AWS, NVIDIA రెండు మిలియన్ GPUల విస్తరణ: క్లౌడ్ ఆర్కిటెక్ట్‌లు అర్థం చేసుకోవాల్సినవి

AWS, NVIDIA స్థాయిలో GPU మౌలిక సదుపాయాల చిత్రణ. ఇది భావనాత్మక చిత్రం, నిజమైన డేటా సెంటర్ ఫోటో కాదు.

2027 నుంచి 2028 మధ్య AWS మౌలిక సదుపాయాలకు రెండు మిలియన్ GPUలను చేర్చాలని AWS, NVIDIA ప్రణాళిక వేశాయి. ఈ పెట్టుబడి GPUలకు మించి ప్రాసెసర్లు, అధిక వేగ నెట్‌వర్కింగ్, AI ప్లాట్‌ఫారమ్‌లకు విస్తరిస్తుంది. AI వర్క్‌లోడ్‌లను ప్లాన్ చేసే సంస్థలకు ముఖ్యమైన ప్రశ్న ఏమిటంటే, ఈ విస్తరణ ఏమి సాధ్యం చేయగలదు, ఏ సామర్థ్యాలు ఇప్పటికే అందుబాటులో ఉన్నాయి, ఈరోజు మౌలిక సదుపాయాల నిర్ణయాలను ఏది ప్రభావితం చేయాలి అనేవి.

రెండు మిలియన్ GPUలు, సంస్థలకు వాటి అర్థం

August 2026లో, AWS, NVIDIA 2027 నుంచి 2028 మధ్య AWS మౌలిక సదుపాయాల్లో రెండు మిలియన్ అదనపు NVIDIA GPUలను మోహరించాలని ప్రణాళికలు ప్రకటించాయి. ఈ విస్తరణలో NVIDIA Blackwell Ultra, Rubin, Rubin Ultra GPUలు ఉన్నాయి. ఇది ఒక మిలియన్‌కు పైగా GPUలతో ముడిపడిన ఇంతకుముందు సహకారంపై ఆధారపడి ఉంది.

ఈ ప్రకటన స్థాయి గణనీయమైనదే, కానీ AI అప్లికేషన్‌లను నిర్మించే లేదా నడిపే సంస్థలకు దాని అర్థం ఏమిటో ఆ సంఖ్య ఒక్కటే వివరించదు. తమ సొంత AI మోడల్స్‌ను ట్రైన్ చేసే కంపెనీకి, నిర్వహించబడే AI సేవలను వాడే కంపెనీకి వేర్వేరు మౌలిక సదుపాయాల అవసరాలు ఉంటాయి. స్వయంచాలక యంత్రాలను అభివృద్ధి చేసే రోబోటిక్స్ కంపెనీకి మళ్లీ వేరే డిమాండ్లు ఉంటాయి.

AWS, NVIDIA ఈ రంగాలన్నింటిలో పెట్టుబడి పెడుతున్నాయి, యాక్సిలరేటర్ సామర్థ్యాన్ని మాత్రమే కాక ప్రాసెసర్లు, నెట్‌వర్కింగ్, AI మోడల్స్, డేటా-ప్రాసెసింగ్ సాంకేతికతలను కూడా విస్తరిస్తున్నాయి. ఈ పెట్టుబడికి కారణాలుగా ఏజెంటిక్ AI, ఫిజికల్ AI, శాస్త్రీయ పరిశోధన, ఇతర గణన-తీవ్రమైన వర్క్‌లోడ్‌లకు పెరుగుతున్న డిమాండ్‌ను ఆ కంపెనీలు పేర్కొంటున్నాయి.

ఎంటర్‌ప్రైజ్ ఆర్కిటెక్ట్‌లకు, రెండు మిలియన్ GPUలు ఆకట్టుకునే సంఖ్యా కాదా అన్నది ఉపయోగకరమైన ప్రశ్న కాదు. అది AWS ఏ మౌలిక సదుపాయాలను అందించడానికి సిద్ధమవుతోంది, ఏ వర్క్‌లోడ్‌లకు ప్రయోజనం కలగవచ్చు, కొత్త సామర్థ్యం నిజంగా అందుబాటులోకి వచ్చే వరకు ఏది అనిశ్చితంగా ఉంది అన్నదే.

