What is the primary goal of the expanded strategic collaboration between AWS and NVIDIA?

The collaboration aims to accelerate the transition of AI solutions from experimental phases to full-scale production environments. This involves integrating new technologies and expanding existing capabilities across accelerated computing, interconnect technologies, model fine-tuning, and inference. The focus is on enabling customers to build and run AI solutions that are reliable, performant at scale, and compliant with enterprise security and regulatory requirements, ultimately driving meaningful business outcomes through production-ready AI systems.

What significant GPU infrastructure expansions are planned by AWS as part of this collaboration?

Starting in 2026, AWS plans to deploy over 1 million NVIDIA GPUs, including the next-generation Blackwell and Rubin architectures, across its global cloud regions. This massive expansion solidifies AWS's position as a leading provider of NVIDIA GPU-based instances, offering the broadest collection for diverse AI/ML workloads. This enhanced capacity is crucial for supporting the surging demand for AI compute, particularly for complex agentic AI systems that require extensive computational power.

How will the new Amazon EC2 instances with NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPUs benefit users?

AWS is the first major cloud provider to support the NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPUs on Amazon EC2 instances. These instances are highly versatile, suitable for a broad spectrum of workloads such as data analytics, conversational AI, content generation, recommender systems, video streaming, and advanced graphics rendering. Built on the AWS Nitro System, they offer enhanced resource efficiency, robust security, and stability, delivering superior performance for demanding AI and graphics applications.

How does the integration of NVIDIA NIXL with AWS EFA enhance Large Language Model (LLM) inference?

The integration of NVIDIA Inference Xfer Library (NIXL) with AWS Elastic Fabric Adapter (EFA) is designed to accelerate disaggregated LLM inference on Amazon EC2 across both NVIDIA GPUs and AWS Trainium instances. This is critical for managing the communication overhead in large models, enabling efficient overlap of communication and computation, minimizing latency, and maximizing GPU utilization. It facilitates high-throughput, low-latency KV-cache data movement and integrates natively with popular open-source frameworks like NVIDIA Dynamo, vLLM, and SGLang.

What improvements are being made to Apache Spark performance for data analytics?

AWS and NVIDIA's joint engineering efforts have resulted in a 3x faster performance for Apache Spark workloads. This is achieved by combining Amazon EMR on Amazon EKS with G7e instances, powered by NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUs. This significant speedup allows data engineers and scientists to accelerate time-to-insight for critical tasks such as AI/ML feature engineering, complex ETL transformations, and real-time analytics, maintaining full compatibility with existing Spark applications.

What expanded NVIDIA Nemotron model support is coming to Amazon Bedrock?

Amazon Bedrock will soon support fine-tuning NVIDIA Nemotron models directly using Reinforcement Fine-Tuning (RFT). This capability allows developers to precisely align model behavior to specific domains like legal, healthcare, or finance without infrastructure overhead. Additionally, NVIDIA Nemotron 3 Super, a hybrid Mixture-of-Experts (MoE) model optimized for multi-agent workloads and extended reasoning, will also be available on Amazon Bedrock, providing fast, cost-efficient inference via a fully managed API for complex, multi-step AI tasks.

How does this collaboration address energy efficiency and sustainability in AI?

The collaboration acknowledges the growing importance of energy efficiency as AI workloads scale. Performance per watt is highlighted not just as a sustainability metric but as a competitive advantage. The article points to an NVIDIA GTC session where sustainability leaders, including Amazon CSO Kara Hurst, discuss how AI is transforming enterprise energy and infrastructure, emphasizing efforts towards more sustainable AI practices from data centers to broader enterprise AI applications.

AWS, NVIDIA উৎপাদন ত্বরান্বিত করতে পাইলট থেকে উৎপাদন পর্যন্ত AI সহযোগিতা গভীরতর করে

এআই অভূতপূর্ব গতিতে শিল্পগুলিকে রূপান্তরিত করছে, তবে এর প্রকৃত মূল্য কেবল পরীক্ষামূলক পর্যায়ে নয়, বরং উৎপাদন পরিবেশে এআই সমাধানগুলি সফলভাবে স্থাপন ও পরিচালনা করার মধ্যে নিহিত। এর জন্য শক্তিশালী, স্কেলযোগ্য, সুরক্ষিত এবং সঙ্গতিপূর্ণ সিস্টেমের প্রয়োজন যা বাস্তব ব্যবসায়িক ফলাফল প্রদান করে। এই গুরুত্বপূর্ণ চাহিদা পূরণের জন্য, AWS এবং NVIDIA NVIDIA GTC 2026-এ তাদের কৌশলগত সহযোগিতার একটি উল্লেখযোগ্য সম্প্রসারণ ঘোষণা করেছে, যা এআই কম্পিউটের ক্রমবর্ধমান চাহিদা মেটাতে এবং এআই সমাধানগুলিকে বাস্তব-বিশ্বের উৎপাদনে চালিত করার জন্য ডিজাইন করা নতুন প্রযুক্তিগত একীকরণ উন্মোচন করেছে।

