NVIDIAとAWSが提携──Blackwell搭載EC2 G7とGPU加速OpenSearch Serverlessを提供
EC2 G7は前世代比で最大4.6倍の推論性能を達成し、OpenSearch ServerlessはcuVSの標準統合によりベクトル検索を10倍高速化する。
リリース: 2026-06-24 · 読了 3 分記事の要約
1. 核心（What）
- Amazon EC2 G7インスタンスにNVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPUを搭載し、前世代のG6比で最大4.6倍のAI推論性能を実現した。
- Amazon OpenSearch ServerlessにNVIDIA cuVSライブラリをデフォルト採用し、ベクトルインデックス作成を最大10倍高速化、コストを1/4に削減した。
- AWSがNVIDIA GB300を用いた学習ワークロードにおいて、厳格な性能基準を満たす「NVIDIA Exemplar Cloud」ステータスを獲得した。
2. 影響（Why）
- RAGのインフラコスト削減: OpenSearch ServerlessのGPU加速が標準化されるため、大規模RAGを構築する際のベクトル検索サーバーの運用設計とインフラ費用が大幅に圧縮される。
- 国内SaaSへの影響: AWSを基盤とする国内の中規模SaaS事業者は、追加のインフラ管理コストを支払うことなく、数億件規模のベクトル検索機能を自社プロダクトへ1時間未満で組み込める選択肢を得る。
3. 根拠・詳細（How）
- EC2 G7のスペック: 最大8基のGPU、合計256GBのGPUメモリ、700 GbpsのEFA対応ネットワーク、7.6TBのローカルNVMe SSDストレージをサポートする。
- cuVSによる高速化: NVIDIA cuVSの統合により、CPUのみの構成と比較して10億規模のベクトルデータベースを1時間未満で構築可能にする。
4. 展望・課題（Next）
- 提供形態の拡大: G7インスタンスはAWS Deep Learning AMI等で利用可能になり、今後はAmazon SageMaker AIやベアメタルインスタンスでも提供を予定している。