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 نے پائلٹ سے پیداوار تک AI تعاون کو مزید گہرا کیا

AI صنعتوں کو بے مثال رفتار سے تبدیل کر رہا ہے، لیکن حقیقی قدر صرف تجربات میں نہیں بلکہ پیداواری ماحول میں AI سلوشنز کو کامیابی سے تعینات کرنے اور چلانے میں مضمر ہے۔ اس کے لیے مضبوط، توسیع پذیر، محفوظ، اور تعمیل کرنے والے سسٹمز کی ضرورت ہے جو ٹھوس کاروباری نتائج فراہم کریں۔ اس اہم ضرورت کو پورا کرنے کے لیے، AWS اور NVIDIA نے NVIDIA GTC 2026 میں اپنے سٹریٹجک تعاون میں ایک اہم توسیع کا اعلان کیا، جس میں AI کمپیوٹ کی بڑھتی ہوئی مانگ کو پورا کرنے اور AI سلوشنز کو حقیقی دنیا کی پیداوار میں آگے بڑھانے کے لیے ڈیزائن کیے گئے نئے ٹیکنالوجی انضمام کو بے نقاب کیا گیا۔

گہری شراکت داری AI لائف سائیکل کے ہر پہلو کو تیز کرنے پر توجہ مرکوز کرتی ہے، انفراسٹرکچر سے لے کر ماڈل کی تعیناتی تک۔ یہ انضمام اہم شعبوں پر مشتمل ہیں جن میں تیز رفتار کمپیوٹنگ، جدید انٹرکنیکٹ ٹیکنالوجیز، اور ہموار ماڈل فائن ٹیوننگ اور انفرنس شامل ہیں۔ اہم اعلانات میں شامل ہیں:

2026 سے شروع کرتے ہوئے AWS ریجنز میں 1 ملین سے زیادہ NVIDIA GPUs کی تعیناتی۔
NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPUs کے لیے Amazon EC2 سپورٹ، جس سے AWS اسے پیش کرنے والا پہلا بڑا کلاؤڈ فراہم کنندہ بن گیا ہے۔
AWS Elastic Fabric Adapter (EFA) پر NVIDIA NIXL کا فائدہ اٹھاتے ہوئے disaggregated Large Language Model (LLM) انفرنس کے لیے انٹرکنیکٹ ایکسیلریشن۔
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUs سے تقویت یافتہ Amazon EC2 G7e انسٹیڈینس کے ساتھ Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) پر Amazon EMR کا استعمال کرتے ہوئے Apache Spark ورک لوڈز کے لیے 3 گنا تیز کارکردگی۔
Amazon Bedrock پر NVIDIA Nemotron ماڈل کی وسیع حمایت، بشمول Reinforcement Fine-Tuning اور Nemotron 3 Super ماڈل۔

بہتر NVIDIA GPU پاور کے ساتھ AI انفراسٹرکچر کو وسعت دینا

جدید AI کی بنیاد طاقتور کمپیوٹ انفراسٹرکچر میں مضمر ہے۔ 2026 سے شروع کرتے ہوئے، AWS اپنی عالمی کلاؤڈ ریجنز میں 1 ملین سے زیادہ NVIDIA GPUs شامل کرکے AI کی ترقی کے لیے ایک یادگاری عزم کر رہا ہے۔ اس میں اگلی نسل کے Blackwell اور Rubin GPU فن تعمیرات شامل ہیں، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ صارفین کو دستیاب سب سے جدید ہارڈ ویئر تک رسائی حاصل ہو۔ AWS پہلے ہی NVIDIA GPU پر مبنی انسٹیڈینس کا صنعت کا وسیع ترین مجموعہ رکھتا ہے، جو AI/ML ورک لوڈز کی متنوع صف کو پورا کرتا ہے، اور یہ توسیع اس کی قیادت کو مزید مستحکم کرتی ہے۔

یہ طویل عرصے سے جاری شراکت داری، جو 15 سال سے زیادہ پر محیط ہے، سپیکٹرم نیٹ ورکنگ جیسے اہم انفراسٹرکچر کے شعبوں تک بھی پھیلی ہوئی ہے۔ اس کا مقصد کاروباری اداروں، سٹارٹ اپس، اور محققین کو وہ مضبوط انفراسٹرکچر فراہم کرنا ہے جو جدید Agentic AI سسٹمز – جو پیچیدہ ورک فلوز میں خودمختار استدلال، منصوبہ بندی، اور کارروائی کے قابل AI – کو بنانے اور پیمانے پر لانے کے لیے درکار ہے۔