Source: AWS and NVIDIA announcement, August 26, 2026

AWS, NVIDIA ఏమి నిర్మిస్తున్నాయి

ఈ భాగస్వామ్యం AI మౌలిక సదుపాయాల్లో అనుసంధానమైన అనేక భాగాలను కవర్ చేస్తుంది. కనిపించే అతి పెద్ద భాగం GPU సామర్థ్యం. ట్రైనింగ్‌లో, అనేక AI మోడల్స్‌ను నడపడంలో వాడే భారీ సమాంతర గణనలను GPUలు చేస్తాయి. కష్టమైన వర్క్‌లోడ్‌లకు, వాటి మెమరీ సామర్థ్యం, కమ్యూనికేషన్ వేగం ముడి గణన పనితీరు అంత ముఖ్యం కావచ్చు.

ప్రణాళికలోని విస్తరణలో మూడు NVIDIA GPU తరాలు ఉన్నాయి: Blackwell Ultra, Rubin, Rubin Ultra. కానీ పెద్ద గణన వ్యవస్థ GPUల ద్వారా మాత్రమే సమర్థంగా పనిచేయదు.

ఒక మోడల్ అనేక యాక్సిలరేటర్లపై పంపిణీ అయినప్పుడు, ఆ ప్రాసెసర్లు సమాచారాన్ని వేగంగా మార్చుకోవాలి. డేటాను కదల్చడంలో ఆలస్యాలు ఎక్కువ గణన శక్తిని చేర్చడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాన్ని తగ్గించగలవు.

అందువల్ల AWS, NVIDIA నెట్‌వర్కింగ్‌పై తమ సహకారాన్ని లోతుగా చేస్తున్నాయి, ఇందులో NVIDIA Spectrum సాంకేతికత, AWS Elastic Fabric Adapter ఉన్నాయి. AI వర్క్‌లోడ్‌ల చుట్టూ ఉండే ప్రాసెసింగ్ పనులకు తోడ్పడేందుకు NVIDIA Vera CPUల ఆధారిత మౌలిక సదుపాయాలను కూడా అవి ప్లాన్ చేస్తున్నాయి. Amazon Bedrock, SageMakerపై NVIDIA Nemotron మోడల్స్, వేగవంతమైన డేటా ప్రాసెసింగ్, రోబోటిక్స్ అభివృద్ధిలో వాడే సాంకేతికతలు అదనపు సహకారంలో ఉన్నాయి.

ప్రణాళికలోని AWS, NVIDIA అభివృద్ధులు, ప్రతిదీ ఏమి చేర్చుతుంది, ఎందుకు ముఖ్యం

మౌలిక సదుపాయం	ప్రణాళికలోని అభివృద్ధి	ప్రాసంగికత
Blackwell Ultra, Rubin, Rubin Ultra	అదనపు GPU సామర్థ్యం	పెద్ద మోడల్ ట్రైనింగ్, ఇన్‌ఫరెన్స్
NVIDIA Vera CPUలు	AWSలో CPU మౌలిక సదుపాయాలు	AI వర్క్‌లోడ్‌ల చుట్టూ గణనకు తోడ్పాటు
Spectrum, AWS నెట్‌వర్కింగ్ అనుసంధానం	అధిక-బ్యాండ్‌విడ్త్ కమ్యూనికేషన్	యాక్సిలరేటర్ క్లస్టర్‌లలో పంపిణీ గణన
Nemotron, AI సాఫ్ట్‌వేర్	మోడల్, ప్లాట్‌ఫారమ్ అనుసంధానం	AI అప్లికేషన్‌లను నిర్మించడానికి, నడపడానికి అదనపు ఎంపికలు
వేగవంతమైన డేటా ప్రాసెసింగ్	GPU సహాయంతో డేటా, వెక్టర్ ప్రాసెసింగ్	AI వ్యవస్థలు వాడే సమాచారాన్ని సిద్ధం చేయడం, తిరిగి పొందడం
ఫిజికల్ AI సహకారం	రోబోటిక్స్ సిమ్యులేషన్, అభివృద్ధి	భౌతిక పరిసరాల కోసం AIని ట్రైన్ చేయడం, మూల్యాంకనం చేయడం

