AWS, GB300·베라 루빈 기반 AI 시스템 순차 도입
차세대 네트워크로 수백만 개 GPU를 단일 환경처럼 연결
핵심 요약
- 엔비디아와 AWS는 8월 26일(현지시간) AWS 데이터센터에 GPU 200만 개 이상을 추가 배치한다고 밝혔다.
- AWS는 8월 26일(현지시간) GB300 NVL72와 베라 루빈 NVL144 기반 AI 인프라를 순차 도입할 계획을 공개했다.
- 엔비디아와 AWS는 8월 26일(현지시간) 트레이니움4 개발 협력과 차세대 네트워킹 기술 적용을 확대한다고 밝혔다.
엔비디아와 아마존웹서비스(AWS)는 8월 26일(현지시간) AWS 데이터센터에 GPU 200만 개 이상을 추가 배치하고 차세대 AI 인프라 구축을 확대한다고 밝혔다. 양사는 AI 학습·추론과 에이전트 AI, 피지컬 AI 수요에 대응할 컴퓨팅 환경을 강화할 계획이다.
AWS는 엔비디아 GB300 NVL72 시스템과 차세대 베라 루빈(Vera Rubin) NVL144 기반 AI 인프라를 순차 도입한다. 초거대 AI 모델의 학습·추론 성능을 높이고 에이전트 AI와 피지컬 AI를 위한 대규모 컴퓨팅 환경을 구축하려는 조치다.
GB300 NVL72는 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 세대를 기반으로 한 AI 시스템이다. 베라 루빈 NVL144는 대규모 AI 워크로드를 겨냥해 설계된 차세대 AI 컴퓨팅 플랫폼이다.
엔비디아와 AWS는 GPU 공급과 함께 AI 데이터센터 인프라도 확장한다. 엔비디아 스펙트럼(Spectrum)-X와 퀀텀(Quantum)-X 네트워킹 기술을 AWS 인프라에 확대 적용해 수백만 개 GPU를 하나의 AI 컴퓨팅 환경처럼 연결할 방침이다.
이 구조는 AI 모델 규모가 커질수록 컴퓨팅뿐 아니라 메모리·스토리지·네트워크를 함께 최적화해야 하는 수요를 반영한다. AWS는 엘라스틱 패브릭 어댑터(Elastic Fabric Adapter, EFA)와 니트로(Nitro) 기반 클라우드 인프라를 엔비디아 AI 플랫폼과 결합해 대규모 AI 워크로드를 지원한다.
엔비디아는 DGX 클라우드 렙톤(DGX Cloud Lepton)을 통해 AWS GPU 자원에 대한 AI 개발자와 기업의 접근성을 높인다. DGX 클라우드 렙톤은 여러 클라우드에 분산된 GPU 자원을 하나의 컴퓨팅 환경처럼 연결해 AI 학습과 추론에 활용하는 플랫폼이다. 기업은 필요한 GPU를 유연하게 확보해 대규모 AI 모델 개발에 활용할 수 있다.
엔비디아와 AWS는 AWS의 차세대 AI 칩 트레이니움4(Trainium4) 개발 협력도 확대한다. AWS는 자체 AI 칩과 엔비디아 GPU를 함께 활용하는 인프라 전략으로 다양한 AI 워크로드에 대응하고 학습·추론 환경을 확장할 구상이다.
양사는 생성형 AI를 넘어 스스로 작업을 수행하는 에이전트 AI와 물리 환경에서 판단·행동하는 피지컬 AI까지 클라우드 기반 인프라 공급을 넓힐 방침이다. GPU 200만 개 이상의 추가 배치와 차세대 시스템 도입으로 글로벌 AI 데이터센터 경쟁도 한층 빨라질 전망이다.
