AWS ve NVIDIA, Yapay Zeka İşbirliğini Derinleştirerek Yapay Zekayı Pilottan Üretime Hızlandırıyor

Yapay zeka, sektörleri benzeri görülmemiş bir hızda dönüştürüyor, ancak gerçek değer sadece deneyde değil, yapay zeka çözümlerini üretim ortamlarında başarılı bir şekilde dağıtmak ve çalıştırmaktadır. Bu, somut iş sonuçları sağlayan sağlam, ölçeklenebilir, güvenli ve uyumlu sistemler gerektirir. Bu kritik ihtiyaca yanıt olarak, AWS ve NVIDIA, NVIDIA GTC 2026'da stratejik işbirliklerini önemli ölçüde genişlettiklerini duyurarak, yapay zeka bilgi işlemine yönelik artan talebi karşılamak ve yapay zeka çözümlerini gerçek dünya üretimine taşımak için tasarlanmış yeni teknoloji entegrasyonlarını tanıttılar.

Derinleştirilmiş ortaklık, altyapıdan model dağıtımına kadar yapay zeka yaşam döngüsünün her yönünü hızlandırmaya odaklanmaktadır. Bu entegrasyonlar, hızlandırılmış bilgi işlem, gelişmiş ara bağlantı teknolojileri ve kolaylaştırılmış model ince ayarı ve çıkarım gibi kritik alanları kapsamaktadır. Temel duyurular şunları içerir:

• 2026'dan itibaren AWS Bölgelerinde 1 milyondan fazla NVIDIA GPU'nun dağıtılması.
• AWS'yi bunu sunan ilk büyük bulut sağlayıcısı yapan NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Sunucu Sürümü GPU'ları için Amazon EC2 desteği.
• AWS Elastic Fabric Adapter (EFA) üzerinde NVIDIA NIXL'den yararlanan ayrık Büyük Dil Modeli (LLM) çıkarımı için ara bağlantı hızlandırması.
• NVIDIA'nın RTX PRO 6000 Blackwell Sunucu Sürümü GPU'ları tarafından desteklenen Amazon EC2 G7e örnekleriyle Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) üzerindeki Amazon EMR kullanılarak Apache Spark iş yükleri için 3 kat daha hızlı performans.
• Reinforcement Fine-Tuning ve Nemotron 3 Super modeli dahil olmak üzere Amazon Bedrock'ta genişletilmiş NVIDIA Nemotron model desteği.

Gelişmiş NVIDIA GPU Gücü ile Yapay Zeka Altyapısını Ölçeklendirme

Modern yapay zekanın temeli güçlü bilgi işlem altyapısında yatmaktadır. 2026'dan itibaren AWS, küresel bulut bölgelerine 1 milyondan fazla NVIDIA GPU ekleyerek yapay zeka gelişimine devasa bir katkı sağlamaktadır. Buna yeni nesil Blackwell ve Rubin GPU mimarileri de dahildir ve müşterilerin mevcut en gelişmiş donanıma erişmesini sağlamaktadır. AWS, halihazırda sektördeki en geniş NVIDIA GPU tabanlı örnek koleksiyonuna sahiptir ve çeşitli yapay zeka/makine öğrenimi iş yüklerine hitap etmektedir; bu genişleme liderliğini daha da pekiştirmektedir.

15 yılı aşkın süredir devam eden bu uzun süreli ortaklık, Spectrum ağ iletişimi gibi kritik altyapı alanlarına da uzanmaktadır. Amaç, işletmelere, girişimlere ve araştırmacılara karmaşık iş akışlarında otonom akıl yürütme, planlama ve eylem yapabilen yapay zeka olan gelişmiş Ajan Temelli Yapay Zeka sistemlerini oluşturmak ve ölçeklendirmek için gereken sağlam altyapıyı sağlamaktır.

