जेनरेटिव एआई इन्फेरेंस: G7e इंस्टेंस के साथ SageMaker पर तेज़ी लाना

title: "जेनरेटिव एआई इन्फेरेंस: G7e इंस्टेंस के साथ SageMaker पर तेज़ी लाना" slug: "accelerate-generative-ai-inference-on-amazon-sagemaker-ai-with-g7e-instances" date: "2026-04-21" lang: "hi" source: "https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerate-generative-ai-inference-on-amazon-sagemaker-ai-with-g7e-instances/" category: "एंटरप्राइज़ एआई" keywords:

जेनरेटिव एआई
एआई इन्फेरेंस
अमेज़न SageMaker
AWS G7e इंस्टेंस
NVIDIA RTX PRO 6000
एलएलएम डिप्लॉयमेंट
लागत प्रभावी एआई
जीपीयू मेमोरी
Blackwell
vLLM
फाउंडेशन मॉडल
एजेंटिक वर्कफ़्लो meta_description: 'अमेज़न SageMaker एआई पर नए G7e इंस्टेंस के साथ जेनरेटिव एआई इन्फेरेंस को तेज़ करें, जो NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPUs द्वारा संचालित हैं और 2.3 गुना प्रदर्शन और लागत बचत प्रदान करते हैं।' image: "/images/articles/accelerate-generative-ai-inference-on-amazon-sagemaker-ai-with-g7e-instances.png" image_alt: 'NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPUs के साथ जेनरेटिव एआई इन्फेरेंस को तेज़ करते हुए अमेज़न SageMaker एआई G7e इंस्टेंस।' quality_score: 94 content_score: 93 seo_score: 95 companies:
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question: "G7e इंस्टेंस क्या हैं और वे जेनरेटिव एआई इन्फेरेंस को कैसे लाभ पहुँचाते हैं?" answer: 'G7e इंस्टेंस अमेज़न SageMaker एआई पर उपलब्ध GPU-त्वरित कंप्यूटिंग इंस्टेंस की नवीनतम पीढ़ी हैं, जिन्हें विशेष रूप से जेनरेटिव एआई इन्फेरेंस वर्कलोड को तेज़ी देने के लिए डिज़ाइन किया गया है। ये NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUs द्वारा संचालित हैं, जो मेमोरी क्षमता, बैंडविड्थ और समग्र इन्फेरेंस प्रदर्शन में महत्वपूर्ण प्रगति प्रदान करते हैं। जेनरेटिव एआई के लिए, G7e इंस्टेंस का अर्थ है तेज़ टाइम टू फर्स्ट टोकन (TTFT), उच्च थ्रूपुट, और एक ही इंस्टेंस के भीतर, या एक ही GPU पर भी बहुत बड़े फाउंडेशन मॉडल (FMs) को होस्ट करने की क्षमता। यह अधिक प्रतिक्रियाशील एआई एप्लिकेशन, कम परिचालन जटिलता और बड़े भाषा मॉडल (LLMs), मल्टीमॉडल एआई और एजेंटिक वर्कफ़्लो को डिप्लॉय करने और चलाने के लिए पर्याप्त लागत बचत में तब्दील होता है। उनकी बढ़ी हुई क्षमताएं उन्हें उच्च-प्रदर्शन, लागत प्रभावी इन्फेरेंस की आवश्यकता वाले इंटरैक्टिव एप्लिकेशन के लिए आदर्श बनाती हैं।'