ఈ అభివృద్ధులు అనుసంధానమై ఉన్నా, అవి ఒకే వర్క్‌లోడ్‌లకు సేవ చేయవు. పెద్ద GPU క్లస్టర్‌ను ప్లాన్ చేసే క్లౌడ్ ఆర్కిటెక్ట్ నెట్‌వర్కింగ్, యాక్సిలరేటర్ కమ్యూనికేషన్‌ను దగ్గరగా పరిశీలించాల్సి రావచ్చు. నిర్వహించబడే AI సేవలను వాడే సంస్థ ఆ భాగాలను నేరుగా ఎప్పుడూ నిర్వహించకపోవచ్చు. AWS విస్తృత మౌలిక సదుపాయాలు, సేవల ద్వారా ఈ రెండు రకాల డిమాండ్‌కు తోడ్పడేలా ఈ భాగస్వామ్యాన్ని రూపొందించారు.

Source: NVIDIA technical announcement

ఏజెంటిక్ AI, ఫిజికల్ AI ఈ పెట్టుబడిలో ఎందుకు భాగం

AI వర్క్‌లోడ్‌లు మరింత వైవిధ్యంగా మారుతున్నాయి. పెద్ద లాంగ్వేజ్ మోడల్‌ను ట్రైన్ చేయడం, AI అసిస్టెంట్‌ను నడపడం, రోబోటిక్ వ్యవస్థను సిమ్యులేట్ చేయడం గణన మౌలిక సదుపాయాలపై వేర్వేరు డిమాండ్లను ఉంచుతాయి.

ఏజెంటిక్ AI అదనపు డిమాండ్‌ను పెంచుతుందని AWS, NVIDIA ఆశిస్తున్న ఒక రంగం. ఒక AI ఏజెంట్ అభ్యర్థనను అర్థం చేసుకోవడానికి, సమాచారాన్ని తెచ్చుకోవడానికి, సాఫ్ట్‌వేర్ టూల్స్‌ను పిలవడానికి, ఫలితం ఇచ్చే ముందు అనేక దశలు పూర్తి చేయడానికి ఒక మోడల్‌ను వాడవచ్చు. ఆ కార్యకలాపంలో కొంత భాగానికి మోడల్ ఇన్‌ఫరెన్స్ అవసరం, అది GPU ఆధారిత మౌలిక సదుపాయాలపై నడవవచ్చు. ఇతర భాగాలు CPUలు, డేటాబేస్‌లు, స్టోరేజ్, బాహ్య సేవలను వాడతాయి.

ప్రకటించిన పెట్టుబడి GPUలకు మించి ఎందుకు విస్తరిస్తుందో ఇది వివరించడంలో సహాయపడుతుంది. ఫిజికల్ AI మరో రకమైన అవసరాలను తెస్తుంది. రోబోట్లు, స్వయంచాలక యంత్రాల కోసం అభివృద్ధి చేసే వ్యవస్థలు సిమ్యులేట్ చేసిన పరిసరాల నుంచి నేర్చుకోవాల్సి రావచ్చు, దృశ్య సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయాల్సి రావచ్చు, మారుతున్న భౌతిక పరిస్థితులకు స్పందించాల్సి రావచ్చు.

ఈ సామర్థ్యాలను నిర్మించడం, పరీక్షించడం విస్తృతమైన గణనను, పెద్ద డేటాసెట్‌లను కలిగి ఉండవచ్చు. AWS, NVIDIA సహకారంలో సంప్రదాయ మోడల్ ట్రైనింగ్, ఇన్‌ఫరెన్స్‌తో పాటు ఈ పనికి తోడ్పడే సాంకేతికతలు ఉన్నాయి.

