EC2 P6-B300 的功能升級重點
為因應大型 AI 與 LLM 工作負載對記憶體、網路與擴展性的需求提升，EC2 P6-B300 在 GPU、叢集網路與系統架構上進行了多項關鍵更新。以下整理其主要功能升級重點。
GPU 與記憶體配置的全面升級
P6-B300 採用新一代 NVIDIA Blackwell Ultra GPU，針對大型 AI 工作負載在 GPU 記憶體與整體資源配置上進行強化，使單一執行個體即可承載更大規模的模型與資料。
- GPU 記憶體容量較前一代提升約 1.5 倍
- 單一執行個體可提供 超過 2 TB 的 GPU 記憶體（HBM3e）
- 減少模型切分（Sharding）需求，降低跨節點通訊負擔
- 特別適合兆級參數、MoE 與多模態模型架構
叢集網路效能的大幅強化
在分散式 AI 訓練中，節點間通訊效率是影響整體效能的關鍵因素。P6-B300 透過 EFA 網路的升級，提升大規模 GPU 叢集的同步效率。
- 提供高達 6.4 Tbps 的 Elastic Fabric Adapter（EFA）網路頻寬
- 支援數百至數千張 GPU 的高效率協同運算
- 降低分散式訓練中的延遲與同步開銷
- 適用於高頻 All-Reduce 與 Gradient Sync 架構
模型部署與服務能力的擴展
P6-B300 不僅針對訓練場景設計，也同時考量大型模型在推論與服務階段的穩定性與可擴展性需求。
- 支援大型 AI 模型的訓練與即時服務（Serving）
- 提供更穩定的效能表現，降低推論階段波動
- 有助於縮短從模型訓練到實際部署的轉換時間
企業級虛擬化與安全能力整合
在效能提升的同時，P6-B300 也完整整合 AWS Nitro System，確保在高效能環境下仍符合企業對安全與隔離的要求。
- 採用 AWS Nitro System 提供的硬體層虛擬化隔離
- 提升執行個體效能穩定度與資安防護能力
- 適合導入至正式生產環境與企業級 AI 平台
P6-B300 執行個體重點規格整理
在評估高階 GPU 雲端執行個體時，單看算力或 GPU 型號往往不足以判斷是否真正適合大型 AI 工作負載。對於訓練兆級參數模型、進行多節點分散式訓練，或部署 MoE、多模態架構的團隊而言，GPU 記憶體容量、GPU 互連頻寬、叢集網路效能與儲存 I/O 吞吐量，同樣是影響整體效率與成本的關鍵因素。
以下整理 P6-B300 執行個體的核心規格與實務架構重點，協助從整體資源配置的角度，快速理解其在大規模 AI 訓練與推論場景中的實際價值。
| Instance size | vCPUs | System memory | GPUs | GPU memory | GPU–GPU interconnect | EFA network bandwidth | ENA bandwidth | EBS bandwidth | Local storage |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| P6-B300.48xlarge | 192 | 4 TB | 8 × NVIDIA B300 GPU | 2144 GB HBM3e | 1800 GB/s | 6.4 Tbps | 300 Gbps | 100 Gbps | 8 × 3.84 TB |
在實務架構中，P6-B300 很少單獨使用，通常會搭配以下 AWS 儲存服務：
- Amazon FSx for Lustre：
高吞吐共享檔案系統，適合模型與訓練資料快速載入 - Amazon S3 Express One Zone：
作為高頻熱資料來源，降低訓練 I/O 等待時間 - Amazon Elastic Block Store（EBS）：
支援系統與持久性儲存需求
在 P6-B300 上，FSx for Lustre 甚至可透過 EFA + NVIDIA GPUDirect Storage（GDS），達到 超過 1 Tbps 等級的實際資料吞吐量，大幅縮短模型啟動與訓練前準備時間。
想更詳細了解 EC2 的規格可以參考：AWS EC2 規格怎麼看? 挑選適合你的雲端伺服器！
P6-B300 的典型應用場景
在評估高階 GPU 執行個體時，關鍵在於 是否真的能對應實際的 AI 架構需求。隨著模型規模從數十億參數快速成長到兆級等級，單純依賴傳統 GPU 規格已難以支撐訓練效率與系統穩定性。也因此，P6-B300 的定位並非通用型運算資源，而是針對特定、高強度的 AI 工作負載所設計。在這樣的前提下，P6-B300 並非「人人都需要」，但在以下情境中，能展現出明顯的技術與架構價值：
- 正在訓練或微調 大型語言模型（LLM）
- 使用 MoE、多模態、影片模型 的 AI 團隊
- 需要 跨數百～數千 GPU 進行分散式訓練
- 希望將 AI 研發環境直接銜接到生產部署
- 對效能、穩定度與資安同時有高要求的企業
勤英科技觀點：如何讓 P6-B300 真正落實於企業 AI 架構
P6-B300 本身是一個為超大規模 AI 所設計的高階 GPU 平台，但在企業實務中，是否能真正發揮價值，關鍵不只在硬體規格，而在整體架構、使用方式與治理能力是否到位。從勤英科技實際協助企業導入與評估的經驗來看，要讓 P6-B300 成為「可長期使用的 AI 基礎設施」，通常需要同時落實以下幾個層面：
- 搭配合適的儲存架構以避免 I/O 成為瓶頸
在大型模型訓練中，資料載入速度往往直接影響整體訓練時間。需依資料熱度與存取頻率，合理搭配 FSx for Lustre、S3 Express One Zone 與 EBS，而非僅關注 GPU 本身。 - 從工作負載出發規劃 GPU 架構
不是所有 AI 任務都需要 P6-B300。需先釐清哪些模型屬於兆級參數、MoE 或高度分散式訓練，哪些仍可由較低階 GPU 承擔，避免一開始就全面採用高成本配置。 - 設計完整的分散式訓練與網路拓樸
P6-B300 的價值高度依賴 EFA、高速 GPU 互連與叢集設計，若缺乏正確的分散式訓練架構與網路規劃，效能提升幅度將大打折扣。
P6-B300 並不是單一產品選型問題，而是一項涉及 AI 架構、營運模式與長期治理的整體規劃。唯有在技術、成本與營運三者同時對齊的情況下，P6-B300 才能真正成為企業 AI 發展的關鍵支撐，而非僅止於規格亮眼的雲端資源。若你正在評估大規模 AI 訓練或高階 GPU 架構，歡迎與勤英科技聯繫，讓我們協助你從規劃到落地，建立可長期運作的 AI 基礎架構。
結語：P6-B300 解決的不是效能，而是「AI 規模化」
P6-B300 為大規模 AI 與兆級參數模型提供了強大的雲端 GPU 基礎，但其真正價值，取決於是否能在架構設計、使用方式與成本控管之間取得平衡。高效能若缺乏治理，往往也伴隨更高的營運風險與支出壓力。
勤英科技身為 AWS 認證代理商除協助企業評估與導入高階 GPU 架構外，也提供 雲端成本優化與使用治理相關服務，協助企業在發揮 P6-B300 效能的同時，建立可預期、可控的 AI 成本結構，讓高階運算投資真正轉化為長期可持續的 AI 能力。
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文章來源引用於：Accelerate large-scale AI applications with the new Amazon EC2 P6-B300 instances
