[アップデート] NVIDIA B200 Tensor Core GPU を搭載した Amazon EC2 P6-B200 インスタンスの一般提供が開始されました

[アップデート] NVIDIA B200 Tensor Core GPU を搭載した Amazon EC2 P6-B200 インスタンスの一般提供が開始されました

Clock Icon2025.05.17

はじめに

2025 年 5 月 15 日、NVIDIA B200 Tensor Core GPU を搭載した Amazon EC2 P6-B200 インスタンスの一般提供開始を発表しました。P6-B200 インスタンスは、特に AI トレーニングと推論ワークロードに向けの最新の GPU インスタンスです。

https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2025/05/amazon-ec2-p6-b200-instances-nvidia-b200-gpus/

3行まとめ

  • NVIDIA B200 GPU を 8 基搭載した Amazon EC2 P6-B200 インスタンスが一般提供開始
  • 現在は米国西部(オレゴン)リージョンの EC2 Capacity Blocks for ML でのみ利用可能
  • 前世代の P5en インスタンスと比較して生成 AI のトレーニングと推論で最大 2 倍のパフォーマンスを提供

インスタンスタイプ名に GPU の名称が加わった

NVIDIA B200 Tensor Core GPU を搭載した GPU インスタンスで、インスタンスタイプ名に
GPU 名が表記されるようになりました。今回はp6-b200.48xlargeという表記になります。

前世代のP5ファミリーまでは一般的な命名規則でした。それ故に同じファミリー内で搭載する GPU の違いはeを付与することで違いを表していたのですが、ぱっと見では違いがわかりませんでした。

  • p5H100 Tensor Core GPU を搭載
  • p5enH200 Tnsor Core GPU を搭載(パワーアップ版)

今回からはインスタンスタイプ名に大胆にも GPU の名前が入り、見分けがつきやすくなりました。それだけなんの GPU を搭載しているのかが重要視されているのでしょうね。

P6-B200 インスタンスのスペック

2024 年末に一般提供開始された P5en インスタンスは NVIDIA H200 Tensor Core GPU を搭載していました。

https://dev.classmethod.jp/articles/nvidia-h200-tensor-core-gpu-ec2-p5en/

今回の P6-B200 インスタンスは後継世代の NVIDIA Blackwell アーキテクチャを採用した NVIDIA B200 Tensor Core GPU を搭載しています。生成 AI 向けに力をいれた Blackwell アーキテクチャですので、大規模言語モデル(LLM)のトレーニング、リアルタイム推論ワークロードなどのユースケースに向いています。

基本スペック

項目 仕様
インスタンスサイズ p6-b200.48xlarge 1種類のみ
GPU 8 基の NVIDIA B200 Tensor Core GPU
GPU メモリ 1,440 GB の高帯域幅 HBM3e
CPU 第 5 世代 Intel Xeon プロセッサ(Emerald Rapids)
vCPU 数 192
メモリ 2 TiB
インスタンスストア 30 TB の NVMe SSD (8 x 3.84 TB)
ネットワーク帯域幅 8 x 400 Gbps
EBS帯域幅 100 Gbps
GPU間接続 1800 GB/s の NVLink
EC2 UltraClusters サポート

Amazon EC2 UltraClusters とは

Amazon EC2 UltraClusters は、ML/AI や高性能コンピューティング向けに設計された、数千の高性能 GPU を集約したクラスター環境です。P5en、P5e、P5、P4d、Trn2、Trn1 などのインスタンスが含まれ、P6-B200 もこの環境でサポートされます。

  • 特定のアベイラビリティーゾーンに共同配置された数千の GPU インスタンス
  • Elastic Fabric Adapter (EFA) による高速な EC2 間の相互接続
  • FSx for Lustre へ低レイテンシーかつ高スループット接続を提供

P6-B200 インスタンスは UltraClusters 内でデプロイされ、第 4 世代 EFA (EFAv4) による 3.2 TB/s のネットワーク性能を提供します。これにより複数台 GPU インスタンスでの大規模な AI/ML トレーニングや推論を効率的に実行できます。

https://aws.amazon.com/jp/ec2/ultraclusters/

料金と利用条件

現在、P6-B200 インスタンスは p6-b200.48xlarge サイズの一種類のみで EC2 Capacity Blocks for ML を通じて提供されています。

オンデマンド起動、スポットインスタンス起動はサポートしていないため、利用には予約が必要です。この提供方式は以前の p5e.48xlarge と同じですす。後に追加された p5en.48xlarge ではオンデマンド起動も可能でした。

米国西部リージョンでのインスタンスタイプ一覧表示
オレゴンリージョンでのEC2インスタンスタイプ一覧

提供リージョンは現時点ではオレゴンのみです。※ 日本リージョン(東京・大阪)での提供開始は未定です。

料金確認

利用費は時価のため、現時点の価格を確認してみました。

EC2コンソールでの料金表示画面

予約価格確認時、サービスクォータによる制限が表示されました。

キャパシティ予約制限のエラー表示

サービスクォータを確認すると、P6 の Capacity Blocks の項目が見つかりませんでした。この項目が追加され許可されるまで、私のアカウントでは予約価格の確認もできない状況でした。

サービスクォータの一覧画面

オンデマンド起動の確認

オンデマンド起動の可否を確認したところ、インスタンスタイプの選択は可能ですが、
キャパシティブロックの予約を促すエラーメッセージが表示されました。

インスタンス起動画面とエラーメッセージ

AWS の ML / HPC サービスの対応状況

Amazon SageMaker HyperPod

生成 AI のトレーニングと推論向きの特化サービスである HyperPod は、P6-B200 を近日中にサポート予定です。

HyperPodは、EC2 Capacity Blocks for ML ではなく、Flexible Training Plans から予約する形式になります。提供形式は異なりますが、バックエンドでは同様の EC2 Capacity Blocks for ML が使用されると考えられますので対応を待ちましょう。

https://dev.classmethod.jp/articles/sagemaker-hyperpod-flexible-training-plans-instant-start-times-multiple-offers/

AWS ParallelCluster

ParallelCluster は EC2 Capacity Blocks for ML をサポートしているため、コンピュートノードで P6-B200 の利用が可能です。

https://dev.classmethod.jp/articles/aws-parallelcluster-v380-released/

AWS Batch

AWS Batch も EC2 Capacity Blocks for ML をサポートしているため、コンピュートノードで P6-B200 の利用が可能です。

https://aws.amazon.com/jp/blogs/hpc/how-to-use-capacity-blocks-for-ml-with-aws-batch/

まとめ

NVIDIA B200 Tensor Core GPU を搭載した P6-B200 インスタンスの一般提供開始されました。P5en と比較して最大 2 倍のパフォーマンスを期待できるため、特に生成 AI ワークロードを向けにオススメしたい GPU インスタンスです。

現時点では EC2 Capacity Blocks for ML を通じた予約利用のみで、オレゴンリージョン限定という制約がありますが、今後のリージョン拡大に期待しましょう。

おわりに

ParallelCluster で動作確認しようと計画していたのですが、EC2 Capacity Blocks for ML で予約必須だっため、起動することすら予算的な問題もありできませんでした。

参考までに P5en.48xlarge の価格です。検証のためにあえて数時間しか起動できない予約枠を買っても$199 するため GPU はなかなか良い金額がします。

キャパシティーの予約___EC2___us-west-2_🔊.png

参考

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