AWS and NVIDIA deepen strategic collaboration to accelerate AI from pilot to production

基本信息

摘要/简介

今日在 NVIDIA GTC 2026 上，AWS 和 NVIDIA 宣布深化合作，推出多项新技术集成，以支持不断增长的 AI 计算需求，并助您构建和运行可投入生产的 AI 解决方案。

导语

在 NVIDIA GTC 2026 期间，AWS 与 NVIDIA 宣布深化战略合作，通过多项新技术集成，旨在应对日益增长的 AI 计算需求。这一举措的核心在于打通从概念验证到大规模生产的路径，解决企业在 AI 落地过程中面临的算力与工程挑战。阅读本文，您将了解双方如何通过软硬件协同优化，帮助您构建并运行可投入生产的高性能 AI 解决方案。

摘要

中文总结：

在 2026 年 NVIDIA GTC 大会上，AWS 与 NVIDIA 宣布深化战略合作关系。双方将通过新的技术集成，携手应对日益增长的 AI 算力需求，致力于帮助客户构建并运行可投入生产环境（Production-ready）的 AI 解决方案，从而加速 AI 项目从试点阶段迈向大规模生产应用的进程。

最佳实践

最佳实践指南

实践 1：利用 GH200 超级芯片突破内存瓶颈

说明: 在 AI 大模型训练中，显存容量往往是限制模型规模和性能的关键因素。通过采用配备 HBM3e 显存的 GH200 超级芯片，企业可以将原本需要分布式训练的多节点模型整合到更少的高性能节点上，或者训练参数量更大的模型，从而降低通信开销并加快训练速度。

实施步骤:

  1. 评估现有模型的显存占用情况，识别是否受限于 GPU 内存带宽或容量。
  2. 在 AWS 上申请访问配备 GH200 的实例，并配置相应的 AMI 和驱动。
  3. 将模型加载逻辑迁移至支持统一内存架构的环境中，以充分利用 Grace CPU 的内存可寻址能力。

注意事项: 需确保软件栈（如 CUDA、PyTorch）已更新至支持 GH200 新特性的版本，以获得最佳性能。

实践 2：参考 Project Ceiba 架构构建超大规模基础设施

说明: Project Ceiba 是专为大规模计算设计的超级计算机架构。对于致力于开发基础模型或多模态大模型的企业，在规划内部 AI 基础设施时，应参考此类架构设计，重点构建能够支持大规模集群互联的低延迟、高带宽网络架构（如结合 AWS EFA 和 NVIDIA Quantum-2 InfiniBand）。

实施步骤:

  1. 规划网络拓扑，确保计算集群内部具备无阻塞通信能力。
  2. 采用 Amazon FSx for Lustre 等高性能并行文件系统，解决海量训练数据的 I/O 瓶颈。
  3. 利用 AWS ParallelCluster 或 EKS 来调度和管理大规模计算作业。

注意事项: 超大规模集群对散热和电力有特殊要求，在云端部署时需关注实例配额限制和成本控制。

实践 3：使用 DGX Cloud on AWS 加速模型开发

说明: 为了缩短从概念验证到生产的周期，企业可采用 NVIDIA DGX Cloud on AWS。这项全托管服务将 NVIDIA 的 AI 软件和基础设施集成到 AWS 生态系统中，允许工程师无需管理底层硬件驱动和复杂的库依赖即可开始模型训练和微调，适合需要快速验证算法有效性的研发团队。

实施步骤:

  1. 在 AWS Console 中启动 DGX Cloud 实例。
  2. 预配置常用的 AI 框架环境（如 TensorFlow, PyTorch, NeMo），利用容器镜像快速启动开发环境。
  3. 集成 AWS S3 作为数据湖存储，实现数据与计算资源的无缝对接。

注意事项: 虽然 DGX Cloud 简化了硬件管理，但仍需建立严格的成本监控机制，避免非生产时间的资源浪费。

实践 4：采用 NVIDIA AI Enterprise 软件栈确保生产级稳定性

说明: 从实验环境迁移到生产环境时，开源软件可能缺乏商业支持。通过 AWS Marketplace 中的 NVIDIA AI Enterprise 软件，企业可以获得经认证、优化的 AI 框架和工具（如 Triton 推理服务器）。这有助于在部署关键业务 AI 应用时，获得企业级的可靠性、安全性和技术支持，满足行业合规要求。

实施步骤:

  1. 访问 AWS Marketplace，订阅 NVIDIA AI Enterprise。
  2. 在生产环境中部署 Triton Inference Server，用于模型推理服务的标准化托管。
  3. 利用 NVIDIA Base Command Manager 或 AWS Systems Manager 统一管理软件生命周期和补丁更新。

注意事项: 在部署前，务必验证所选软件版本与现有业务应用接口的兼容性。

实践 5：集成 Amazon SageMaker 与 NVIDIA 微服务优化推理流程

说明: 为了解决模型部署的“最后一公里”问题，建议将 Amazon SageMaker 的 MLOps 能力与 NVIDIA 的推理优化技术相结合。利用 NVIDIA TensorRT 等工具对模型进行量化、剪枝和编译，随后在 SageMaker 端点上进行部署，以最大化模型吞吐量并最小化推理延迟。

学习要点

  • AWS 将成为首家部署 NVIDIA Blackwell GPU 架构的云服务提供商。
  • 双方联合推出 Project Ceiba，计划部署一台搭载 20,000 个 Blackwell 超级芯片的超级计算机，用于支持 NVIDIA 的 AI 研发。
  • NVIDIA DGX Cloud 将作为一项托管服务引入 AWS 基础设施。
  • 双方将集成 NVIDIA Grace Hopper 超级芯片与 AWS UltraClusters 技术，以提供超级计算平台。
  • AWS 将把 NVIDIA AI Enterprise 和 NVIDIA Omniverse 等软件集成至其服务生态。
  • NVIDIA 计划在 AWS 上托管 NeMo Retriever 微服务，支持企业利用专有数据构建定制化大型语言模型。
  • 此次合作旨在通过整合 AWS 的基础设施与 NVIDIA 的计算能力，协助企业将 AI 应用从概念验证转化为生产环境。

引用

注：文中事实性信息以以上引用为准；观点与推断为 AI Stack 的分析。

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