question: "कौन सा NVIDIA GPU नए G7e इंस्टेंस को शक्ति प्रदान करता है, और इसकी प्रमुख विशेषताएं क्या हैं?" answer: 'अमेज़न SageMaker एआई पर नए G7e इंस्टेंस NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUs द्वारा संचालित हैं। इनमें से प्रत्येक अत्याधुनिक GPU 96 GB GDDR7 मेमोरी प्रदान करता है, जो पिछले G6e इंस्टेंस की तुलना में प्रति GPU मेमोरी क्षमता का दोगुना है। प्रमुख विशेषताओं में प्रति GPU 1,597 GB/s की GPU मेमोरी बैंडविड्थ, पांचवीं पीढ़ी के Tensor Cores के माध्यम से FP4 प्रिसिशन के लिए समर्थन, और EFAv4 पर NVIDIA GPUDirect RDMA शामिल हैं। ये विशेषताएं सामूहिक रूप से G7e इंस्टेंस के बेहतर इन्फेरेंस प्रदर्शन, मेमोरी डेंसिटी और कम-विलंबता नेटवर्किंग में योगदान करती हैं, जिससे वे मांग वाले जेनरेटिव एआई कार्यों के लिए असाधारण रूप से सक्षम हो जाते हैं।'
question: "प्रदर्शन और मेमोरी के मामले में G7e इंस्टेंस पिछली पीढ़ियों (G6e, G5) से कैसे तुलना करते हैं?" answer: 'G7e इंस्टेंस G6e और G5 पर एक महत्वपूर्ण पीढ़ीगत छलांग प्रदर्शित करते हैं। वे G6e इंस्टेंस की तुलना में 2.3 गुना तक इन्फेरेंस प्रदर्शन प्रदान करते हैं। मेमोरी के संदर्भ में, प्रत्येक G7e GPU 96 GB GDDR7 मेमोरी प्रदान करता है, जो G6e की प्रति-GPU मेमोरी को प्रभावी ढंग से दोगुना करता है और G5 की चौगुनी करता है। एक शीर्ष-स्तरीय G7e.48xlarge इंस्टेंस कुल 768 GB GPU मेमोरी का एक समुच्चय प्रदान करता है। इसके अलावा, नेटवर्किंग बैंडविड्थ सबसे बड़े G7e आकार पर EFA के साथ 1,600 Gbps तक बढ़ जाती है, जो G6e पर 4 गुना और G5 पर 16 गुना छलांग है। मेमोरी, बैंडविड्थ और नेटवर्किंग में यह विशाल सुधार G7e इंस्टेंस को उन मॉडलों को होस्ट करने की अनुमति देता है जिनके लिए पहले पुराने इंस्टेंस पर मल्टी-नोड सेटअप की आवश्यकता होती थी, जिससे डिप्लॉयमेंट सरल हो जाता है और विलंबता कम हो जाती है।'
question: "G7e इंस्टेंस पर डिप्लॉयमेंट के लिए किस प्रकार के जेनरेटिव एआई वर्कलोड सबसे उपयुक्त हैं?" answer: 'G7e इंस्टेंस अपनी उच्च मेमोरी डेंसिटी, बैंडविड्थ और उन्नत नेटवर्किंग के कारण आधुनिक जेनरेटिव एआई वर्कलोड की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए असाधारण रूप से उपयुक्त हैं। इनमें शामिल हैं: चैटबॉट्स और संवादी एआई (Conversational AI), जो प्रतिक्रियाशील इंटरैक्टिव अनुभवों के लिए कम टाइम टू फर्स्ट टोकन (TTFT) और उच्च थ्रूपुट सुनिश्चित करते हैं; एजेंटिक और टूल-कॉलिंग वर्कफ़्लो (Tool-Calling Workflows), RAG पाइपलाइन में तेज़ी से संदर्भ इंजेक्शन के लिए 4 गुना बेहतर CPU-से-GPU बैंडविड्थ से लाभ उठाते हैं; टेक्स्ट जनरेशन, सारांश, और लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट इन्फेरेंस (Long-Context Inference), 96 GB प्रति-GPU मेमोरी के साथ विस्तारित दस्तावेज़ संदर्भों के लिए बड़े KV कैश को समायोजित करते हैं; इमेज जनरेशन और विजन मॉडल (Vision Models), बड़े मल्टीमॉडल मॉडल के लिए आउट-ऑफ-मेमोरी त्रुटियों को दूर करते हैं जो पिछले इंस्टेंस पर संघर्ष कर रहे थे; और फिजिकल एआई और वैज्ञानिक कंप्यूटिंग (Scientific Computing), डिजिटल ट्विन और 3D सिमुलेशन के लिए Blackwell-जनरेशन कंप्यूट, FP4 समर्थन और स्थानिक कंप्यूटिंग क्षमताओं का लाभ उठाते हैं।'
