title: "AWS, NVIDIA Pogłębiają Współpracę w Dziedzinie AI, Aby Przyspieszyć Przejście od Pilotażu do Produkcji" slug: "aws-and-nvidia-deepen-strategic-collaboration-to-accelerate-ai-from-pilot-to-production" date: "2026-03-18" lang: "pl" source: "https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-and-nvidia-deepen-strategic-collaboration-to-accelerate-ai-from-pilot-to-production/" category: "AI dla Przedsiębiorstw" keywords:

• AWS
• NVIDIA
• przyspieszenie AI
• GTC 2026
• GPU
• Amazon EC2
• Amazon Bedrock
• Nemotron
• wnioskowanie LLM
• EFA
• Apache Spark
• AI dla Przedsiębiorstw
• AI w Produkcji
• Uczenie Maszynowe meta_description: "AWS i NVIDIA pogłębiają strategiczną współpracę podczas GTC 2026, ogłaszając kluczowe integracje mające na celu przyspieszenie przejścia AI od pilotażu do produkcji, w tym rozszerzone wdrożenia GPU, nowe instancje EC2 oraz obsługę modeli Nemotron na Amazon Bedrock." image: "/images/articles/aws-and-nvidia-deepen-strategic-collaboration-to-accelerate-ai-from-pilot-to-production.png" image_alt: "Loga AWS i NVIDIA wyraźnie widoczne, symbolizujące ich rozszerzoną strategiczną współpracę na rzecz przyspieszenia i innowacji w dziedzinie AI." quality_score: 94 content_score: 93 seo_score: 95 companies:
• AWS
• NVIDIA schema_type: "NewsArticle" reading_time: 5 faq:
• question: "Jaki jest główny cel rozszerzonej strategicznej współpracy pomiędzy AWS i NVIDIA?" answer: "Współpraca ma na celu przyspieszenie przejścia rozwiązań AI z fazy eksperymentalnej do pełnowymiarowych środowisk produkcyjnych. Obejmuje to integrację nowych technologii i rozszerzenie istniejących możliwości w zakresie przyspieszonego przetwarzania, technologii połączeń, dostrajania modeli i wnioskowania. Celem jest umożliwienie klientom tworzenia i uruchamiania rozwiązań AI, które są niezawodne, wydajne na dużą skalę i zgodne z wymaganiami bezpieczeństwa korporacyjnego i regulacjami, co ostatecznie ma prowadzić do wymiernych rezultatów biznesowych dzięki systemom AI gotowym do produkcji."
• question: "Jakie znaczące rozszerzenia infrastruktury GPU planuje AWS w ramach tej współpracy?" answer: "Począwszy od 2026 roku, AWS planuje wdrożyć ponad 1 milion procesorów GPU NVIDIA, w tym architektury nowej generacji Blackwell i Rubin, we wszystkich swoich globalnych regionach chmury. Ta masowa ekspansja umacnia pozycję AWS jako wiodącego dostawcy instancji opartych na GPU NVIDIA, oferującego najszerszą gamę dla różnorodnych obciążeń AI/ML. Zwiększona pojemność jest kluczowa dla wsparcia rosnącego zapotrzebowania na moc obliczeniową AI, zwłaszcza dla złożonych systemów agentowych AI, które wymagają szerokich zasobów obliczeniowych."
• question: "Jakie korzyści przyniosą użytkownikom nowe instancje Amazon EC2 z procesorami GPU NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition?" answer: "AWS jest pierwszym dużym dostawcą usług chmurowych, który wspiera procesory GPU NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition na instancjach Amazon EC2. Instancje te są wysoce wszechstronne i nadają się do szerokiego spektrum obciążeń, takich jak analiza danych, konwersacyjna AI, generowanie treści, systemy rekomendacji, streaming wideo i zaawansowane renderowanie grafiki. Zbudowane na systemie AWS Nitro, oferują zwiększoną efektywność zasobów, solidne bezpieczeństwo i stabilność, zapewniając doskonałą wydajność dla wymagających zastosowań AI i graficznych."
• question: "W jaki sposób integracja NVIDIA NIXL z AWS EFA poprawia wnioskowanie modeli językowych (LLM)?" answer: "Integracja NVIDIA Inference Xfer Library (NIXL) z AWS Elastic Fabric Adapter (EFA) ma na celu przyspieszenie rozproszonego wnioskowania LLM na Amazon EC2 zarówno na procesorach GPU NVIDIA, jak i instancjach AWS Trainium. Jest to kluczowe dla zarządzania narzutem komunikacyjnym w dużych modelach, umożliwiając efektywne nakładanie się komunikacji i obliczeń, minimalizując opóźnienia i maksymalizując wykorzystanie GPU. Ułatwia ona szybki transfer danych KV-cache o niskim opóźnieniu i natywnie integruje się z popularnymi otwartymi frameworkami, takimi jak NVIDIA Dynamo, vLLM i SGLang."
• question: "Jakie usprawnienia są wprowadzane w wydajności Apache Spark dla analizy danych?" answer: "Wspólne prace inżynieryjne AWS i NVIDIA zaowocowały 3-krotnie szybszą wydajnością dla obciążeń Apache Spark. Osiągnięto to poprzez połączenie Amazon EMR na Amazon EKS z instancjami G7e, napędzanymi przez procesory GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition. To znaczące przyspieszenie pozwala inżynierom i analitykom danych skrócić czas potrzebny na uzyskanie wglądu w kluczowe zadania, takie jak inżynieria cech AI/ML, złożone transformacje ETL i analiza w czasie rzeczywistym, przy zachowaniu pełnej kompatybilności z istniejącymi aplikacjami Spark."
• question: "Jakie rozszerzone wsparcie dla modeli NVIDIA Nemotron pojawi się w Amazon Bedrock?" answer: "Amazon Bedrock wkrótce będzie wspierać dostrajanie modeli NVIDIA Nemotron bezpośrednio przy użyciu Reinforcement Fine-Tuning (RFT). Ta funkcja umożliwia deweloperom precyzyjne dopasowanie zachowania modelu do konkretnych dziedzin, takich jak prawo, opieka zdrowotna czy finanse, bez narzutu infrastrukturalnego. Ponadto, NVIDIA Nemotron 3 Super, hybrydowy model Mixture-of-Experts (MoE) zoptymalizowany pod kątem obciążeń wieloagentowych i rozszerzonego rozumowania, również będzie dostępny na Amazon Bedrock, zapewniając szybkie i ekonomiczne wnioskowanie za pośrednictwem w pełni zarządzanego API dla złożonych, wieloetapowych zadań AI."
• question: "W jaki sposób ta współpraca odnosi się do efektywności energetycznej i zrównoważonego rozwoju w AI?" answer: "Współpraca potwierdza rosnące znaczenie efektywności energetycznej wraz ze skalowaniem obciążeń AI. Wydajność na wat jest podkreślana nie tylko jako wskaźnik zrównoważonego rozwoju, ale także jako przewaga konkurencyjna. Artykuł wskazuje na sesję NVIDIA GTC, podczas której liderzy zrównoważonego rozwoju, w tym Kara Hurst, dyrektor ds. zrównoważonego rozwoju w Amazon, omawiają, w jaki sposób AI przekształca energię i infrastrukturę przedsiębiorstw, podkreślając wysiłki na rzecz bardziej zrównoważonych praktyk AI, od centrów danych po szersze zastosowania AI w przedsiębiorstwach."