అయితే, కొత్త సామర్థ్యంలో ఎంత భాగాన్ని చివరికి ఏజెంటిక్ AI, ఫిజికల్ AI లేదా ఇతర వర్క్‌లోడ్‌లు వాడతాయో ఆ ప్రకటన నిర్ధారించదు. అవి రెండు మిలియన్ GPUల ప్రచురిత కేటాయింపు కాక, ఊహించిన డిమాండ్ ఉన్న రంగాలు.

ఈరోజు ఏది అందుబాటులో ఉంది, ఏది ఇంకా ప్రణాళికలో ఉంది

రెండు మిలియన్ GPUల ప్రకటన భవిష్యత్ మౌలిక సదుపాయాలను వివరిస్తుందన్నది ఒక ముఖ్యమైన వ్యత్యాసం. మొత్తం సామర్థ్యం ఇప్పటికే AWS కస్టమర్లకు అందుబాటులో ఉందని దాని అర్థం కాదు. అంతర్లీన సాంకేతికతల్లో కొన్ని ఇప్పటికే AWS మౌలిక సదుపాయాల్లోకి వస్తున్నాయి.

August 2026లో, NVIDIA Blackwell Ultra GPUలను వాడే EC2 P6-B300 ఇన్‌స్టెన్స్‌ల కోసం అదనపు ప్రాంతీయ లభ్యతను AWS ప్రకటించింది. ఒక P6-B300 ఇన్‌స్టెన్స్ ఎనిమిది GPUలను, సుమారు 2.1 TB కలిపిన GPU మెమరీని, Elastic Fabric Adapter ద్వారా 6.4 Tbps వరకు నెట్‌వర్కింగ్‌ను అందిస్తుంది. గణనీయమైన యాక్సిలరేటర్ మెమరీ లేదా పంపిణీ గణన అవసరమయ్యే పెద్ద మోడల్స్‌ను నడిపే సంస్థలకు ఈ సామర్థ్యాలు సంబంధించినవి.

దీనికి భిన్నంగా, Rubin, Rubin Ultra భవిష్యత్ విస్తరణలో ఉన్నాయి. రోడ్‌మ్యాప్‌లో వాటి ఉనికిని సాధారణ లభ్యతగా అర్థం చేసుకోకూడదు.

మౌలిక సదుపాయాలను ప్లాన్ చేసేటప్పుడు ఈ తేడా ముఖ్యం. ఇప్పటికే ఉన్న ఇన్‌స్టెన్స్ రకాన్ని అసలు స్పెసిఫికేషన్లు, ధరలతో ఒక ఆర్కిటెక్ట్ మూల్యాంకనం చేయగలరు, అదే సమయంలో భవిష్యత్ యాక్సిలరేటర్ ఇంకా ప్లానింగ్ పరిగణనగానే ఉంటుంది.

ప్రాంతీయ లభ్యత మరో పరిమితిని సృష్టిస్తుంది. AWS ప్రపంచవ్యాప్త మౌలిక సదుపాయాల వృద్ధిని ప్రకటించవచ్చు, కానీ ఏ ప్రాంతాలకు ఏ ఇన్‌స్టెన్స్ కుటుంబాలు వస్తాయో, ఎంత సామర్థ్యం అందుబాటులో ఉంటుందో, కస్టమర్లు దాన్ని ఎప్పుడు ప్రొవిజన్ చేసుకోగలరో అది నిర్ధారించదు. కాబట్టి నిర్దిష్ట డేటా-రెసిడెన్సీ లేదా లేటెన్సీ అవసరాలు ఉన్న సంస్థలు ప్రపంచవ్యాప్త GPU సంఖ్యపై ఆధారపడకుండా, తాము ఉద్దేశించిన డిప్లాయ్‌మెంట్ ప్రాంతాల్లో లభ్యతను మూల్యాంకనం చేయాలి.