গভীরতর অংশীদারিত্ব অবকাঠামো থেকে মডেল স্থাপন পর্যন্ত এআই জীবনচক্রের প্রতিটি দিককে ত্বরান্বিত করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। এই একীকরণগুলি ত্বরাণ্বিত কম্পিউটিং, উন্নত ইন্টারকানেক্ট প্রযুক্তি এবং সুবিন্যস্ত মডেল ফাইন-টিউনিং ও অনুমানের মতো গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্রগুলিকে abar করে। মূল ঘোষণাগুলির মধ্যে রয়েছে:

২০২৬ সাল থেকে AWS অঞ্চল জুড়ে ১ মিলিয়নেরও বেশি NVIDIA GPU স্থাপন।
NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPUs-এর জন্য Amazon EC2 সমর্থন, যা AWS-কে এটি সরবরাহকারী প্রথম প্রধান ক্লাউড প্রদানকারী করে তোলে।
AWS Elastic Fabric Adapter (EFA)-এ NVIDIA NIXL ব্যবহার করে ডিসঅ্যাগ্রিগেটেড লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLM) অনুমানের জন্য ইন্টারকানেক্ট ত্বরণ।
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUs দ্বারা চালিত Amazon EC2 G7e ইনস্ট্যান্স সহ Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)-এ Amazon EMR ব্যবহার করে Apache Spark ওয়ার্কলোডগুলির জন্য নাটকীয়ভাবে ৩ গুণ দ্রুত কর্মক্ষমতা।
Amazon Bedrock-এ প্রসারিত NVIDIA Nemotron মডেল সমর্থন, যার মধ্যে Reinforcement Fine-Tuning এবং Nemotron 3 Super মডেল অন্তর্ভুক্ত।

উন্নত NVIDIA GPU শক্তি সহ এআই অবকাঠামো স্কেল করা

আধুনিক এআই-এর ভিত্তি শক্তিশালী কম্পিউট অবকাঠামোর মধ্যে নিহিত। ২০২৬ সাল থেকে, AWS তার বৈশ্বিক ক্লাউড অঞ্চলগুলিতে ১ মিলিয়নেরও বেশি NVIDIA GPU যোগ করে এআই অগ্রগতির প্রতি একটি বিশাল প্রতিশ্রুতি দিচ্ছে। এর মধ্যে পরবর্তী প্রজন্মের Blackwell এবং Rubin GPU আর্কিটেকচার অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা নিশ্চিত করে যে গ্রাহকদের কাছে সবচেয়ে উন্নত হার্ডওয়্যার উপলব্ধ থাকবে। AWS ইতিমধ্যেই NVIDIA GPU-ভিত্তিক ইনস্ট্যান্সগুলির শিল্পের সবচেয়ে বিস্তৃত সংগ্রহ নিয়ে গর্ব করে, যা বিভিন্ন এআই/এমএল কাজের বোঝা পূরণ করে, এবং এই সম্প্রসারণ এর নেতৃত্বকে আরও দৃঢ় করে।

১৫ বছরেরও বেশি সময় ধরে চলা এই দীর্ঘস্থায়ী অংশীদারিত্ব Spectrum নেটওয়ার্কিংয়ের মতো গুরুত্বপূর্ণ অবকাঠামো ক্ষেত্রগুলিতেও প্রসারিত। লক্ষ্য হল এন্টারপ্রাইজ, স্টার্টআপ এবং গবেষকদেরকে উন্নত এজেন্টিক এআই সিস্টেম তৈরি এবং স্কেল করার জন্য প্রয়োজনীয় শক্তিশালী অবকাঠামো সরবরাহ করা—এআই যা জটিল ওয়ার্কফ্লো জুড়ে স্বায়ত্তশাসিত যুক্তি, পরিকল্পনা এবং ক্রিয়া সম্পাদনে সক্ষম।