Yeni Amazon EC2 Örnekleri ve Ara Bağlantı Yenilikleri Tanıtılıyor

İşbirliğinin öne çıkan özelliklerinden biri, NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Sunucu Sürümü GPU'ları tarafından hızlandırılan Amazon EC2 örnekleridir. AWS, bu güçlü GPU'lar için desteği duyuran ilk büyük bulut sağlayıcısı olmaktan gurur duymaktadır ve bunları çok çeşitli zorlu görevler için erişilebilir kılmaktadır. Bu örnekler, veri analizi, sofistike sohbet yapay zekası, dinamik içerik üretimi, gelişmiş tavsiye sistemleri, yüksek kaliteli video akışı ve karmaşık grafik iş yükleri için idealdir.

Bu yeni EC2 örnekleri, sağlam AWS Nitro Sistemi üzerine inşa edilecektir. Nitro Sistemi, özel donanım ve hafif bir hipervizörün benzersiz kombinasyonuyla, ana bilgisayar donanımının bilgi işlem ve bellek kaynaklarının neredeyse tamamını doğrudan örneklere sağlar. Bu tasarım, üstün kaynak kullanımı ve performans sağlar. En önemlisi, Nitro Sisteminin özel donanımı, yazılımı ve aygıt yazılımı, hassas yapay zeka iş yüklerini ve verileri, AWS'nin içinden bile yetkisiz erişime karşı korumak için sıkı kısıtlamalar uygulamak üzere tasarlanmıştır. Çalışır durumdayken aygıt yazılımı güncellemeleri ve optimizasyonları yapabilme yeteneği, üretim düzeyinde yapay zeka, analiz ve grafik iş yükleri için gerekli güvenlik ve kararlılığı daha da artırır.

Özellikle büyük yapay zeka modelleri için performansı daha da artıran, ayrık Büyük Dil Modeli çıkarımı için ara bağlantıların hızlandırılmasıdır. Model boyutları büyümeye devam ettikçe, GPU'lar veya AWS Trainium örnekleri arasındaki iletişim yükü önemli bir darboğaz haline gelebilir. AWS, hem NVIDIA GPU'ları hem de AWS Trainium'u kapsayan Amazon EC2'de ayrık Büyük Dil Modeli çıkarımını hızlandırmak için tasarlanmış AWS Elastic Fabric Adapter (EFA) ile NVIDIA Inference Xfer Library (NIXL) desteğini duyurdu. Bu entegrasyon, modern yapay zeka iş yüklerini ölçeklendirmek, iletişimi ve hesaplamayı verimli bir şekilde örtüştürmek, gecikmeyi en aza indirmek ve GPU kullanımını en üst düzeye çıkarmak için hayati öneme sahiptir. Hesaplama düğümleri ve dağıtılmış bellek kaynakları arasında yüksek verimli, düşük gecikmeli KV-önbellek veri hareketini kolaylaştırır. EFA ile NIXL, NVIDIA Dynamo, vLLM ve SGLang gibi popüler açık kaynaklı çerçevelerle doğal olarak entegre olarak, geliştirilmiş belirteçler arası gecikme ve daha verimli KV-önbellek bellek kullanımı sağlar.

Amazon EMR ve GPU'lar ile Veri Analizini Hızlandırma

Veri mühendisleri ve bilim insanları, yapay zeka/makine öğrenimi modeli yinelemesini ve iş zekası üretimini önemli ölçüde engelleyebilecek uzun veri işleme boru hatlarıyla sık sık boğuşurlar. AWS ve NVIDIA işbirliği, çığır açan bir gelişme sunuyor: Apache Spark iş yükleri için 3 kat daha hızlı performans. Bu hızlanma, NVIDIA'nın RTX PRO 6000 Blackwell Sunucu Sürümü GPU'ları tarafından desteklenen G7e örnekleriyle Amazon EKS üzerindeki Amazon EMR kullanılarak elde edilmiştir.