Source: AWS EC2 P6-B300 regional expansion, August 2026

AWS NVIDIAకు ఒక ప్రత్యామ్నాయాన్ని కూడా నిర్మిస్తోంది

NVIDIA మౌలిక సదుపాయాలను AWS విస్తరిస్తూనే, తన సొంత AI యాక్సిలరేటర్లను అభివృద్ధి చేయడాన్ని కొనసాగిస్తోంది. December 2025లో, పెద్ద స్థాయి AI ట్రైనింగ్, ఇన్‌ఫరెన్స్ కోసం మరో ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను అందిస్తూ Trainium3 UltraServers సాధారణ లభ్యతను AWS ప్రకటించింది.

ఇది మౌలిక సదుపాయాల విస్తరణను NVIDIA GPU సామర్థ్యంలో సూటి పెరుగుదల కంటే ఆసక్తికరంగా చేస్తుంది. తమ సొంత మోడల్స్‌ను నడిపే సంస్థలకు, NVIDIA, Trainium మధ్య ఎంపికలో హార్డ్‌వేర్, సాఫ్ట్‌వేర్ రెండూ ఉంటాయి. NVIDIA ఆధారిత వర్క్‌లోడ్‌లు సాధారణంగా CUDA, దాని సహాయక లైబ్రరీలపై ఆధారపడతాయి. ఆ వర్క్‌లోడ్‌లను Trainiumకు మార్చడానికి AWS Neuron వాడి అనుకూలత పని, మోడల్ ధ్రువీకరణ, పనితీరు ట్యూనింగ్ అవసరం కావచ్చు.

Trainiumలో AWS కొనసాగిస్తున్న పెట్టుబడి అంటే కస్టమర్లకు మరిన్ని యాక్సిలరేటర్ ఎంపికలు ఉండవచ్చు, కానీ ప్రతి ప్లాట్‌ఫారమ్ తనదైన సాంకేతిక, కార్యాచరణ పరిగణనలను తెస్తుంది. ఆచరణాత్మక ప్రశ్న ఏమిటంటే, ఒక నిర్దిష్ట మోడల్ ఒక ప్లాట్‌ఫారమ్‌పై మరొకదాని కంటే మెరుగ్గా పనిచేస్తుందా, తక్కువ ఖర్చవుతుందా, నడపడం సులభమా అన్నది. అది GPU స్పెసిఫికేషన్ల నుంచి మాత్రమే నిర్ణయించలేం.

Source: AWS Trainium3 announcement

ముఖ్యమైన ఆర్కిటెక్చర్ నిర్ణయాలు

AWS, NVIDIA విస్తరణ యొక్క అత్యంత తక్షణ ప్రభావాలు AI మౌలిక సదుపాయాలను నేరుగా నడిపే సంస్థలకు సంబంధించినవి. పెద్ద మోడల్ ట్రైనింగ్‌కు, యాక్సిలరేటర్ మెమరీ, ఇంటర్‌కనెక్ట్ పనితీరు GPUల మధ్య పనిని ఎంత సమర్థంగా పంపిణీ చేస్తున్నామో నిర్ణయించగలవు.

ఇన్‌ఫరెన్స్‌కు పరిగణనలు వేరు. ఆర్కిటెక్ట్‌లు త్రూపుట్, ప్రతిస్పందన లేటెన్సీ, మోడల్ మెమరీ అవసరాలు, హార్డ్‌వేర్ వినియోగాన్ని సమతుల్యం చేయాలి. ఎక్కువ రిక్వెస్ట్ వాల్యూమ్‌ల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేసిన డిప్లాయ్‌మెంట్, తక్కువ సంఖ్యలోని సంక్లిష్ట రిక్వెస్ట్‌లకు తక్కువ లేటెన్సీ ఇవ్వడానికి రూపొందించిన దానికి చాలా భిన్నంగా ఉండవచ్చు.

ఈ తేడాలు ఇన్‌స్టెన్స్ ఎంపిక, క్లస్టర్ డిజైన్, నిర్వహణ ఖర్చులను ప్రభావితం చేస్తాయి. ఒక సంస్థ అంకితమైన ఇన్‌ఫరెన్స్ మౌలిక సదుపాయాలను నిర్వహించాలా లేదా నిర్వహించబడే మోడల్ సేవను వాడాలా అన్నదాన్ని కూడా అవి ప్రభావితం చేస్తాయి.