question: "जेनरेटिव एआई इन्फेरेंस के लिए G6e की तुलना में G7e इंस्टेंस की लागत दक्षता क्या है?" answer: 'G7e इंस्टेंस G6e इंस्टेंस की तुलना में जेनरेटिव एआई इन्फेरेंस के लिए काफी बेहतर लागत दक्षता प्रदान करते हैं। Qwen3-32B को डिप्लॉय करने वाले बेंचमार्क ने दिखाया कि G7e ने उत्पादन समवर्ती (C=32) पर प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $0.79 प्राप्त किया। यह एक समान वर्कलोड के लिए G6e के प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $2.06 की तुलना में 2.6 गुना लागत में उल्लेखनीय कमी दर्शाता है। यह लागत बचत मुख्य रूप से G7e की काफी कम प्रति घंटा दर (उदाहरण के लिए, ml.g7e.2xlarge के लिए $4.20/घंटा बनाम ml.g6e.12xlarge के लिए $13.12/घंटा) और लोड के तहत सुसंगत और उच्च थ्रूपुट बनाए रखने की इसकी क्षमता से प्रेरित है, जो इसे बड़े पैमाने पर डिप्लॉयमेंट के लिए अधिक किफायती विकल्प बनाता है।'
question: "सिंगल और मल्टी-GPU G7e इंस्टेंस पर एलएलएम (LLMs) डिप्लॉय करने के लिए मेमोरी क्षमताएं क्या हैं?" answer: 'G7e इंस्टेंस बड़े भाषा मॉडल (LLMs) को डिप्लॉय करने के लिए पर्याप्त मेमोरी क्षमताएं प्रदान करते हैं। एक सिंगल-नोड GPU, विशेष रूप से एक G7e.2xlarge इंस्टेंस, FP16 प्रिसिशन में 35 बिलियन पैरामीटर तक के फाउंडेशन मॉडल को प्रभावी ढंग से होस्ट कर सकता है। बड़े मॉडलों के लिए, एक ही इंस्टेंस के भीतर कई GPUs में स्केलिंग से क्षमता नाटकीय रूप से बढ़ जाती है: एक 4-GPU नोड (G7e.24xlarge) 150 बिलियन पैरामीटर तक के मॉडल डिप्लॉय कर सकता है, जबकि एक 8-GPU नोड (G7e.48xlarge) 300 बिलियन पैरामीटर जितने बड़े मॉडल को संभाल सकता है। यह प्रभावशाली स्केलेबिलिटी संगठनों को मल्टी-इंस्टेंस डिस्ट्रीब्यूटेड सेटअप की जटिलताओं के बिना LLMs की एक विस्तृत श्रृंखला को डिप्लॉय करने की सुविधा प्रदान करती है।'
question: "अमेज़न SageMaker एआई पर G7e इंस्टेंस का उपयोग करके समाधान डिप्लॉय करने के लिए क्या शर्तें हैं?" answer: 'अमेज़न SageMaker एआई पर G7e इंस्टेंस का उपयोग करके जेनरेटिव एआई समाधानों को डिप्लॉय करने के लिए, कई शर्तें पूरी करनी होंगी। आपको अपने संसाधनों को होस्ट करने के लिए एक सक्रिय AWS खाता और अमेज़न SageMaker एआई सेवाओं तक पहुंचने के लिए उचित अनुमतियों के साथ कॉन्फ़िगर किया गया एक AWS Identity and Access Management (IAM) रोल चाहिए। विकास और डिप्लॉयमेंट के लिए, अमेज़न SageMaker Studio या एक SageMaker नोटबुक इंस्टेंस तक पहुंच की सिफारिश की जाती है, हालांकि PyCharm या Visual Studio Code जैसे अन्य इंटरैक्टिव डेवलपमेंट वातावरण भी व्यवहार्य हैं। महत्वपूर्ण रूप से, आपको AWS Service Quotas कंसोल के माध्यम से अमेज़न SageMaker एआई एंडपॉइंट उपयोग के लिए कम से कम एक ml.g7e.2xlarge इंस्टेंस (या एक बड़ा G7e इंस्टेंस प्रकार) के लिए कोटा का अनुरोध करना होगा, क्योंकि ये नए और विशेष इंस्टेंस प्रकार हैं।'