Bu önemli performans artışı, GPU hızlandırmalı analizleri optimize etmeye odaklanan ortak mühendislik çabalarının doğrudan bir sonucudur. Amazon EMR ve G7e örnekleri ile kuruluşlar, yapay zeka/makine öğrenimi özellik mühendisliği, karmaşık ETL dönüşümleri ve gerçek zamanlı analizler için gereken süreyi büyük ölçüde azaltabilirler. Büyük ölçekli veri işleme boru hatları çalıştıran müşteriler, mevcut Spark uygulamalarıyla tam uyumluluğu korurken daha hızlı içgörüye ulaşma süresi elde edebilirler.

Amazon Bedrock'ta NVIDIA Nemotron Model Desteğini Genişletme

AWS ve NVIDIA ayrıca temel modeller üzerinde işbirliğini genişletiyor ve gelişmiş NVIDIA Nemotron modellerini Amazon Bedrock'a getiriyor.

Geliştiriciler yakında Reinforcement Fine-Tuning (RFT) kullanarak NVIDIA Nemotron modellerinin Amazon Bedrock'ta doğrudan ince ayarını yapma yeteneğine sahip olacaklar. Bu, yasal, sağlık, finans veya diğer uzmanlık alanlarında model davranışını belirli alanlara göre uyarlaması gereken ekipler için oyun değiştirici bir özelliktir. RFT, kullanıcıların bir modelin akıl yürütme ve yanıt verme şeklini şekillendirmesine, sadece bilgi edinmenin ötesine geçerek nüanslı davranışsal uyuma ulaşmasına olanak tanır. En önemlisi, bu, Amazon Bedrock'ta doğal olarak çalışır ve altyapı yükünü ortadan kaldırır – kullanıcılar görevi tanımlar, geri bildirim sağlar ve Bedrock gerisini yönetir.

Ayrıca, çoklu ajan iş yükleri ve genişletilmiş akıl yürütme için oluşturulmuş hibrit bir Uzman Karışımı (MoE) modeli olan NVIDIA Nemotron 3 Super de yakında Amazon Bedrock'a geliyor. Finans, siber güvenlik, perakende ve yazılım geliştirme alanlarında karmaşık, çok adımlı iş akışlarında yapay zeka ajanlarının doğruluğunu korumasına yardımcı olmak için tasarlanan Nemotron 3 Super, karmaşık yapay zeka ajanlarının dağıtımını basitleştiren, tam olarak yönetilen bir API aracılığıyla hızlı, uygun maliyetli çıkarım sağlayacak.

Temel duyuruların bir özeti aşağıdadır:

Enerji Verimliliği ve Sürdürülebilir Yapay Zekaya Bağlılık

Yapay zeka iş yükleri katlanarak büyümeye devam ettikçe, temel altyapının verimliliği ve sürdürülebilirliği büyük önem taşımaktadır. İşbirliği ayrıca enerji verimliliğini artırmaya yönelik ortak bir bağlılığı da vurgulamaktadır. Watt başına performans artık sadece bir sürdürülebilirlik ölçütü değil, yapay zeka ortamında önemli bir rekabet avantajıdır.

NVIDIA GTC 2026'da Amazon Baş Sürdürülebilirlik Görevlisi Kara Hurst, diğer sürdürülebilirlik liderleriyle birlikte yapay zekanın kurumsal enerjiyi ve altyapıyı ölçekte nasıl temelden dönüştürdüğünü tartıştı. Bu tartışma, aktif şebeke katılımcıları olarak optimize edilmiş veri merkezlerinden daha geniş kurumsal yapay zeka uygulamalarına kadar, yalnızca güçlü değil aynı zamanda çevresel açıdan sorumlu yapay zeka çözümlerini geliştirme ve dağıtmaya odaklanıldığının altını çizmektedir. Bu ileri görüşlü yaklaşım, yapay zeka bilgi işlemindeki ilerlemelerin küresel sürdürülebilirlik hedefleriyle uyumlu olmasını sağlamaktadır.