ఉదాహరణకు, నిరంతరం వాడే ప్రత్యేక మోడల్‌ను నడిపే కంపెనీకి స్వీయ-హోస్టింగ్ ఇన్‌ఫరెన్స్‌ను మూల్యాంకనం చేయడానికి కారణాలు ఉండవచ్చు. క్రమరహిత డిమాండ్, పరిమిత మౌలిక సదుపాయాల నైపుణ్యం ఉన్న మరో సంస్థకు నిర్వహించబడే సేవలు మరింత తగినవి కావచ్చు. GPU ప్రకటన నుంచి ఈ రెండు విధానాల్లో ఏదీ ఆటోమేటిక్‌గా రాదు.

అదనపు హార్డ్‌వేర్ తరాలు, తోడ్పడే సాంకేతికతలు అందుబాటులోకి వచ్చే కొద్దీ మరిన్ని డిప్లాయ్‌మెంట్ ఎంపికలను సృష్టించగలవన్నదే ఈ విస్తరణ విలువ.

ఆచరణాత్మక అడ్డంకి: మీకు కావాల్సిన సామర్థ్యాన్ని పొందడం

AWS ప్రపంచవ్యాప్త GPU విస్తరణ ప్రత్యేక గణన సామర్థ్యాన్ని పొందడంలోని సవాళ్లను తొలగించదు. ఒక సంస్థకు నిర్దిష్ట యాక్సిలరేటర్ తరం, తగినంత GPU మెమరీ, అనుకూల సాఫ్ట్‌వేర్, ఒకే ప్రాంతంలో కలిసి అందుబాటులో ఉన్న అనేక ఇన్‌స్టెన్స్‌లు అవసరం కావచ్చు.

పంపిణీ వర్క్‌లోడ్‌లకు, అవసరమైన కమ్యూనికేషన్ పనితీరును అందించలేని ప్రదేశాల్లో మెషీన్లను కేటాయిస్తే ఉద్దేశించిన డిజైన్ దెబ్బతినవచ్చు.

కొన్ని యాక్సిలరేటర్ వర్క్‌లోడ్‌ల కోసం EC2 Capacity Blocks for MLతో సహా సామర్థ్య రిజర్వేషన్ విధానాలను AWS అందిస్తుంది. అయితే, తోడ్పడే ఇన్‌స్టెన్స్ రకాలు, రిజర్వేషన్ కాలాలు, ప్రాంతీయ లభ్యత సేవ ఆఫర్‌పై ఆధారపడతాయి.

కాబట్టి పెద్ద AI ప్రాజెక్టులను ప్లాన్ చేసే సంస్థలు సామర్థ్య సేకరణను సాంకేతిక ఆర్కిటెక్చర్‌తో పాటు పరిగణించాలి. 2027 నుంచి 2028 విస్తరణ భవిష్యత్ ఎంపికలను మెరుగుపరచవచ్చు, కానీ ప్రకటించిన ప్రపంచవ్యాప్త పరిమాణం ఒక నిర్దిష్ట కస్టమర్ ఒక నిర్దిష్ట ప్రాంతంలో ఎంత సామర్థ్యం పొందగలరో సూచించదు.

Source: Amazon EC2 Capacity Blocks for ML

ఇంకా అనిశ్చితంగా ఉన్నవి

AWS, NVIDIA పెట్టుబడి స్థాయి గణనీయమైనదే, కానీ అమలు GPUలను తయారు చేయడం కంటే ఎక్కువ విషయాలపై ఆధారపడుతుంది. డేటా-సెంటర్ స్థలం, విద్యుత్, కూలింగ్, నెట్‌వర్కింగ్, ఇన్‌స్టాలేషన్ షెడ్యూళ్లు అన్నీ మౌలిక సదుపాయాలు ఎప్పుడు పనిచేయడం మొదలుపెడతాయో ప్రభావితం చేస్తాయి.

