Expansión regional de AWS EC2 G7: Arquitectura Blackwell para inferencia y análisis de costes frente a G6
AWS despliega sus instancias EC2 G7 con GPUs NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell en Londres, Bombay, Sídney y São Paulo, multiplicando por 4,6 el rendimiento en inferencia frente a G6.
Fecha de publicación: 2026.11.11
Visitar Sitio OficialFrente a instancias G6 con GPU NVIDIA L4
Multiplica por 7 la capacidad de red de G6
GDDR7 con 32 GB dedicados por cada acelerador
Amazon Web Services ha extendido la disponibilidad general de sus instancias Amazon EC2 G7 a cuatro nuevas regiones estratégicas: Europa (Londres), Asia-Pacífico (Bombay y Sídney) y Sudamérica (São Paulo). Estas regiones se suman a los despliegues previos en Estados Unidos (Oregón, Norte de Virginia, Ohio) y Europa (Fráncfort, Estocolmo y España).
La familia G7 representa el primer despliegue a escala de la arquitectura NVIDIA Blackwell orientada a cargas de trabajo intermedias en la nube pública. Al integrar la GPU NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition junto a procesadores Intel Xeon 6 personalizados, AWS ataca el cuello de botella de rendimiento por vatio que afectaba a las instancias G6 basadas en NVIDIA L4.
Mejoras de arquitectura frente a la generación previa G6
Aceleración máxima en modelos de visión y lenguaje
Mejora en renderizado 3D y virtualización de estaciones
Interconexión de baja latencia para clústeres distribuidos
Arquitectura Blackwell RTX PRO 4500 y procesadores Xeon 6
La limitación técnica de la generación G6 residía en los 24 GB de memoria GDDR6 de la GPU NVIDIA L4 y su bus de interconexión limitado a 100 Gbps de red. La GPU NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition eleva la memoria local a 32 GB GDDR7 por tarjeta, proporcionando un ancho de banda de memoria 2,45 veces superior.
El chasis de mayor capacidad en la familia G7 (tamaño 48xlarge) integra 8 GPUs Blackwell, sumando 256 GB de memoria gráfica distribuida. El subsistema de cómputo general descansa sobre procesadores Intel Xeon de sexta generación, escalando hasta 192 vCPUs y 768 GiB de memoria de sistema.
Para eliminar la saturación en la ingesta de datos, AWS ha integrado Elastic Fabric Adapter (EFA) con un techo de 700 Gbps. El almacenamiento local incorpora unidades NVMe SSD de conexión directa de hasta 7,6 TB, diseñadas para almacenar pesos de modelos fundacionales y búferes de transcodificación de vídeo sin incurrir en latencias añadidas de Elastic Block Store (EBS).
Comparativa técnica directa entre arquitecturas Ada Lovelace y Blackwell
- • Hasta 24 GB GDDR6 por GPU (máx. 192 GB por nodo)
- • Red agregada máxima de 100 Gbps con soporte básico EFA
- • Hasta 192 vCPUs con Intel Xeon de 3ª/4ª generación
- • Inferencia limitada en modelos superiores a 13B parámetros
- • 32 GB GDDR7 por GPU (máx. 256 GB por nodo)
- • Red agregada de hasta 700 Gbps mediante EFA optimizado
- • Hasta 192 vCPUs impulsadas por Intel Xeon 6 personalizado
- • Procesamiento nativo FP4/FP8 con Tensor Cores de 5ª gen
Comparativa cuantitativa de especificaciones y análisis de TCO
El análisis de costes para ingeniería de infraestructura no debe evaluarse únicamente por la tarifa horaria de la instancia. Una instancia G7 estándar registra un coste nominal por hora entre un 15% y un 25% superior a su equivalente en G6. Sin embargo, la capacidad de procesar 4,6 veces más tokens por segundo altera la métrica de coste total de propiedad (TCO).
Para cargas de analítica de datos a gran escala sobre Apache Spark con NVIDIA cuDF, los registros de AWS reflejan una reducción de tiempo de ejecución de hasta el 68% frente a clústeres basados exclusivamente en CPU. Esta reducción en la duración del trabajo compensa con holgura el incremento del precio por hora en instancias bajo demanda y Spot.
