Amazon SageMaker StudioノートブックがG7eインスタンスタイプをサポート開始
ID 5195
GUID 2d1e80220562b9bd82737748fab31a87dd21e722
発表日(JST)
要約生成日時(JST)
タイトル Amazon SageMaker StudioノートブックがG7eインスタンスタイプをサポート開始
詳細リンク https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/02/g7e-new-launch-sagemaker-studio-notebooks/
カテゴリ
  • aiml
  • amazon-sagemaker-studio
  • artificial-intelligence
要点
  • Amazon SageMaker StudioノートブックでG7eインスタンスタイプが利用可能に
  • G7eインスタンスは最大8基のNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU（GPU当たり96GBメモリ）を搭載
  • 第5世代Intel Xeonプロセッサ、最大192 vCPU、最大1600 Gbps EFAネットワーキング帯域幅をサポート
  • NVIDIA GPUDirect P2PおよびRDMA（EFAv4）をサポートし、マルチGPUおよびマルチノードワークロードのパフォーマンスを向上
  • LLM、エージェンティックAI、マルチモーダル生成AI、フィジカルAIモデルのデプロイに最適
  • 空間コンピューティングおよびグラフィックス＋AI処理ワークロードに最高性能を提供
  • US East（バージニア北部、オハイオ）およびUS West（オレゴン）リージョンで利用可能
アップデート内容要約

Amazon SageMaker StudioノートブックでG7eインスタンスタイプが利用可能になりました。G7eインスタンスは最大8基のNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUを搭載し、GPU当たり96GBのメモリ、第5世代Intel Xeonプロセッサを備えています。大規模言語モデル、エージェンティックAI、マルチモーダル生成AIなどのワークロードに最適です。
アップデート内容全文

Amazon G7eインスタンスは、最大8基のNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU（GPU当たり96GBメモリ）と第5世代Intel Xeonプロセッサを搭載しています。
最大192仮想CPU（vCPU）と最大1600 GbpsのElastic Fabric Adapterネットワーキング帯域幅をサポートしています。
G7eインスタンスはNVIDIA GPUDirect Peer to Peer（P2P）をサポートし、マルチGPUワークロードのパフォーマンスを向上させます。
マルチGPU G7eインスタンスはEC2 UltraClusters内でEFAv4によるNVIDIA GPUDirect Remote Direct Memory Access（RDMA）もサポートしており、小規模マルチノードワークロードのレイテンシーを削減します。
お客様はG7eインスタンスを使用して、大規模言語モデル（LLM）、エージェンティックAIモデル、マルチモーダル生成AIモデル、フィジカルAIモデルをデプロイできます。
G7eインスタンスは空間コンピューティングワークロード、およびグラフィックスとAI処理能力の両方を必要とするワークロードに最高のパフォーマンスを提供します。
Amazon EC2 G7eインスタンスは、AWS US East（バージニア北部およびオハイオ）とUS West（オレゴン）リージョンのSageMaker Studioノートブックで利用可能です。
SageMaker StudioでのJupyterLabおよびCodeEditorアプリケーションの設定と使用方法については、開発者ガイドをご覧ください。
これらのインスタンスの料金情報については、料金ページをご覧ください。

関連サービス
  • Amazon EC2
  • Amazon SageMaker Studio
  • Elastic Fabric Adapter
関連サービスの説明
  • Amazon EC2（Elastic Compute Cloud）は、AWSのクラウド上で仮想サーバー（インスタンス）を提供するサービスです。さまざまな用途に合わせたインスタンスタイプが用意されており、G7eインスタンスはGPUを搭載したグラフィックスおよびAI処理向けのインスタンスタイプです。必要に応じてコンピューティングリソースを柔軟にスケールできます。
  • Amazon SageMaker Studioは、機械学習モデルの開発、トレーニング、デプロイを行うための統合開発環境（IDE）です。JupyterLabやCodeEditorなどのアプリケーションを提供し、データサイエンティストやML開発者がブラウザベースで機械学習ワークフロー全体を管理できます。さまざまなインスタンスタイプを選択してノートブックを実行でき、今回G7eインスタンスが追加されました。
  • Elastic Fabric Adapter（EFA）は、Amazon EC2インスタンスに接続できるネットワークインターフェースで、高性能コンピューティング（HPC）や機械学習のワークロードに必要な高スループット・低レイテンシーのノード間通信を実現します。従来のTCP通信と比較して、OS バイパス技術により大幅にレイテンシーを削減し、GPUDirect RDMAなどの技術と組み合わせてマルチノードワークロードの性能を向上させます。
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