NVIDIA и Amazon Web Services расширяют сотрудничество, внедряя графические процессоры Blackwell в инстансы EC2 и делая GPU-ускорение стандартом для векторного поиска в OpenSearch.
3 мин
Компании NVIDIA и Amazon Web Services (AWS) объявили о новом этапе сотрудничества, направленном на упрощение развертывания систем искусственного интеллекта в промышленных масштабах. Главным нововведением стал запуск новых облачных инстансов Amazon EC2 G7 на базе архитектуры Blackwell, а также интеграция библиотеки NVIDIA cuVS в Amazon OpenSearch Serverless.
Для индустрии это означает существенное снижение барьеров при создании высоконагруженных приложений. Инфраструктура, которая ранее требовала сложной настройки и управления, теперь доступна в формате готовых облачных решений с предсказуемой стоимостью и высокой производительностью.
Создание ИИ-систем корпоративного уровня всегда было сопряжено с рядом технических компромиссов. Разработчикам требуется обеспечивать низкую задержку при выводе моделей (inference), быстрый поиск по векторным базам данных для систем генерации с дополненной выборкой (RAG) и при этом контролировать расходы на инфраструктуру.
How Businesses Are Building Specialized AI They Can Trust
Долгое время векторный поиск опирался преимущественно на центральные процессоры (CPU). По мере роста объема данных до миллиардов параметров, традиционные подходы стали узким местом, увеличивая как время отклика, так и финансовые затраты на поддержание серверов.
Новые инстансы Amazon EC2 G7 оснащены серверными графическими процессорами NVIDIA RTX PRO 4500 поколения Blackwell. По сравнению с предыдущим поколением G6, новые серверы демонстрируют прирост производительности до 4,6 раз в задачах вывода ИИ-моделей и до 2,1 раз в графических вычислениях. Максимальная конфигурация включает до восьми GPU, 256 ГБ видеопамяти и сетевую пропускную способность до 700 Гбит/с.
Второе важное обновление касается Amazon OpenSearch Serverless. Теперь GPU-ускорение индексации с использованием библиотеки NVIDIA cuVS становится стандартом по умолчанию. По данным компаний, это делает векторное индексирование до 10 раз быстрее при снижении затрат на 75% по сравнению с решениями на базе CPU. Построение базы данных на миллиард векторов теперь занимает менее одного часа.
Кроме того, AWS получила статус NVIDIA Exemplar Cloud для рабочих нагрузок по обучению моделей на системах GB300. Это подтверждает, что облачная инфраструктура Amazon соответствует строгим эталонным тестам производительности NVIDIA.
NVIDIA Powers Over 400 of the World’s 500 Fastest Supercomputers
Наиболее примечательным аспектом этой новости является не просто увеличение вычислительной мощности, а смена парадигмы в работе с данными. Использование GPU для векторного поиска превращается из специализированного проекта по оптимизации, требующего редких инженерных компетенций, во встроенную облачную функцию.
Для команд, разрабатывающих ИИ-агентов, рекомендательные системы и семантический поиск, это означает возможность сосредоточиться на логике продукта, а не на управлении инфраструктурой. Бессерверный (serverless) подход OpenSearch позволяет автоматически масштабировать ресурсы, снижая операционную нагрузку в периоды простоя.
Мы наблюдаем тенденцию к глубокой интеграции аппаратного и программного обеспечения на уровне облачных провайдеров. Ожидается, что в ближайшие годы граница между управлением «железом» и развертыванием приложений будет стираться еще сильнее.
Доступность архитектуры Blackwell в массовых сервисах AWS ускорит переход корпоративного сектора от экспериментальных ИИ-проектов к полноценным производственным решениям. Время покажет, как быстро другие крупные облачные игроки смогут предложить аналогичный уровень бесшовной интеграции инструментов NVIDIA в свои управляемые базы данных.
NAIRR Science Program Reshapes Scientific Research, Powered by NVIDIA AI Infrastructure
Интеграция архитектуры Blackwell в облачные сервисы AWS и ускорение OpenSearch делают развертывание высокопроизводительных ИИ-систем более доступным и дешевым для корпоративного сектора.
Аппаратное GPU-ускорение векторного поиска перестает быть сложной инженерной задачей и становится стандартной, встроенной функцией серверных баз данных.