| Métrica / Parámetro | AWS EC2 G6 (Máx. g6.48xlarge) | AWS EC2 G7 (Máx. g7.48xlarge) | Variación Operativa (%) |
|---|---|---|---|
| GPU integrada | NVIDIA L4 (24 GB GDDR6) | NVIDIA RTX PRO 4500 (32 GB GDDR7) | +33% VRAM por acelerador |
| Recuento máximo de GPUs | 8 GPUs (192 GB total) | 8 GPUs (256 GB total) | +33% capacidad memoria |
| Ancho de banda GPU | ~300 GB/s por GPU | ~735 GB/s por GPU | +145% velocidad memoria |
| Ancho de banda EFA | Hasta 100 Gbps | Hasta 700 Gbps | +600% rendimiento de red |
| Almacenamiento NVMe local | Hasta 7,6 TB NVMe | Hasta 7,6 TB NVMe | Idéntica densidad SSD local |
| Procesador host | Intel Xeon Scalable (Gen 3/4) | Intel Xeon 6 personalizado | Mayor IPC y eficiencia térmica |
| Tarifa estimada por hora (EE.UU.) | ~$13,34 / hora (48xlarge) | ~$16,20 / hora (48xlarge) | +21,4% coste horario de catálogo |
| Coste por 1M de inferencias (7B) | ~$2,85 (estimado) | ~$1,18 (estimado) | -58,6% reducción de TCO neto |
La ganancia en el TCO radica en la densidad de cómputo. Al alojar modelos de 14 a 32 mil millones de parámetros cuantizados en formatos FP8 o FP4, una empresa que anteriormente requería dos nodos G6 puede consolidar su carga en un único nodo G7 sin recurrir a particiones de tensor a través de la red local.
Simulación de inferencia continua sobre modelo de 7B parámetros
Implicaciones operativas y soberanía en las nuevas regiones
La apertura de G7 en Londres, Bombay, Sídney y São Paulo responde a presiones regulatorias y técnicas que las instancias en Virginia u Oregón no podían resolver. En sectores financieros y sanitarios, la retención de datos en la jurisdicción local es obligatoria.
El despliegue en São Paulo habilita a las empresas latinoamericanas a procesar flujos de visión por computador y análisis de fraude en tiempo real sin incurrir en la penalización de 120–160 milisegundos de latencia transatlántica. Del mismo modo, las entidades bancarias británicas pueden procesar transcripción de audio y análisis de llamadas cumpliendo con los estándares de la FCA en la región de Londres.
Criterios técnicos para evaluar el despliegue en instancias G7
Verificar si la carga exige residencia en Reino Unido, Brasil, India o Australia
Modelos que sobrepasan 24 GB de VRAM justifican el salto a nodos G7 de 32 GB
Equilibrar Spot para procesamiento por lotes frente a Savings Plans para producción 24/7
Para entornos de trabajo basados en Kubernetes mediante Amazon EKS, AWS exige empaquetar AMIs con la versión del controlador NVIDIA R595 o superior. Omitir esta actualización impide que el planificador de Kubernetes detecte las capacidades de cómputo Blackwell, lo que puede provocar fallos de inicialización en los pods de inferencia.
Asimismo, los motores de codificación de novena generación (NVENC) y decodificación de sexta generación (NVDEC) incorporados en la arquitectura Blackwell ofrecen compatibilidad nativa con submuestreo de croma 4:2:2. Esta característica reduce los ciclos de CPU en plataformas de edición de vídeo remota y renderizado espacial, transfiriendo la compresión de vídeo íntegramente a silicio dedicado.
Criterios de adopción y matriz de decisión para equipos de infraestructura
La llegada de las instancias G7 altera la matriz de selección de hardware acelerado en AWS. No todas las arquitecturas deben migrar de inmediato a esta nueva familia.
Arquitecturas con NVIDIA H100/H200 o AWS Trainium continúan siendo obligatorias para entrenamiento masivo
Optimiza el rendimiento por dólar y reduce la latencia en inferencia de lenguaje y vídeo
Escenarios con retorno de inversión inmediato
- Canalizaciones de analítica acelerada en Amazon EMR: Los equipos que ejecuten procesamiento ETL pesado en Apache Spark obtendrán una reducción en la duración del ciclo de procesamiento. Al utilizar el complemento NVIDIA cuDF validado por AWS, el coste operativo cae al reducirse las horas de máquina activas.
- Sistemas de inferencia multimodal y visión por computador: Cargas que procesan flujos de vídeo en directo o traducción de voz en tiempo real se benefician del salto de memoria a 32 GB por GPU. El ancho de banda de red de 700 Gbps previene pérdidas de paquetes en escenarios de alta concurrencia.
- Estaciones de trabajo virtuales mediante Amazon WorkSpaces: Cargas de diseño CAD/CAM y modelado tridimensional consiguen mayores tasas de cuadros por segundo gracias a la mejora de 2,1x en rendimiento gráfico frente a G6.
Escenarios donde conviene postergar la migración
- Modelos ligeros altamente cuantizados (<3B parámetros): Si la arquitectura actual opera holgadamente dentro de los límites de memoria de una GPU NVIDIA T4 (G4dn) o L4 (G6) sin saturar el bus de datos, el precio nominal más elevado de G7 incrementará el gasto fijo sin traducirse en una ventaja perceptible para el usuario.
- Entornos productivos con contratos Savings Plans vigentes en G6: Las penalizaciones por ruptura de compromisos de cómputo en AWS desaconsejan la migración inmediata. Salvo que la saturación de latencia comprometa los acuerdos de nivel de servicio (SLA), la transición debe programarse para la renovación del compromiso financiero.
- Canalizaciones con controladores heredados: Aplicaciones dependientes de versiones antiguas de CUDA o entornos que no admitan la rama de controladores NVIDIA R595 requerirán refactorización previa antes de poder arrancar en la arquitectura Blackwell.