భవిష్యత్ ధరలు మరో తెలియని విషయం. Rubin ఆధారిత AWS ఇన్‌స్టెన్స్‌ల ఖర్చును, వేర్వేరు భవిష్యత్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల సాపేక్ష ఆర్థికశాస్త్రాన్ని, ప్రాంతాల మధ్య సామర్థ్యం ఎలా పంపిణీ అవుతుందో ఆ ప్రకటన నిర్ధారించదు. సంస్థలు నిర్దిష్ట డిప్లాయ్‌మెంట్ ఎంపికలను మూల్యాంకనం చేసేటప్పుడు ఈ వివరాలు ముఖ్యమవుతాయి.

ప్రస్తుతానికి, ఆ ప్రకటన కొనుగోలు నిర్ణయాలకు పూర్తి ఆధారం కాక, సాంకేతిక రోడ్‌మ్యాప్‌ను, ఉద్దేశించిన మౌలిక సదుపాయాల వృద్ధి సంకేతాన్ని అందిస్తుంది.

ఈ విస్తరణ మనకు ఏమి చెబుతోంది

AWS, NVIDIA ఎక్కువ గణన సామర్థ్యాన్ని, మరింత సమర్థమైన తోడ్పాటు మౌలిక సదుపాయాలను కోరే AI వర్క్‌లోడ్‌ల కోసం సిద్ధమవుతున్నాయి. ప్రణాళికలోని విస్తరణలో కొత్త GPU తరాలు, CPUలు, నెట్‌వర్కింగ్, మోడల్ ట్రైనింగ్, ఇన్‌ఫరెన్స్, ఫిజికల్ AIకి తోడ్పడేలా రూపొందించిన సాఫ్ట్‌వేర్ ఉన్నాయి.

అదే సమయంలో, AWS తన సొంత యాక్సిలరేటర్ పర్యావరణాన్ని అభివృద్ధి చేస్తోంది, AI హార్డ్‌వేర్‌ను మూల్యాంకనం చేసే కస్టమర్లకు మరో దిశను సృష్టిస్తోంది. సంస్థలకు దీని ప్రాముఖ్యత ఏ సాంకేతికతలు అందుబాటులోకి వస్తాయి, అవి నిర్దిష్ట వర్క్‌లోడ్‌లకు ఎంత బాగా సేవ చేస్తాయి అన్నదానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది.

రెండు మిలియన్ GPUల ప్రకటన ముఖ్యమైనది ప్రతి సంస్థకూ ఎక్కువ GPUలు అవసరమవుతాయి కాబట్టి కాదు, మరింత డిమాండ్ ఉన్న AI అప్లికేషన్‌లకు అందుబాటులో ఉన్న గణన ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల విస్తరణను అది సూచిస్తుంది కాబట్టి.

మూలాలు, మరింత చదవడానికి

1. AWS and NVIDIA to Deliver 2 Million Additional GPUs and Next-Generation Infrastructure for Agentic and Physical AI, AWS, August 26, 2026.
2. NVIDIA Announcement: AWS and NVIDIA Infrastructure Expansion, NVIDIA, August 26, 2026.
3. Amazon EC2 P6-B300 Instances Available in Additional Regions, AWS, August 2026.
4. Amazon EC2 Trainium3 UltraServers, AWS, December 2025.
5. Amazon EC2 Capacity Blocks for ML, AWS documentation.
6. Energy and AI, International Energy Agency, 2025.

TechiesJournalలో సంబంధిత రచనలు

• క్లౌడ్ సామర్థ్యం క్లౌడ్ అందుబాటుతో సమానం కాదు ఒక ప్రాంతం సామర్థ్యం, మీరు పొందగల సామర్థ్యం ఒకటి కాదని తెలుసుకోవడానికి.
• AI వద్ద డబ్బు, చిప్‌లు ఉన్నాయి. విద్యుత్ నిజమైన పరిమితిగా ఎందుకు మారుతోంది అమలు ప్రమాదంలోని విద్యుత్ వైపు కోసం.
• CPU vs GPU vs TPU vs NPU vs LPU vs DPU: తేడా ఏమిటి, వాటిని ఎప్పుడు ఉపయోగిస్తారు? ఈ ప్రకటనలోని చిప్ రకాలు ఎలా భిన్నమో తెలుసుకోవడానికి.