AWS、Nvidia AIチップ向けのカスタム冷却技術を構築

Amazonのクラウドコンピューティング部門であるAmazon Web Services（AWS）は、Nvidiaの強力な新世代人工知能（AI）チップの温度を管理するための専用冷却システムを開発しました。 

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独自の液体冷却システムであるIn-Row Heat Exchanger（IRHX）を開発したと発表しました。

チャットボットや画像生成など現在非常に人気のある大規模AIモデルのトレーニングに使用されるこれらのチップは、世界中で最も電力を消費するハードウェアの一部です。AIワークロードにおけるこれらのチップの人気上昇は、特に空気冷却ベースの従来の冷却ソリューションに負荷をかけています。

市場にスケーラブルな冷却ソリューションの提供を任せるのではなく、Amazonは創造的な解決策を講じなければなりませんでした。IRHXは、大規模な再設計を必要とせずに、既存のデータセンターへの retrofit（改修）および新規データセンターのアプリケーションに適しています。これは、サーバーの列の近くに冷却液を循環させて、高密度に配置されたGPUから熱を除去することで実現しています。

AWSのコンピューティングおよび機械学習サービス担当副社長Dave Brownは このタイミングは、物語にさらに厚みを与えている。これらの退任は、OpenAIがIPOを見据えている時期に起きている。 標準的な冷却ソリューションは自社のニーズには適さないと述べました。彼は、これらのオプションは データセンターの床面積 を無駄に使い、水を非効率的に使用すると指摘しました。このようなシステムは小規模なプロバイダーの少数のキャビネットでは機能する可能性がありますが、AWSのスケールをサポートするために必要な液体冷却容量が欠けていると彼は述べました。

AWS、Nvidia Blackwell GPUを搭載したP6eインスタンスをローンチ

AWSはまた、 導入した P6eインスタンス をローンチしました。これは、72 Blackwell GPU を1つのラックに収めた高密度スーパーコンピューティングプラットフォームであるNvidiaのGB200 NVL72を活用しています。これらは、巨大なAIモデルや生成AIタスクの計算集約的な性質に対応するために設計されています。

これまで、MicrosoftやCoreWeaveなどの企業のみがこの次世代GPUクラスターを提供していましたが、AWSの顧客は、最新世代の液体冷却NVIDIA A100 Tensor Core GPUによって駆動される、クラウド上で利用可能な最新かつ最も高度なカスタムGPU機械学習トレーニングインフラにアクセスできるようになりました。

IRHXは、これらのクラスターのホットスポットを安全な温度に保ち、過熱することなく最適なパフォーマンスを提供します。IRHXをデータセンターの設計に直接組み込むことで、AWSは液体冷却のために全体の構造を改修するのを待つことや、高価な建設費用を支払うことを回避できます。

Brown氏はP6eのローンチ発表において、GB200 NVL72システムとAmazonのIRHXを組み合わせることで、顧客はスケールに応じた比類のないコンピューティングパワーを活用できると指摘しました。また、これにより、開発者、研究者、企業は、過去よりもはるかに迅速かつ効率的に、より大規模なAIモデルをトレーニングできるようになります。

Amazon、クラウドインフラストラクチャでのリードを強化

進行中のデータセンターでの冷却技術の自社開発への取り組みは、Amazonが自らのインフラストラクチャのより多くの部分を支配しようとするより広範な戦略についてさらに明らかにしています。近年、AWSはチップ、ストレージシステム、および ネットワーク機器 の開発に多額の投資を行い、クラウドサービスを駆動してきました。

これらの進歩により、Amazon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ます。

このアプローチは実を結びました。2025年第1四半期、AWSは部門創設以来最高の営業利益率を記録し、現在Amazon全体の収益性の主要なエンジンとなっています。IRHXのローンチは、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ストラクチャの足場を拡大します。

他のテックの巨頭たちも同様の動きを見せています。例えば、Microsoftは独自のAIチップと、それに伴う専用冷却システム「Sidekicks」を構築しました。GoogleとMetaもまた、AIワークロードに特化したハードウェアとシステムの構築方法を調査しています。

しかし、Amazonには重要な優位性があります。それは、広大なグローバルなデータセンターの足場と、スケールに応じたカスタムハードウェアの構築および展開における長年の経験です。IRHXは、AI対応インフラストラクチャを合理化し、より効率的、持続可能、スケーラブルなものにすることで、この優位性をさらに強化する可能性があります。

AIがますます強力なコンピューティングリソースへの需要を牽引する中、IRHXのようなイノベーションはこれまで以上に重要になります。Amazonは、クラウドでのAI供給における競争の激しいレースで競争力を維持し、将来のデータセンター設計のモデルを確立するために、専門インフラへの多額の投資を正当化しました。