G7e इंस्टेंस: SageMaker पर एआई इन्फेरेंस के लिए एक नया युग

जेनरेटिव एआई का परिदृश्य अभूतपूर्व गति से विकसित हो रहा है, जो अधिक शक्तिशाली, लचीले और लागत प्रभावी बुनियादी ढांचे की निरंतर मांग को बढ़ा रहा है। आज, Code Velocity AWS की एक महत्वपूर्ण प्रगति पर रिपोर्ट करने के लिए उत्साहित है: अमेज़न SageMaker एआई पर G7e इंस्टेंस की सामान्य उपलब्धता। NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUs द्वारा संचालित, ये नए इंस्टेंस जेनरेटिव एआई इन्फेरेंस के लिए बेंचमार्क को फिर से परिभाषित करने के लिए तैयार हैं, जो डेवलपर्स और उद्यमों को अद्वितीय प्रदर्शन और मेमोरी क्षमता प्रदान करते हैं।

अमेज़न SageMaker एआई एक पूरी तरह से प्रबंधित सेवा है जो डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिकों को बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और डिप्लॉय करने के लिए उपकरण प्रदान करती है। G7e इंस्टेंस की शुरूआत इस प्लेटफॉर्म पर जेनरेटिव एआई वर्कलोड के लिए एक महत्वपूर्ण क्षण है। ये इंस्टेंस अत्याधुनिक NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPUs का लाभ उठाते हैं, जिनमें से प्रत्येक में प्रभावशाली 96 GB GDDR7 मेमोरी है। मेमोरी में यह पर्याप्त वृद्धि SageMaker एआई पर सीधे काफी बड़े फाउंडेशन मॉडल (FMs) की डिप्लॉयमेंट की अनुमति देती है, जो उन्नत एआई एप्लिकेशन के लिए एक महत्वपूर्ण आवश्यकता को पूरा करती है।

संगठन अब GPT-OSS-120B, Nemotron-3-Super-120B-A12B (NVFP4 वेरिएंट), और Qwen3.5-35B-A3B जैसे मॉडल को उल्लेखनीय दक्षता के साथ डिप्लॉय कर सकते हैं। एक सिंगल GPU वाले G7e.2xlarge इंस्टेंस 35B पैरामीटर मॉडल को होस्ट कर सकते हैं, जबकि आठ GPUs वाले G7e.48xlarge 300B पैरामीटर मॉडल तक स्केल करते हैं। यह लचीलापन मूर्त लाभों में तब्दील होता है: कम परिचालन जटिलता, कम विलंबता, और इन्फेरेंस वर्कलोड के लिए पर्याप्त लागत बचत।