নতুন Amazon EC2 ইনস্ট্যান্স এবং ইন্টারকানেক্ট উদ্ভাবন উপস্থাপন করা হচ্ছে

সহযোগিতার একটি উল্লেখযোগ্য দিক হল NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPUs দ্বারা ত্বরাণ্বিত আসন্ন Amazon EC2 ইনস্ট্যান্স। AWS এই শক্তিশালী GPUগুলির জন্য সমর্থন ঘোষণা করে প্রথম প্রধান ক্লাউড প্রদানকারী হতে পেরে গর্বিত, যা এগুলিকে বিস্তৃত চাহিদাপূর্ণ কাজের জন্য সহজলভ্য করে তোলে। এই ইনস্ট্যান্সগুলি ডেটা অ্যানালিটিক্স, অত্যাধুনিক কথোপকথনমূলক এআই, গতিশীল কন্টেন্ট জেনারেশন, উন্নত রিকমেন্ডার সিস্টেম, উচ্চ-মানের ভিডিও স্ট্রিমিং এবং জটিল গ্রাফিক্স ওয়ার্কলোডগুলির জন্য আদর্শভাবে উপযুক্ত।

এই নতুন EC2 ইনস্ট্যান্সগুলি শক্তিশালী AWS Nitro System-এর উপর নির্মিত হবে। Nitro System, তার নিবেদিত হার্ডওয়্যার এবং একটি লাইটওয়েট হাইপারভাইজরের অনন্য সমন্বয়ের সাথে, হোস্ট হার্ডওয়্যারের প্রায় সমস্ত কম্পিউট এবং মেমরি সংস্থান সরাসরি ইনস্ট্যান্সগুলিতে সরবরাহ করে। এই ডিজাইন উচ্চতর সংস্থান ব্যবহার এবং কর্মক্ষমতা নিশ্চিত করে। গুরুত্বপূর্ণভাবে, Nitro System-এর বিশেষায়িত হার্ডওয়্যার, সফটওয়্যার এবং ফার্মওয়্যার কঠোর সীমাবদ্ধতা প্রয়োগ করার জন্য ইঞ্জিনিয়ার করা হয়েছে, যা সংবেদনশীল এআই ওয়ার্কলোড এবং ডেটাকে অননুমোদিত অ্যাক্সেস থেকে সুরক্ষিত রাখে, এমনকি AWS-এর মধ্যে থেকেও। অপারেশনাল থাকা অবস্থায় ফার্মওয়্যার আপডেট এবং অপ্টিমাইজেশন করার ক্ষমতা উৎপাদন-গ্রেড এআই, অ্যানালিটিক্স এবং গ্রাফিক্স ওয়ার্কলোডগুলির জন্য অপরিহার্য নিরাপত্তা এবং স্থায়িত্বকে আরও বাড়িয়ে তোলে।

বিশেষ করে বিশাল এআই মডেলগুলির জন্য, ডিসঅ্যাগ্রিগেটেড LLM অনুমানের জন্য ইন্টারকানেক্টের ত্বরণ কর্মক্ষমতাকে আরও বাড়িয়ে তোলে। মডেলের আকার বাড়তে থাকলে, GPU বা AWS Trainium ইনস্ট্যান্সগুলির মধ্যে যোগাযোগের ওভারহেড একটি উল্লেখযোগ্য বাধা হয়ে উঠতে পারে। AWS AWS Elastic Fabric Adapter (EFA)-এর সাথে NVIDIA Inference Xfer Library (NIXL)-এর জন্য সমর্থন ঘোষণা করেছে, যা NVIDIA GPUs এবং AWS Trainium উভয় ক্ষেত্রেই Amazon EC2-তে ডিসঅ্যাগ্রিগেটেড LLM অনুমানকে ত্বরান্বিত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই একীকরণ আধুনিক এআই ওয়ার্কলোডগুলি স্কেল করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, যা যোগাযোগ এবং গণনার দক্ষ ওভারল্যাপ সক্ষম করে, লেটেন্সি কমিয়ে আনে এবং GPU ব্যবহার সর্বাধিক করে। এটি কম্পিউট নোড এবং বিতরণ করা মেমরি সংস্থানগুলির মধ্যে উচ্চ-থ্রুপুট, কম-লেটেন্সি KV-ক্যাশ ডেটা মুভমেন্ট সহজতর করে। EFA সহ NIXL NVIDIA Dynamo, vLLM এবং SGLang-এর মতো জনপ্রিয় ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্কগুলির সাথে নেটিভভাবে একত্রিত হয়, যা উন্নত ইন্টার-টোকেন লেটেন্সি এবং আরও দক্ষ KV-ক্যাশ মেমরি ব্যবহার সরবরাহ করে।

