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

基本信息

摘要/简介

在今天的 NVIDIA GTC 2026 大会上，AWS 与 NVIDIA 宣布深化合作，推出多项新技术集成，以支持日益增长的 AI 算力需求，并帮助您构建和运行可用于生产环境的 AI 解决方案。

导语

AWS 与 NVIDIA 在 GTC 2026 上宣布深化战略合作，通过多项新技术集成，旨在解决从 AI 试验到生产环境落地的算力瓶颈。这一合作不仅优化了基础设施性能，也为企业提供了更稳定、高效的 AI 开发路径。本文将详细解读双方的技术整合细节，并分析这些进展如何帮助您加速构建可用于生产环境的 AI 解决方案。

摘要

在2026年NVIDIA GTC大会上，AWS与NVIDIA宣布深化战略合作，推出新的技术集成。此次合作旨在应对日益增长的AI算力需求，协助客户构建并部署生产就绪的AI解决方案，加速AI从试点阶段迈向大规模生产应用。

技术分析

AWS与NVIDIA战略合作技术深度分析

1. 核心技术架构解析

合作背景与定位

此次合作的核心在于解决生成式AI从模型训练向大规模生产部署迁移过程中的基础设施瓶颈。重点在于通过软硬协同，解决算力利用率、数据吞吐及工程复杂度问题。

核心技术逻辑

AWS与NVIDIA的合作模式已从简单的硬件集成转向系统级优化：

  1. 硬件虚拟化重构：利用AWS Nitro系统对NVIDIA GPU进行物理级虚拟化隔离，旨在降低虚拟化损耗，提供接近裸金属的性能表现。
  2. 全栈软件集成：NVIDIA AI Enterprise软件套件与AWS SageMaker、Bedrock等平台进行深度适配，统一MLOps流程。
  3. 网络通信优化：针对大规模集群训练，优化网络拓扑以减少通信延迟。

2. 关键技术要点

涉及的关键技术组件

  1. NVIDIA Blackwell架构：作为计算核心，支持FP4/FP8等低精度计算格式，提升训练与推理效率。
  2. AWS Nitro System：负责轻量级硬件卸载，将CPU资源释放给计算任务，并对GPU进行资源切分。
  3. EFA (Elastic Fabric Adapter)：AWS的高性能网络接口，支持RDMA，用于节点间的高速互联。
  4. Project Ceiba：双方共建的超级计算机项目，用于验证大规模AI集群的稳定性与性能。
  5. NVIDIA AI Enterprise & AWS SageMaker：整合软件栈，覆盖从数据处理到模型部署的全生命周期。

技术实现原理

  • 数据路径优化：通过AWS EFA网络对接NVIDIA GPUDirect技术（包括GPUDirect Storage和RDMA），实现GPU与存储、GPU与GPU之间的直接内存访问，绕过CPU内核栈，降低延迟。
  • 集群通信调优：联合优化NCCL（NVIDIA集合通信库），使其适配AWS EC2的放置组策略和网络拓扑，确保在大规模分布式训练下的线性加速比。

解决的技术瓶颈

  • 大规模训练稳定性：针对万亿参数级模型，解决断点续训和容错机制问题。
  • 显存与带宽瓶颈：利用SageMaker的模型并行技术与NVIDIA Tensor Core协同，结合Amazon S3构建分层存储，突破单机显存限制。

3. 实际应用价值

对企业IT架构的影响

这一合作架构为企业提供了一种标准化的AI基础设施路径。企业在构建AI平台时，无需在“云原生弹性”与“本地超算性能”之间进行单一选择，可以利用AWS的弹性调度能力获得高性能计算资源。

业务落地指导

  • 降低工程门槛：通过预集成的软件栈，减少运维人员在环境配置和网络调优上的时间成本。
  • 成本与性能平衡：利用Nitro系统的细粒度切分能力，企业可以根据实际负载灵活配置GPU资源，避免资源闲置，从而优化TCO（总拥有成本）。

总结

该技术合作的核心价值在于构建了一套端到端的生成式AI基础设施。它通过打通底层硬件虚拟化、高速网络通信和上层AI软件平台，旨在解决当前AI模型在生产环境中面临的高延迟、低吞吐和部署复杂等工程难题。