G7e की पीढ़ीगत प्रदर्शन छलांग को समझना

G7e इंस्टेंस अपने पूर्ववर्तियों, G6e और G5 पर एक ऐतिहासिक छलांग का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो G6e की तुलना में 2.3 गुना तेज़ इन्फेरेंस प्रदर्शन प्रदान करते हैं। तकनीकी विनिर्देश इस पीढ़ीगत उन्नति को रेखांकित करते हैं। प्रत्येक G7e GPU एक आश्चर्यजनक 1,597 GB/s बैंडविड्थ प्रदान करता है, जो G6e की प्रति-GPU मेमोरी को प्रभावी ढंग से दोगुना करता है और G5 की चौगुनी करता है। इसके अलावा, नेटवर्किंग क्षमताएं नाटकीय रूप से बढ़ी हैं, जो सबसे बड़े G7e आकार पर EFA के साथ 1,600 Gbps तक स्केल करती हैं। G6e पर यह 4 गुना वृद्धि और G5 पर 16 गुना वृद्धि कम-विलंबता मल्टी-नोड इन्फेरेंस और फाइन-ट्यूनिंग परिदृश्यों की क्षमता को खोलती है जिन्हें पहले अव्यावहारिक माना जाता था।

यहां 8-GPU टियर पर पीढ़ियों में प्रगति को उजागर करने वाली एक तुलना दी गई है:

विशिष्टता	G5 (g5.48xlarge)	G6e (g6e.48xlarge)	G7e (g7e.48xlarge)
GPU	8x NVIDIA A10G	8x NVIDIA L40S	8x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell
प्रति GPU मेमोरी	24 GB GDDR6	48 GB GDDR6	96 GB GDDR7
कुल GPU मेमोरी	192 GB	384 GB	768 GB
GPU मेमोरी बैंडविड्थ	600 GB/s प्रति GPU	864 GB/s प्रति GPU	1,597 GB/s प्रति GPU
vCPUs	192	192	192
सिस्टम मेमोरी	768 GiB	1,536 GiB	2,048 GiB
नेटवर्क बैंडविड्थ	100 Gbps	400 Gbps	1,600 Gbps (EFA)
लोकल NVMe स्टोरेज	7.6 TB	7.6 TB	15.2 TB
G6e बनाम इन्फेरेंस	बेसलाइन	~1x	2.3x तक

एक ही G7e इंस्टेंस पर कुल 768 GB GPU मेमोरी के साथ, जिन मॉडलों को पहले पुराने इंस्टेंस पर जटिल मल्टी-नोड कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता होती थी, उन्हें अब उल्लेखनीय सरलता के साथ डिप्लॉय किया जा सकता है। यह इंटर-नोड विलंबता और परिचालन ओवरहेड को काफी कम करता है। पांचवीं पीढ़ी के Tensor Cores के माध्यम से FP4 प्रिसिशन के लिए समर्थन और EFAv4 पर NVIDIA GPUDirect RDMA के साथ मिलकर, G7e इंस्टेंस को AWS पर मांग वाले LLM, मल्टीमॉडल एआई और परिष्कृत एजेंटिक इन्फेरेंस वर्कफ़्लो के लिए स्पष्ट रूप से डिज़ाइन किया गया है।

G7e पर विविध जेनरेटिव एआई उपयोग के मामले फलीभूत होते हैं

मेमोरी डेंसिटी, बैंडविड्थ और उन्नत नेटवर्किंग क्षमताओं का मजबूत संयोजन G7e इंस्टेंस को समकालीन जेनरेटिव एआई वर्कलोड की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए आदर्श बनाता है। संवादी एआई को बढ़ाने से लेकर जटिल भौतिक सिमुलेशन को शक्ति प्रदान करने तक, G7e मूर्त लाभ प्रदान करता है:

चैटबॉट्स और संवादी एआई: G7e इंस्टेंस का कम टाइम टू फर्स्ट टोकन (TTFT) और उच्च थ्रूपुट प्रतिक्रियाशील और निर्बाध इंटरैक्टिव अनुभवों को सुनिश्चित करता है, तब भी जब भारी समवर्ती उपयोगकर्ता भार का सामना करना पड़ता है। यह वास्तविक समय एआई इंटरैक्शन में उपयोगकर्ता जुड़ाव और संतुष्टि बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण है।
एजेंटिक और टूल-कॉलिंग वर्कफ़्लो: रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) पाइपलाइन और एजेंटिक सिस्टम के लिए, रिट्रीवल स्टोर से तेज़ संदर्भ इंजेक्शन सर्वोपरि है। G7e इंस्टेंस के भीतर CPU-से-GPU बैंडविड्थ में 4 गुना सुधार इन महत्वपूर्ण परिचालनों के लिए उन्हें असाधारण रूप से प्रभावी बनाता है, जिससे अधिक बुद्धिमान और गतिशील एआई एजेंट सक्षम होते हैं।
टेक्स्ट जनरेशन, सारांश, और लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट इन्फेरेंस: प्रति-GPU मेमोरी के 96 GB के साथ, G7e इंस्टेंस बड़े की-वैल्यू (KV) कैश को कुशलतापूर्वक संभालते हैं। यह विस्तारित दस्तावेज़ संदर्भों की अनुमति देता है, टेक्स्ट ट्रंकेशन की आवश्यकता को काफी कम करता है और विशाल इनपुट पर समृद्ध, अधिक सूक्ष्म तर्क को सुविधाजनक बनाता है।
इमेज जनरेशन और विजन मॉडल: जहां पिछली-पीढ़ी के इंस्टेंस को अक्सर बड़े मल्टीमॉडल मॉडल के साथ आउट-ऑफ-मेमोरी त्रुटियों का सामना करना पड़ता था, G7e की दोगुनी मेमोरी क्षमता इन सीमाओं को आसानी से हल करती है, जिससे अधिक परिष्कृत और उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेज और विजन एआई एप्लिकेशन का मार्ग प्रशस्त होता है।
फिजिकल एआई और वैज्ञानिक कंप्यूटिंग: पारंपरिक जेनरेटिव एआई से परे, G7e की Blackwell-जनरेशन कंप्यूट, FP4 समर्थन और स्थानिक कंप्यूटिंग क्षमताएं (DLSS 4.0 और चौथी-जनरेशन आरटी कोर सहित) डिजिटल ट्विन, 3D सिमुलेशन, और उन्नत फिजिकल एआई मॉडल इन्फेरेंस तक इसकी उपयोगिता का विस्तार करती हैं, वैज्ञानिक अनुसंधान और औद्योगिक अनुप्रयोगों में नए क्षितिज खोलती हैं।

सुव्यवस्थित डिप्लॉयमेंट और प्रदर्शन बेंचमार्किंग

अमेज़न SageMaker एआई के माध्यम से G7e इंस्टेंस पर जेनरेटिव एआई मॉडल डिप्लॉय करना सीधा होने के लिए डिज़ाइन किया गया है। उपयोगकर्ता एक नमूना नोटबुक यहां एक्सेस कर सकते हैं जो प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करता है। शर्तों में आम तौर पर एक AWS खाता, SageMaker एक्सेस के लिए एक IAM रोल, और विकास परिवेश के लिए या तो अमेज़न SageMaker Studio या एक SageMaker नोटबुक इंस्टेंस शामिल होता है। महत्वपूर्ण रूप से, उपयोगकर्ताओं को सर्विस कोटा कंसोल के माध्यम से SageMaker एआई एंडपॉइंट उपयोग के लिए ml.g7e.2xlarge या बड़े इंस्टेंस के लिए एक उचित कोटा का अनुरोध करना चाहिए, क्योंकि ये नए और विशेष इंस्टेंस प्रकार हैं।

महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभों को प्रदर्शित करने के लिए, AWS ने G6e और G7e इंस्टेंस दोनों पर Qwen3-32B (BF16) का बेंचमार्क किया। वर्कलोड में प्रति अनुरोध लगभग 1,000 इनपुट टोकन और 560 आउटपुट टोकन शामिल थे, जो सामान्य दस्तावेज़ सारांश कार्यों की नकल करते थे। दोनों कॉन्फ़िगरेशन ने प्रीफ़िक्स कैशिंग सक्षम के साथ मूल vLLM कंटेनर का उपयोग किया, जिससे एक समान तुलना सुनिश्चित हुई।

परिणाम आकर्षक हैं। जबकि G6e बेसलाइन (ml.g6e.12xlarge 4x L40S GPUs के साथ $13.12/घंटा पर) ने प्रति-अनुरोध थ्रूपुट मजबूत दिखाया, G7e (ml.g7e.2xlarge 1x RTX PRO 6000 Blackwell के साथ $4.20/घंटा पर) एक नाटकीय रूप से अलग लागत कहानी बताता है। उत्पादन समवर्ती (C=32) पर, G7e ने प्रति मिलियन आउटपुट टोकन आश्चर्यजनक $0.79 प्राप्त किया। यह G6e के $2.06 की तुलना में 2.6 गुना लागत में कमी का प्रतिनिधित्व करता है, जो G7e की कम प्रति घंटा दर और लोड के तहत सुसंगत थ्रूपुट बनाए रखने की इसकी क्षमता से प्रेरित है, यह साबित करता है कि उच्च प्रदर्शन प्रीमियम लागत पर नहीं आता है।

लागत-कुशल जेनरेटिव एआई इन्फेरेंस का भविष्य

अमेज़न SageMaker एआई पर G7e इंस्टेंस की शुरूआत सिर्फ एक वृद्धिशील अपग्रेड से कहीं अधिक है; यह AWS द्वारा उच्च-प्रदर्शन जेनरेटिव एआई तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाने के लिए एक रणनीतिक कदम है। SageMaker की स्केलेबिलिटी और प्रबंधन क्षमताओं के साथ NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPUs की कच्ची शक्ति को मिलाकर, AWS सभी आकार के संगठनों को अभूतपूर्व दक्षता और लागत-प्रभावशीलता के साथ बड़े, अधिक जटिल एआई मॉडल को डिप्लॉय करने में सशक्त बना रहा है। यह विकास सुनिश्चित करता है कि जेनरेटिव एआई में प्रगति को उद्योगों की एक विशाल सरणी में व्यावहारिक, उत्पादन-तैयार अनुप्रयोगों में परिवर्तित किया जा सकता है, जो एआई नवाचार के लिए एक अग्रणी प्लेटफॉर्म के रूप में SageMaker एआई की स्थिति को मजबूत करता है।

मूल स्रोत

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerate-generative-ai-inference-on-amazon-sagemaker-ai-with-g7e-instances/

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

What are G7e instances and how do they benefit generative AI inference?

G7e instances are the latest generation of GPU-accelerated computing instances available on Amazon SageMaker AI, specifically designed to accelerate generative AI inference workloads. They are powered by NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUs, offering significant advancements in memory capacity, bandwidth, and overall inference performance. For generative AI, G7e instances mean faster Time To First Token (TTFT), higher throughput, and the ability to host much larger foundation models (FMs) within a single instance, or even on a single GPU. This translates into more responsive AI applications, reduced operational complexity, and substantial cost savings for deploying and running large language models (LLMs), multimodal AI, and agentic workflows. Their enhanced capabilities make them ideal for interactive applications requiring high-performance, cost-effective inference.

Which NVIDIA GPU powers the new G7e instances, and what are its key features?

The new G7e instances on Amazon SageMaker AI are powered by the NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUs. Each of these cutting-edge GPUs provides an impressive 96 GB of GDDR7 memory, which is double the memory capacity per GPU compared to the previous G6e instances. Key features also include 1,597 GB/s of GPU memory bandwidth per GPU, support for FP4 precision through fifth-generation Tensor Cores, and NVIDIA GPUDirect RDMA over EFAv4. These features collectively contribute to the G7e instances' superior inference performance, memory density, and low-latency networking, making them exceptionally capable for demanding generative AI tasks.