Amazon EMR এবং GPUs সহ ডেটা অ্যানালিটিক্স ত্বরান্বিত করা

ডেটা ইঞ্জিনিয়ার এবং বিজ্ঞানীরা প্রায়শই দীর্ঘ ডেটা প্রক্রিয়াকরণ পাইপলাইনগুলির সাথে সংগ্রাম করেন যা এআই/এমএল মডেলের পুনরাবৃত্তি এবং ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা সৃষ্টিকে উল্লেখযোগ্যভাবে বাধাগ্রস্ত করতে পারে। AWS এবং NVIDIA সহযোগিতা একটি যুগান্তকারী উন্নতি এনেছে: Apache Spark ওয়ার্কলোডগুলির জন্য ৩ গুণ দ্রুত কর্মক্ষমতা। এই ত্বরণ NVIDIA-এর RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUs দ্বারা চালিত G7e ইনস্ট্যান্স সহ Amazon EKS-এ Amazon EMR ব্যবহার করে অর্জন করা হয়।

এই উল্লেখযোগ্য কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি GPU-ত্বরাণ্বিত অ্যানালিটিক্স অপ্টিমাইজ করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ যৌথ প্রকৌশল প্রচেষ্টার প্রত্যক্ষ ফলাফল। Amazon EMR এবং G7e ইনস্ট্যান্সের সাথে, সংস্থাগুলি এআই/এমএল ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং, জটিল ETL রূপান্তর এবং স্কেলে রিয়েল-টাইম অ্যানালিটিক্সের জন্য প্রয়োজনীয় সময় নাটকীয়ভাবে কমাতে পারে। বৃহৎ-স্কেলের ডেটা প্রক্রিয়াকরণ পাইপলাইন চালানো গ্রাহকরা তাদের বিদ্যমান Spark অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে সম্পূর্ণ সামঞ্জস্য বজায় রেখে দ্রুত 'টাইম-টু-ইনসাইট' অর্জন করতে পারে।

Amazon Bedrock-এ NVIDIA Nemotron মডেল সমর্থনের সম্প্রসারণ

AWS এবং NVIDIA ফাউন্ডেশনাল মডেলগুলিতে তাদের সহযোগিতা প্রসারিত করছে, উন্নত NVIDIA Nemotron মডেলগুলিকে Amazon Bedrock-এ আনছে।

ডেভেলপাররা শীঘ্রই Reinforcement Fine-Tuning (RFT) ব্যবহার করে সরাসরি Amazon Bedrock-এ NVIDIA Nemotron মডেল ফাইন-টিউন করার ক্ষমতা পাবেন। এটি সেই দলগুলির জন্য একটি গেম-চেঞ্জার যারা আইনি, স্বাস্থ্যসেবা, অর্থসংস্থান বা অন্যান্য বিশেষায়িত ক্ষেত্রগুলিতে নির্দিষ্ট ডোমেনগুলিতে মডেলের আচরণকে কাস্টমাইজ করতে চান। RFT ব্যবহারকারীদের মডেল কীভাবে যুক্তি দেয় এবং প্রতিক্রিয়া জানায় তা তৈরি করার ক্ষমতা দেয়, কেবল জ্ঞান অর্জনের বাইরে সূক্ষ্ম আচরণগত সারিবদ্ধতার দিকে নিয়ে যায়। গুরুত্বপূর্ণভাবে, এটি Amazon Bedrock-এ নেটিভভাবে চলে, অবকাঠামোগত ওভারহেড দূর করে – ব্যবহারকারীরা কাজ নির্ধারণ করে, প্রতিক্রিয়া প্রদান করে এবং Bedrock বাকিটা পরিচালনা করে।

এছাড়াও, NVIDIA Nemotron 3 Super, যা মাল্টি-এজেন্ট ওয়ার্কলোড এবং বর্ধিত যুক্তির জন্য নির্মিত একটি হাইব্রিড মিক্সচার-অফ-এক্সপার্টস (MoE) মডেল, তাও শীঘ্রই Amazon Bedrock-এ আসছে। এটি এআই এজেন্টদের জটিল, বহু-ধাপের ওয়ার্কফ্লো জুড়ে নির্ভুলতা বজায় রাখতে সহায়তা করার জন্য ইঞ্জিনিয়ার করা হয়েছে, Nemotron 3 Super অর্থসংস্থান, সাইবারসিকিউরিটি, খুচরা এবং সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট জুড়ে বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলিকে শক্তিশালী করবে। এটি একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত API-এর মাধ্যমে দ্রুত, ব্যয়-দক্ষ অনুমানের প্রতিশ্রুতি দেয়, যা অত্যাধুনিক এআই এজেন্টদের স্থাপনাকে সরল করে।