最佳实践

最佳实践指南

实践 1：利用 NVIDIA GH200 Grace Hopper 超级芯片处理高负载 AI 任务

说明：通过 AWS 与 NVIDIA 的合作，NVIDIA GH200 Grace Hopper 超级芯片已在 AWS 实例中可用。该芯片利用 NVLink-C2C 技术连接 NVIDIA Grace CPU 和 Hopper 架构 GPU，旨在满足复杂的生成式 AI 工作负载需求。使用此架构可以降低大语言模型（LLM）训练和推理的延迟，并提升能效。

实施步骤：

  1. 评估现有 AI 工作负载的内存带宽和计算密度需求，确认是否需要 GH200 级别的性能。
  2. 在 AWS 上配置基于 GH200 的实例（如相应的 EC2 实例类型），用于大规模模型微调或高并发推理。
  3. 利用 NVIDIA Magnum IO 和 AWS Elastic Fabric Adapter (EFA) 优化存储与网络吞吐，确保硬件资源得到有效利用。

注意事项：GH200 实例成本较高，建议仅在处理参数量极大的模型（如千亿参数级 LLM）或对延迟敏感的场景中使用。

实践 2：参考 Project Ceiba 架构构建高性能计算环境

说明：Project Ceiba 是部署在 AWS 上、配备大量 GH200 超级芯片的超级计算机设施，主要用于 NVIDIA 通用大模型开发。该架构为构建高性能计算（HPC）环境提供了参考。企业可参考这种集群架构思路，在 AWS 上构建类似的高性能环境，以加速模型开发与转化。

实施步骤：

  1. 规划高性能计算集群架构，确保计算、存储和网络资源能够支持线性扩展。
  2. 使用 AWS ParallelCluster 或 Amazon EKS 编排大规模计算节点，模拟高性能运行环境。
  3. 部署 NVIDIA Base Command 或 NVIDIA AI Enterprise 软件栈，以简化大规模集群上的 AI 工作流管理。

注意事项：构建大规模集群涉及复杂的网络配置（如 GPDR 网络），需提前规划 VPC、子网和安全组设置，以避免性能瓶颈。

实践 3：部署 NVIDIA AI Enterprise 软件栈优化生产环境

说明：AWS 支持 NVIDIA AI Enterprise，这是一套云原生软件套件。它包含用于加速数据科学的 NVIDIA RAPIDS、用于大模型推理的 TensorRT LLM 等组件。利用该软件栈有助于 AI 模型在 AWS 基础设施上高效运行，缩短部署周期。

实施步骤：

  1. 在 AWS Marketplace 中订阅 NVIDIA AI Enterprise，获取官方支持的驱动及容器。
  2. 将基于开源框架的模型迁移至 NVIDIA 优化的框架（如使用 TensorRT 进行推理优化）。
  3. 利用 NVIDIA Triton Inference Server 在 AWS 上部署推理服务。

注意事项：使用时需确保 EC2 实例类型与软件许可证兼容，并关注版本更新以获取性能优化。

实践 4：利用集成工具简化模型开发与部署流程

说明：双方在工具链层面进行了集成，包括在 Amazon SageMaker 中集成 NVIDIA 加速库，以及支持 NVIDIA DGX Cloud on AWS。这使得数据科学家和开发者能够在 AWS 环境中调用 NVIDIA 加速功能，无需手动管理底层基础设施。

实施步骤：

  1. 在 Amazon SageMaker 中启用 NVIDIA 加速器支持（如利用 NVIDIA CUDA 容器）。
  2. 使用 NVIDIA NIM (NVIDIA Inference Microservices) 将模型打包为可在 AWS 上部署的 API。
  3. 结合 AWS CodePipeline 和相关工具链，建立自动化的 CI/CD 流水线。

注意事项：工具链集成可能涉及额外的许可费用或特定的 IAM 权限要求，实施前需进行成本评估。

学习要点

  • 根据您提供的标题和来源，以下是关于 AWS 与 NVIDIA 深化战略合作以加速 AI 落地的关键要点总结：
  • AWS 与 NVIDIA 宣布深化战略合作，旨在解决企业将 AI 概念验证从试点阶段推向大规模生产环境时面临的挑战。
  • 双方将整合 AWS 的云计算基础设施与 NVIDIA 的最新芯片技术，为企业提供构建和运行生成式 AI 所需的算力支持。
  • 此次合作重点在于加速 AI 工作流的落地，帮助企业更高效地将 AI 模型转化为实际的生产力。
  • 通过结合两家公司的技术优势，旨在降低企业从 AI 试验到商业化应用过程中的技术门槛和复杂性。
  • 这一举措反映了云服务商与硬件厂商正通过更紧密的集成，来满足市场对高性能 AI 解决方案日益增长的需求。

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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