How do G7e instances compare to previous generations (G6e, G5) in terms of performance and memory?

G7e instances demonstrate a significant generational leap over G6e and G5. They deliver up to 2.3x inference performance compared to G6e instances. In terms of memory, each G7e GPU offers 96 GB of GDDR7 memory, effectively doubling the per-GPU memory of G6e and quadrupling that of G5. A top-tier G7e.48xlarge instance provides an aggregate of 768 GB total GPU memory. Furthermore, networking bandwidth scales up to 1,600 Gbps with EFA on the largest G7e size, a 4x jump over G6e and 16x over G5. This vast improvement in memory, bandwidth, and networking allows G7e instances to host models that previously required multi-node setups on older instances, simplifying deployment and reducing latency.

What types of generative AI workloads are best suited for deployment on G7e instances?

G7e instances are exceptionally well-suited for a broad range of modern generative AI workloads due to their high memory density, bandwidth, and advanced networking. These include: Chatbots and Conversational AI, ensuring low Time To First Token (TTFT) and high throughput for responsive interactive experiences; Agentic and Tool-Calling Workflows, benefiting from 4x improved CPU-to-GPU bandwidth for fast context injection in RAG pipelines; Text Generation, Summarization, and Long-Context Inference, accommodating large KV caches for extended document contexts with 96 GB per-GPU memory; Image Generation and Vision Models, overcoming out-of-memory errors for larger multimodal models that struggled on previous instances; and Physical AI and Scientific Computing, leveraging Blackwell-generation compute, FP4 support, and spatial computing capabilities for digital twins and 3D simulation.

What is the cost efficiency of G7e instances compared to G6e for generative AI inference?

G7e instances offer significantly improved cost efficiency for generative AI inference compared to G6e instances. Benchmarks deploying Qwen3-32B showed that G7e achieved $0.79 per million output tokens at production concurrency (C=32). This represents a remarkable 2.6x cost reduction compared to G6e’s $2.06 per million output tokens for a similar workload. This cost saving is primarily driven by G7e’s substantially lower hourly rate (e.g., $4.20/hr for ml.g7e.2xlarge vs. $13.12/hr for ml.g6e.12xlarge) combined with its ability to maintain consistent and high throughput under load, making it a more economical choice for large-scale deployments.

What are the memory capacities for deploying LLMs on single and multi-GPU G7e instances?

G7e instances offer substantial memory capacities for deploying large language models (LLMs). A single-node GPU, specifically a G7e.2xlarge instance, can effectively host foundation models with up to 35 billion parameters in FP16 precision. For larger models, scaling across multiple GPUs within a single instance dramatically increases capacity: a 4-GPU node (G7e.24xlarge) can deploy models up to 150 billion parameters, while an 8-GPU node (G7e.48xlarge) can handle models as large as 300 billion parameters. This impressive scalability provides organizations with the flexibility to deploy a wide range of LLMs without the complexities of multi-instance distributed setups.

What are the prerequisites for deploying solutions using G7e instances on Amazon SageMaker AI?

To deploy generative AI solutions using G7e instances on Amazon SageMaker AI, several prerequisites must be met. You need an active AWS account to host your resources and an AWS Identity and Access Management (IAM) role configured with appropriate permissions to access Amazon SageMaker AI services. For development and deployment, access to Amazon SageMaker Studio or a SageMaker notebook instance is recommended, though other interactive development environments like PyCharm or Visual Studio Code are also viable. Crucially, you must request a quota for at least one `ml.g7e.2xlarge` instance (or a larger G7e instance type) for Amazon SageMaker AI endpoint usage through the AWS Service Quotas console, as these are new and specialized instance types.

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