Amazon SageMaker Studio notebooks が G7 インスタンスをサポート

Amazon SageMaker Studio の JupyterLab および CodeEditor アプリケーションにおいて、NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPU を搭載した Amazon EC2 G7 インスタンスが利用可能になりました。G7 インスタンスは、G6 インスタンスと比較して AI 推論性能が最大 4.6 倍向上しており、大規模なデータ処理、ビデオストリーミング、対話型 AI アシスタントのデプロイメントに適しています。現在は、米国東部（バージニア北部、オハイオ）および米国西部（オレゴン）リージョンでのみ提供されています。

🚀 推論性能の大幅な向上

今回のアップデートは、生成 AI や大規模言語モデル (LLM) の推論ワークロードを SageMaker Studio で開発・検証するエンジニアにとって非常に強力な武器になります。G6 から G7 への進化は、単なるスペックアップではなく、AI 推論性能が最大 4.6 倍 という圧倒的な差を生み出しています。特に Blackwell アーキテクチャの採用により、低レイテンシが求められる対話型 AI アシスタントやコンテンツ生成ツールの開発において、大きな恩恵を受けるでしょう。

📍 日本国内リージョンの状況

リサーチの結果、現時点では 東京 (ap-northeast-1) や大阪 (ap-northeast-3) リージョンでの提供については公式ドキュメントに記載がありません。日本国内のプロジェクトで利用したい場合は、米国リージョンを利用するか、AWS マネジメントコンソールで最新の利用可否を確認する必要があります。

🛠️ 運用上のアドバイス

1. コストとパフォーマンスのバランス: G7 インスタンスは高性能ですが、その分コストも高くなる可能性があります。推論のレイテンシを要求されるアプリケーションのデプロイメントにおいて、G7 の性能向上を最大限に活用できるか、ワークロードの特性を検証することが推奨されます。
2. ネットワーク帯域: 最大 700 Gbps の EFA 対応ネットワーク帯域を備えているため、大規模な分散処理を行う場合は、EFA の設定を適切に行うことで、効率的なデータ処理パイプラインの構築が可能です。

✅ 次のアクション

まずは米国リージョンで SageMaker Studio のノートブックインスタンスを kullanarak (using) G7 インスタンスを選択し、推論モデルのモデルロード速度や推論速度のテストを実施し、G6 インスタンスと比較して実際の性能差を体感してみるのが良いでしょう。

参照元: Amazon SageMaker Studio の開発者ガイド (https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-updated.html)