এখানে মূল ঘোষণাগুলির একটি সারাংশ দেওয়া হল:

বৈশিষ্ট্য/একীকরণ	বিবরণ	প্রাথমিক সুবিধা	উপলব্ধতা
GPU স্থাপন	AWS অঞ্চল জুড়ে ১ মিলিয়নেরও বেশি NVIDIA GPU (Blackwell, Rubin আর্কিটেকচার)।	সমস্ত এআই/এমএল ওয়ার্কলোড, এজেন্টিক এআই-এর জন্য বিশাল কম্পিউট স্কেল।	২০২৬ থেকে
Amazon EC2 ইনস্ট্যান্স	EC2-তে NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPUs-এর জন্য সমর্থন।	বহুমুখী এআই, গ্রাফিক্স, অ্যানালিটিক্সের জন্য প্রথম প্রধান ক্লাউড প্রদানকারীর সমর্থন।	শীঘ্রই আসছে
LLM অনুমান	GPUs এবং Trainiums জুড়ে ডিসঅ্যাগ্রিগেটেড LLM অনুমানের জন্য AWS EFA-তে NVIDIA NIXL।	LLM-এর জন্য যোগাযোগ লেটেন্সি হ্রাস, GPU ব্যবহারের সর্বোচ্চ মাত্রা নিশ্চিতকরণ।	ঘোষিত
Apache Spark কর্মক্ষমতা	G7e ইনস্ট্যান্স (RTX PRO 6000) সহ EKS-এ Amazon EMR-এ ৩ গুণ দ্রুত Spark ওয়ার্কলোড।	ডেটা অ্যানালিটিক্স, ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জন্য 'টাইম-টু-ইনসাইট' ত্বরান্বিত করা।	ঘোষিত
Nemotron ফাইন-টিউনিং	Amazon Bedrock-এ সরাসরি Nemotron মডেলগুলির জন্য Reinforcement Fine-Tuning (RFT)।	অবকাঠামোগত ওভারহেড ছাড়াই ডোমেন-নির্দিষ্ট মডেল আচরণ সারিবদ্ধকরণ।	শীঘ্রই আসছে
Nemotron 3 Super	Amazon Bedrock-এ মাল্টি-এজেন্ট ওয়ার্কলোড এবং বর্ধিত যুক্তির জন্য হাইব্রিড MoE মডেল।	জটিল, বহু-ধাপের এআই কাজগুলির জন্য দ্রুত, ব্যয়-দক্ষ অনুমান।	শীঘ্রই আসছে

শক্তি দক্ষতা এবং টেকসই এআই-এর প্রতি প্রতিশ্রুতি

এআই ওয়ার্কলোডগুলি দ্রুত গতিতে বাড়তে থাকায়, অন্তর্নিহিত অবকাঠামোর দক্ষতা এবং স্থায়িত্ব অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। এই সহযোগিতা শক্তি দক্ষতার উন্নতির প্রতি একটি সম্মিলিত প্রতিশ্রুতিও তুলে ধরে। প্রতি ওয়াট কর্মক্ষমতা কেবল একটি স্থায়িত্বের মেট্রিক নয়, বরং এআই ল্যান্ডস্কেপে একটি উল্লেখযোগ্য প্রতিযোগিতামূলক সুবিধাও।

NVIDIA GTC 2026-এ, অ্যামাজন সিএসও কারা হার্স্ট অন্যান্য স্থায়িত্ব নেতাদের সাথে যোগ দিয়েছিলেন আলোচনা করার জন্য যে কীভাবে এআই এন্টারপ্রাইজ শক্তি এবং অবকাঠামোকে স্কেলে মৌলিকভাবে রূপান্তরিত করছে। এই আলোচনাটি কেবল শক্তিশালী নয় বরং পরিবেশগতভাবেও দায়িত্বশীল এআই সমাধানগুলি তৈরি ও স্থাপন করার উপর জোর দেয়, সক্রিয় গ্রিড অংশগ্রহণকারী হিসাবে অপ্টিমাইজ করা ডেটা সেন্টার থেকে শুরু করে বিস্তৃত এন্টারপ্রাইজ এআই অ্যাপ্লিকেশন পর্যন্ত। এই দূরদর্শী দৃষ্টিভঙ্গি নিশ্চিত করে যে এআই কম্পিউটের অগ্রগতি বৈশ্বিক স্থায়িত্ব লক্ষ্যগুলির সাথে সঙ্গতিপূর্ণ।

AWS, NVIDIA উৎপাদন ত্বরান্বিত করতে AI সহযোগিতা গভীরতর করে