نئے Amazon EC2 انسٹیڈینس اور انٹرکنیکٹ اختراعات کا تعارف

اس تعاون کی ایک اہم خصوصیت NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPUs کے ذریعے تیز کردہ آنے والے Amazon EC2 انسٹیڈینس ہیں۔ AWS ان طاقتور GPUs کے لیے سپورٹ کا اعلان کرنے والا پہلا بڑا کلاؤڈ فراہم کنندہ ہونے پر فخر محسوس کرتا ہے، جس سے وہ مطالبہ کرنے والے کاموں کی ایک وسیع رینج کے لیے قابل رسائی بنتے ہیں۔ یہ انسٹیڈینس ڈیٹا اینالیٹکس، نفیس کنورسیشنل AI، متحرک مواد کی تخلیق، جدید سفارش کنندہ سسٹمز، اعلیٰ معیار کی ویڈیو سٹریمنگ، اور پیچیدہ گرافکس ورک لوڈز کے لیے مثالی طور پر موزوں ہیں۔

یہ نئے EC2 انسٹیڈینس مضبوط AWS Nitro System پر بنائے جائیں گے۔ Nitro System، اپنے مخصوص ہارڈ ویئر اور ہلکے ہائپروائزر کے منفرد امتزاج کے ساتھ، ہوسٹ ہارڈ ویئر کے تقریباً تمام کمپیوٹ اور میموری وسائل براہ راست انسٹیڈینس کو فراہم کرتا ہے۔ یہ ڈیزائن اعلیٰ وسائل کے استعمال اور کارکردگی کو یقینی بناتا ہے۔ اہم بات یہ ہے کہ Nitro System کا خصوصی ہارڈ ویئر، سافٹ ویئر، اور فرم ویئر سخت پابندیاں نافذ کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جو حساس AI ورک لوڈز اور ڈیٹا کو غیر مجاز رسائی سے محفوظ رکھتا ہے، یہاں تک کہ AWS کے اندر سے بھی۔ آپریشنل رہتے ہوئے فرم ویئر اپڈیٹس اور اصلاحات انجام دینے کی اس کی صلاحیت پیداواری-گریڈ AI، اینالیٹکس، اور گرافکس ورک لوڈز کے لیے ضروری سیکیورٹی اور استحکام کو مزید بہتر بناتی ہے۔

کارکردگی کو مزید بہتر بنانا، خاص طور پر بڑے AI ماڈلز کے لیے، disaggregated LLM انفرنس کے لیے انٹرکنیکٹس کی تیزی ہے۔ جیسے جیسے ماڈل کے سائز بڑھتے رہتے ہیں، GPUs یا AWS Trainium انسٹیڈینس کے درمیان مواصلاتی اوور ہیڈ ایک اہم رکاوٹ بن سکتا ہے۔ AWS نے AWS Elastic Fabric Adapter (EFA) کے ساتھ NVIDIA Inference Xfer Library (NIXL) کے لیے سپورٹ کا اعلان کیا، جو Amazon EC2 پر disaggregated LLM انفرنس کو تیز کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جس میں NVIDIA GPUs اور AWS Trainium دونوں شامل ہیں۔ یہ انضمام جدید AI ورک لوڈز کو پیمانے پر لانے، مواصلات اور کمپیوٹیشن کے موثر اوورلیپ کو فعال کرنے، تاخیر کو کم کرنے، اور GPU کے استعمال کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے بہت اہم ہے۔ یہ کمپیوٹ نوڈز اور تقسیم شدہ میموری وسائل کے درمیان اعلیٰ تھرو پٹ، کم تاخیر والی KV-کیش ڈیٹا کی نقل و حرکت کو سہولت فراہم کرتا ہے۔ EFA کے ساتھ NIXL مقبول اوپن سورس فریم ورک جیسے NVIDIA Dynamo، vLLM، اور SGLang کے ساتھ مقامی طور پر مربوط ہوتا ہے، جو بہتر انٹر-ٹوکن تاخیر اور زیادہ موثر KV-کیش میموری کے استعمال کو فراہم کرتا ہے۔

