アマゾンのクラウド・コンピューティング部門であるアマゾン・ウェブ・サービス（AWS）は、エヌビディアの強力な新型人工知能（AI）チップの温度を抑える特注の冷却システムを考案した。水曜日、AWSは高性能なNvidia GPUを搭載したデータセンター向けに設計された特注の液体冷却システム「In-Row Heat Exchanger（IRHX）」を開発したと発表した。このようなチップは、今日流行しているチャットボットや画像ジェネレーターのような大規模なAIモデルを訓練するために使用され、世界で最も電力を消費するハードウェアの一つである。AIワークロードにおける人気の高まりは、従来の冷却ソリューション、特に空冷式冷却に負担をかけている。拡張性のある冷却ソリューションを市場に任せるのではなく、アマゾンは創造性を発揮して解決する必要があった。IRHXは、全面的な再設計を必要とせず、後付けや新規のデータセンター用途に適している。これは、冷却された液体をサーバーの列の近くで循環させ、密に詰め込まれたGPUから熱を取り除くことで実現する。AWSのコンピュート＆マシンラーニング・サービス担当バイスプレジデントであるデイブ・ブラウン氏は、標準的な冷却ソリューションではニーズに対応できないと説明した。彼は、これらのオプションはデータセンターの床面積を無駄にしすぎ、非効率的に水を使用することになると述べた。このようなシステムは、小規模なプロバイダーの数台のキャビネットでは機能するかもしれないが、AWSのスケールをサポートするために必要な液体冷却の容量には欠けていると同氏は指摘した。AWSはNvidia Blackwell GPUを搭載したP6eインスタンスを発表 AWSはまた、NvidiaのGB200 NVL72を活用したP6eインスタンスを発表した。これらは、巨大なAIモデルやジェネレーティブAIタスクの計算集約的な性質に対応するように設計されている。これまで、この次世代GPUクラスターを提供してきたのは、マイクロソフトやCoreWeaveのような企業だけだった。そして今、AWSの顧客は、最新世代の水冷式NVIDIA A100 Tensor Core GPUを搭載した、クラウドで利用可能な最新かつ最先端のカスタムGPU機械学習トレーニングインフラにアクセスできる。IRHXは、これらのクラスタのポケットを安全な温度に保ち、オーバーヒートすることなく最適なパフォーマンスを提供します。データセンターの設計にIRHXを直接組み込むことで、AWSは、液冷のために構造全体を改修したり、コストのかかる建設費を支払ったりする必要がなくなる。P6eの発売を発表したブラウン氏は、GB200 NVL72システムとアマゾンのIRHXを組み合わせることで、顧客は比類ないコンピューティング・パワーをスケールアップして活用できると述べています。また、開発者、研究者、企業は、従来よりもはるかに大規模なAIモデルをより迅速かつ効率的にトレーニングできるようになる」と述べた。アマゾンはクラウド・インフラストラクチャでのリードを強化する 進行中のデータセンターで冷却技術を内製化しようとする動きは、インフラをより多く所有しようとするアマゾンの広範な戦略について、さらに多くのことを明らかにしている。ここ数年、AWSはクラウドサービスを強化するため、チップ、ストレージシステム、ネットワーク機器の開発に多額の資金を費やしてきた。これらの進歩により、アマゾンはサードパーティサプライヤーへの依存をさらに軽減し、運用パフォーマンスとコストのバランスを取ることができる。このアプローチは成果を上げている。2025年第1四半期、AWSは設立以来最高の営業利益率を記録し、今やアマゾン全体の収益性を支える主要なエンジンとなっている。IRHXの立ち上げは、クラウド業界におけるAWSのイノベーション・リーダーシップとインフラのフットプリントを拡大する。他のハイテク企業も同様の動きを見せている。例えばマイクロソフトは、独自のAIチップとそれに対応するカスタム冷却システム「Sidekicks」を構築した。グーグルやメタも、AIワークロードに合わせたハードウェアやシステムの構築方法を研究している。しかし、アマゾンには決定的なアドバンテージがある。広大なデータセンターの世界的なフットプリントと、カスタム・ハードウェアを大規模に構築・展開した長年の経験だ。IRHXは、そのAI対応インフラを合理化し、より効率的で持続可能かつスケーラブルなものにすることで、さらにそれを高めることができるだろう。クリプトポリタン・アカデミー市場の変動にうんざりしていませんか？DeFiがどのように安定した受動的収入の構築に役立つかを学びましょう。今すぐ登録