AWS, NVIDIA Pogłębiają Współpracę w Dziedzinie AI, Aby Przyspieszyć Przejście od Pilotażu do Produkcji

Sztuczna inteligencja (AI) przekształca branże w bezprecedensowym tempie, ale jej prawdziwa wartość nie leży tylko w eksperymentowaniu, lecz w skutecznym wdrażaniu i eksploatacji rozwiązań AI w środowiskach produkcyjnych. Wymaga to solidnych, skalowalnych, bezpiecznych i zgodnych z przepisami systemów, które przynoszą wymierne korzyści biznesowe. W odpowiedzi na tę krytyczną potrzebę, AWS i NVIDIA ogłosiły znaczące rozszerzenie swojej strategicznej współpracy podczas NVIDIA GTC 2026, przedstawiając nowe integracje technologiczne, mające na celu sprostanie rosnącemu zapotrzebowaniu na moc obliczeniową AI i przyspieszenie wprowadzania rozwiązań AI do rzeczywistej produkcji.

Pogłębione partnerstwo koncentruje się na przyspieszeniu każdego aspektu cyklu życia AI, od infrastruktury po wdrożenie modeli. Integracje te obejmują kluczowe obszary, takie jak przyspieszone przetwarzanie, zaawansowane technologie połączeń oraz usprawnione dostrajanie modeli i wnioskowanie. Kluczowe ogłoszenia obejmują:

• Wdrożenie ponad 1 miliona procesorów GPU NVIDIA w regionach AWS począwszy od 2026 roku.
• Obsługę Amazon EC2 dla procesorów GPU NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition, czyniąc AWS pierwszym dużym dostawcą chmury oferującym tę technologię.
• Przyspieszenie połączeń dla rozproszonego wnioskowania Large Language Model (LLM) z wykorzystaniem NVIDIA NIXL na AWS Elastic Fabric Adapter (EFA).
• Dramatyczne 3-krotne przyspieszenie wydajności dla obciążeń Apache Spark, wykorzystujące Amazon EMR na Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) z instancjami Amazon EC2 G7e, napędzanymi procesorami GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition.
• Rozszerzone wsparcie dla modeli NVIDIA Nemotron na Amazon Bedrock, w tym Reinforcement Fine-Tuning i model Nemotron 3 Super.