Amazon EMR اور GPUs کے ساتھ ڈیٹا اینالیٹکس کو تیز کرنا

ڈیٹا انجینئرز اور سائنسدان اکثر طویل ڈیٹا پروسیسنگ پائپ لائنز سے نبرد آزما رہتے ہیں جو AI/ML ماڈل کی تکرار اور کاروباری ذہانت کی تخلیق میں نمایاں طور پر رکاوٹ بن سکتی ہیں۔ AWS اور NVIDIA کا تعاون ایک اہم بہتری فراہم کرتا ہے: Apache Spark ورک لوڈز کے لیے 3 گنا تیز کارکردگی۔ یہ تیزی NVIDIA کے RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUs سے تقویت یافتہ G7e انسٹیڈینس کے ساتھ Amazon EKS پر Amazon EMR کا فائدہ اٹھا کر حاصل کی گئی ہے۔

کارکردگی میں یہ نمایاں اضافہ GPU-ایکسیلریٹڈ اینالیٹکس کو بہتر بنانے پر مرکوز مشترکہ انجینئرنگ کوششوں کا براہ راست نتیجہ ہے۔ Amazon EMR اور G7e انسٹیڈینس کے ساتھ، تنظیمیں AI/ML فیچر انجینئرنگ، پیچیدہ ETL ٹرانسفارمیشنز، اور پیمانے پر ریئل ٹائم اینالیٹکس کے لیے درکار وقت کو ڈرامائی طور پر کم کر سکتی ہیں۔ بڑے پیمانے پر ڈیٹا پروسیسنگ پائپ لائنز چلانے والے صارفین اپنی موجودہ Spark ایپلی کیشنز کے ساتھ مکمل مطابقت برقرار رکھتے ہوئے بصیرت حاصل کرنے کے لیے تیز تر وقت حاصل کر سکتے ہیں۔

Amazon Bedrock پر NVIDIA Nemotron ماڈل کی حمایت میں توسیع

AWS اور NVIDIA بنیادی ماڈلز پر بھی اپنے تعاون کو وسعت دے رہے ہیں، جس سے جدید NVIDIA Nemotron ماڈلز کو Amazon Bedrock پر لایا جا رہا ہے۔

ڈیولپرز کو جلد ہی Reinforcement Fine-Tuning (RFT) کا استعمال کرتے ہوئے NVIDIA Nemotron ماڈلز کو براہ راست Amazon Bedrock پر فائن ٹیون کرنے کی صلاحیت حاصل ہوگی۔ یہ ان ٹیموں کے لیے ایک گیم چینجر ہے جنہیں ماڈل کے رویے کو مخصوص ڈومینز کے مطابق بنانا ہے، چاہے وہ قانونی، صحت کی دیکھ بھال، مالیات، یا دیگر خصوصی شعبوں میں ہو۔ RFT صارفین کو یہ اختیار دیتا ہے کہ وہ ماڈل کے استدلال اور ردعمل کو کیسے تشکیل دیں، محض علم کے حصول سے آگے بڑھ کر لطیف رویے کی مطابقت تک پہنچیں۔ اہم بات یہ ہے کہ یہ Amazon Bedrock پر مقامی طور پر چلتا ہے، جس سے انفراسٹرکچر کا اضافی بوجھ ختم ہو جاتا ہے – صارفین کام کی تعریف کرتے ہیں، رائے فراہم کرتے ہیں، اور Bedrock باقی کو منظم کرتا ہے۔

مزید برآں، NVIDIA Nemotron 3 Super، ایک ہائبرڈ Mixture-of-Experts (MoE) ماڈل جو ملٹی ایجنٹ ورک لوڈز اور وسیع استدلال کے لیے بنایا گیا ہے، بھی جلد ہی Amazon Bedrock پر آ رہا ہے۔ AI ایجنٹوں کو پیچیدہ، کثیر الجہتی ورک فلوز میں درستگی برقرار رکھنے میں مدد کرنے کے لیے انجینئر کیا گیا، Nemotron 3 Super مالیات، سائبر سیکیورٹی، ریٹیل، اور سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ پر محیط متنوع استعمال کے کیسز کو تقویت دے گا۔ یہ ایک مکمل طور پر منظم API کے ذریعے تیز، کم لاگت والی انفرنس کا وعدہ کرتا ہے، جس سے نفیس AI ایجنٹوں کی تعیناتی کو آسان بنایا جا سکتا ہے۔

