) támogatását az AWS Elastic Fabric Adapter (EFA) interfészén keresztül, amely jelentősen felgyorsítja a nagy nyelvi modellek (LLM) inferencia folyamatát. Ez a megoldás alacsony késleltetésű, nagy átviteli sebességű adatmozgást tesz lehetővé a GPU-k és az AWS saját Trainium gyorsítói között, így gyorsabbá és hatékonyabbá válik a token generálás és a memória kezelés, ami kulcsfontosságú az ipari AI alkalmazásokban.

Adatfeldolgozás háromszoros gyorsasággal Apache Spark alatt

Az adatfeldolgozás és az elemzés kulcsfontosságú az AI fejlesztések gyorsításában. Az AWS és az NVIDIA együttműködésének köszönhetően az Amazon EMR szolgáltatás, amely az Apache Spark futtatására specializálódott, most háromszor gyorsabb teljesítményt nyújt az Amazon EKS környezetében, G7e típusú EC2 példányokon. Ez azt jelenti, hogy az adatkutatók és mérnökök jelentősen lerövidíthetik a hosszú adatfeldolgozási ciklusokat, így gyorsabban juthatnak értékes üzleti információkhoz és fejleszthetik AI modelljeiket.

NVIDIA Nemotron modellek finomhangolása az Amazon Bedrock platformon

Az AI modellek testreszabása egyre fontosabbá válik a különböző iparágak speciális igényei miatt. Az AWS és az NVIDIA további újdonsága, hogy hamarosan az Amazon Bedrock platformon Reinforcement Fine-Tuning (RFT) segítségével lehet finomhangolni a Nemotron modelleket. Ez a lehetőség különösen hasznos lesz azoknak a fejlesztőcsapatoknak, akik egyedi, domain-specifikus viselkedést szeretnének kialakítani AI megoldásaikban, hogy még relevánsabb és hatékonyabb eredményeket érjenek el.

Az AWS és NVIDIA együttműködésének részleteiről, valamint az új fejlesztések technológiai hátteréről bővebben is olvashatunk ezen a linken: anchor szöveg. Az újítások világosan mutatják, hogy a jövő AI rendszerei nemcsak nagyobb teljesítményt, hanem jobb integrációt és biztonságot is kínálnak, így egyre több vállalat tudja majd valódi üzleti értékké formálni az AI kínálta lehetőségeket.