Skalowanie Infrastruktury AI dzięki Zwiększonej Mocy GPU NVIDIA

Podstawą nowoczesnej AI jest potężna infrastruktura obliczeniowa. Począwszy od 2026 roku, AWS dokonuje monumentalnego zobowiązania w zakresie rozwoju AI, dodając ponad 1 milion procesorów GPU NVIDIA do swoich globalnych regionów chmurowych. Obejmuje to architektury GPU nowej generacji Blackwell i Rubin, zapewniając klientom dostęp do najbardziej zaawansowanego sprzętu. AWS już teraz szczyci się najszerszą w branży kolekcją instancji opartych na GPU NVIDIA, obsługującą różnorodne obciążenia AI/ML, a to rozszerzenie dodatkowo umacnia jego pozycję lidera.

To długoletnie partnerstwo, trwające ponad 15 lat, obejmuje również kluczowe obszary infrastruktury, takie jak sieć Spectrum. Celem jest zapewnienie przedsiębiorstwom, start-upom i badaczom solidnej infrastruktury wymaganej do budowania i skalowania zaawansowanych systemów agentowych AI—AI zdolnej do autonomicznego rozumowania, planowania i działania w złożonych przepływach pracy.

Przedstawiamy Nowe Instancje Amazon EC2 i Innowacje w Zakresie Połączeń

Punktem kulminacyjnym współpracy są nadchodzące instancje Amazon EC2 przyspieszone przez procesory GPU NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition. AWS z dumą ogłasza, że jest pierwszym dużym dostawcą chmury, który ogłosił wsparcie dla tych potężnych GPU, czyniąc je dostępnymi dla szerokiego zakresu wymagających zadań. Instancje te idealnie nadają się do analizy danych, zaawansowanej konwersacyjnej AI, dynamicznego generowania treści, zaawansowanych systemów rekomendacji, strumieniowania wideo wysokiej jakości oraz złożonych obciążeń graficznych.

Te nowe instancje EC2 będą zbudowane na solidnym systemie AWS Nitro. System Nitro, dzięki swojej unikalnej kombinacji dedykowanego sprzętu i lekkiego hiperwizora, dostarcza niemal wszystkie zasoby obliczeniowe i pamięci sprzętu hosta bezpośrednio do instancji. Taka konstrukcja zapewnia doskonałe wykorzystanie zasobów i wydajność. Co istotne, wyspecjalizowany sprzęt, oprogramowanie i firmware systemu Nitro są zaprojektowane tak, aby egzekwować rygorystyczne ograniczenia, chroniąc wrażliwe obciążenia AI i dane przed nieautoryzowanym dostępem, nawet z poziomu AWS. Jego zdolność do wykonywania aktualizacji firmware'u i optymalizacji podczas działania dodatkowo zwiększa bezpieczeństwo i stabilność niezbędną dla produkcyjnych obciążeń AI, analitycznych i graficznych.

Dalsze zwiększenie wydajności, szczególnie dla ogromnych modeli AI, to przyspieszenie połączeń dla rozproszonego wnioskowania LLM. W miarę jak rozmiary modeli nadal rosną, narzut komunikacyjny między procesorami GPU lub instancjami AWS Trainium może stać się znaczącym wąskim gardłem. AWS ogłosił wsparcie dla NVIDIA Inference Xfer Library (NIXL) z AWS Elastic Fabric Adapter (EFA), zaprojektowane w celu przyspieszenia rozproszonego wnioskowania LLM na Amazon EC2, obejmującego zarówno procesory GPU NVIDIA, jak i AWS Trainium. Ta integracja jest kluczowa dla skalowania nowoczesnych obciążeń AI, umożliwiając efektywne nakładanie się komunikacji i obliczeń, minimalizowanie opóźnień i maksymalizowanie wykorzystania GPU. Ułatwia ona szybki transfer danych KV-cache o niskim opóźnieniu między węzłami obliczeniowymi a rozproszonymi zasobami pamięci. NIXL z EFA integruje się natywnie z popularnymi otwartymi frameworkami, takimi jak NVIDIA Dynamo, vLLM i SGLang, zapewniając lepsze opóźnienie między tokenami i bardziej efektywne wykorzystanie pamięci KV-cache.