اہم اعلانات کا خلاصہ یہاں ہے:

خصوصیت/انضمام	تفصیل	بنیادی فائدہ	دستیابی
GPU تعیناتی	AWS ریجنز میں 1 ملین سے زیادہ NVIDIA GPUs (Blackwell، Rubin فن تعمیرات)۔	تمام AI/ML ورک لوڈز، ایجنٹک AI کے لیے بڑے پیمانے پر کمپیوٹ اسکیل۔	2026 سے شروع
Amazon EC2 انسٹیڈینس	EC2 پر NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPUs کے لیے سپورٹ۔	ورسٹائل AI، گرافکس، اینالیٹکس کے لیے پہلے بڑے کلاؤڈ فراہم کنندہ کی حمایت۔	جلد آ رہا ہے
LLM انفرنس	GPUs اور Trainiums میں تیز disaggregated LLM انفرنس کے لیے AWS EFA پر NVIDIA NIXL۔	LLMs کے لیے کم سے کم مواصلاتی تاخیر، زیادہ سے زیادہ GPU استعمال۔	اعلان کر دیا گیا
Apache Spark کارکردگی	Amazon EKS پر Amazon EMR پر G7e انسٹیڈینس (RTX PRO 6000) کے ساتھ 3 گنا تیز Spark ورک لوڈز۔	ڈیٹا اینالیٹکس، فیچر انجینئرنگ کے لیے بصیرت حاصل کرنے کے وقت میں تیزی۔	اعلان کر دیا گیا
Nemotron فائن ٹیوننگ	Amazon Bedrock پر براہ راست Nemotron ماڈلز کے لیے Reinforcement Fine-Tuning (RFT)۔	انفراسٹرکچر کے اضافی بوجھ کے بغیر ڈومین-مخصوص ماڈل کے رویے کی مطابقت۔	جلد آ رہا ہے
Nemotron 3 Super	Amazon Bedrock پر ملٹی ایجنٹ ورک لوڈز اور وسیع استدلال کے لیے ہائبرڈ MoE ماڈل۔	پیچیدہ، کثیر الجہتی AI کاموں کے لیے تیز، کم لاگت والی انفرنس۔	جلد آ رہا ہے

توانائی کی کارکردگی اور پائیدار AI سے وابستگی

جیسے جیسے AI ورک لوڈز تیزی سے بڑھتے رہتے ہیں، بنیادی انفراسٹرکچر کی کارکردگی اور پائیداری سب سے اہم ہو جاتی ہے۔ یہ تعاون توانائی کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے ایک مشترکہ عزم کو بھی نمایاں کرتا ہے۔ فی واٹ کارکردگی اب صرف ایک پائیداری کا معیار نہیں بلکہ AI کے منظر نامے میں ایک اہم مسابقتی فائدہ ہے۔

NVIDIA GTC 2026 میں، Amazon CSO Kara Hurst نے دیگر پائیداری رہنماؤں کے ساتھ شمولیت اختیار کی تاکہ اس بات پر تبادلہ خیال کیا جا سکے کہ AI کس طرح بڑے پیمانے پر انٹرپرائز توانائی اور انفراسٹرکچر کو بنیادی طور پر تبدیل کر رہا ہے۔ یہ بحث ایسے AI سلوشنز کو تیار کرنے اور تعینات کرنے پر توجہ کو نمایاں کرتی ہے جو نہ صرف طاقتور ہوں بلکہ ماحولیاتی طور پر بھی ذمہ دار ہوں، ڈیٹا سینٹرز سے لے کر جو فعال گرڈ شرکاء کے طور پر بہتر بنائے گئے ہیں، وسیع تر انٹرپرائز AI ایپلی کیشنز تک۔ یہ مستقبل پر مبنی نقطہ نظر اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ AI کمپیوٹ میں ہونے والی پیشرفت عالمی پائیداری کے اہداف کے مطابق ہو۔

AWS، NVIDIA نے پیداوار کو تیز کرنے کے لیے AI تعاون کو مزید گہرا کیا