Przyspieszenie Analityki Danych za pomocą Amazon EMR i GPU

Inżynierowie i analitycy danych często borykają się z długimi potokami przetwarzania danych, które mogą znacząco utrudniać iterację modeli AI/ML i generowanie analiz biznesowych. Współpraca AWS i NVIDIA przynosi przełomowe usprawnienie: 3-krotnie szybszą wydajność dla obciążeń Apache Spark. Przyspieszenie to osiągnięto dzięki wykorzystaniu Amazon EMR na Amazon EKS z instancjami G7e, napędzanymi przez procesory GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition.

Ten znaczny wzrost wydajności jest bezpośrednim wynikiem wspólnych wysiłków inżynieryjnych skoncentrowanych na optymalizacji analityki przyspieszonej przez GPU. Dzięki Amazon EMR i instancjom G7e, organizacje mogą drastycznie skrócić czas potrzebny na inżynierię cech AI/ML, złożone transformacje ETL i analitykę w czasie rzeczywistym na dużą skalę. Klienci uruchamiający potoki przetwarzania danych na dużą skalę mogą szybciej uzyskiwać wgląd w dane, zachowując jednocześnie pełną kompatybilność z istniejącymi aplikacjami Spark.

Rozszerzenie Wsparcie dla Modeli NVIDIA Nemotron na Amazon Bedrock

AWS i NVIDIA rozszerzają również współpracę w zakresie modeli podstawowych, wprowadzając zaawansowane modele NVIDIA Nemotron do Amazon Bedrock.

Deweloperzy wkrótce będą mieli możliwość dostrajania modeli NVIDIA Nemotron bezpośrednio na Amazon Bedrock przy użyciu Reinforcement Fine-Tuning (RFT). Jest to przełom dla zespołów, które muszą dostosować zachowanie modelu do konkretnych dziedzin, czy to w prawie, opiece zdrowotnej, finansach, czy innych wyspecjalizowanych obszarach. RFT umożliwia użytkownikom kształtowanie sposobu, w jaki model rozumuje i reaguje, wykraczając poza zwykłe zdobywanie wiedzy w kierunku niuansowego dopasowania behawioralnego. Co najważniejsze, działa to natywnie na Amazon Bedrock, eliminując narzut infrastrukturalny – użytkownicy definiują zadanie, dostarczają informacje zwrotne, a Bedrock zarządza resztą.

Ponadto, NVIDIA Nemotron 3 Super, hybrydowy model Mixture-of-Experts (MoE) stworzony dla obciążeń wieloagentowych i rozszerzonego rozumowania, również wkrótce pojawi się na Amazon Bedrock. Zaprojektowany, aby pomóc agentom AI w utrzymaniu dokładności w złożonych, wieloetapowych przepływach pracy, Nemotron 3 Super będzie napędzał różnorodne przypadki użycia, obejmujące finanse, cyberbezpieczeństwo, handel detaliczny i rozwój oprogramowania. Obiecuje szybkie, ekonomiczne wnioskowanie za pośrednictwem w pełni zarządzanego API, upraszczając wdrażanie zaawansowanych agentów AI.

Oto podsumowanie kluczowych ogłoszeń:

Zaangażowanie w Efektywność Energetyczną i Zrównoważoną AI

Ponieważ obciążenia AI nadal rosną wykładniczo, efektywność i zrównoważony rozwój bazowej infrastruktury stają się najważniejsze. Współpraca podkreśla również wspólne zaangażowanie w poprawę efektywności energetycznej. Wydajność na wat nie jest już tylko wskaźnikiem zrównoważonego rozwoju, ale znaczącą przewagą konkurencyjną w krajobrazie AI.

Podczas NVIDIA GTC 2026, dyrektor ds. zrównoważonego rozwoju Amazon, Kara Hurst, dołączyła do innych liderów zrównoważonego rozwoju, aby omówić, w jaki sposób AI fundamentalnie przekształca energię i infrastrukturę przedsiębiorstw na dużą skalę. Dyskusja ta podkreśla skupienie się na opracowywaniu i wdrażaniu rozwiązań AI, które są nie tylko potężne, ale także odpowiedzialne środowiskowo, od centrów danych zoptymalizowanych jako aktywni uczestnicy sieci po szersze zastosowania AI w przedsiębiorstwach. To perspektywiczne podejście zapewnia, że postępy w obliczeniach AI są zgodne z globalnymi celami zrównoważonego rozwoju.