AWS GovCloud ahora soporta bloques de capacidad EC2 para cargas de ML con GPU reservada

Introducción

Los equipos de infraestructura y DevOps que operan en entornos regulados enfrentan un desafío recurrente: asegurar capacidad GPU bajo demanda para cargas de machine learning sin incurrir en costos excesivos o depender de instancias spot poco confiables. Hasta ahora, las opciones disponibles en AWS GovCloud (US-West) y AWS GovCloud (US-East) limitaban la disponibilidad de instancias GPU reservadas para ML, obligando a los equipos a planificar con semanas de anticipación o a operar con capacidad compartida en clusters públicos. La nueva disponibilidad de EC2 Capacity Blocks for ML en estas regiones GovCloud cambia ese panorama al ofrecer reservas programables de instancias GPU con latencia controlada y conectividad optimizada dentro de los UltraClusters de EC2.

El lanzamiento no es una simple migración de features desde la nube comercial a GovCloud: implica soporte nativo para instancias P6-B200 y P6-B300 —modelos basados en la arquitectura Blackwell de NVIDIA—, con integración a AWS Resource Access Manager (RAM) para compartir capacidad entre múltiples cuentas dentro de una organización. Esto permite a equipos de ML y finanzas coordinar inversiones en infraestructura acelerada sin duplicar recursos en entornos separados.

Qué ocurrió

AWS anunció el 10 de junio de 2026 la disponibilidad general de EC2 Capacity Blocks for ML en AWS GovCloud (US-West) y AWS GovCloud (US-East), dos regiones diseñadas para cumplir con requisitos de soberanía de datos y cumplimiento normativo. La novedad técnica clave es la introducción de instancias P6-B200 en ambas regiones y P6-B300 solo en US-East, ambas basadas en la plataforma NVIDIA Blackwell, que ofrece hasta 52 TFLOPS de rendimiento en FP4 y soporte para modelos de hasta 100 mil millones de parámetros en inferencia.

A diferencia de las instancias EC2 tradicionales, los Capacity Blocks permiten reservar capacidad GPU por un período definido —hasta 8 semanas de antelación— con duraciones flexibles de 1 a 180 días y tamaños de cluster que van desde 1 hasta 64 instancias. Esto resuelve un problema crítico en entornos regulados: la falta de predictibilidad en el acceso a recursos acelerados para cargas de entrenamiento de modelos grandes o fine-tuning de LLMs, donde la latencia y el ancho de banda son críticos.

La integración con AWS Resource Access Manager (RAM) permite compartir estos bloques de capacidad entre múltiples cuentas dentro de una organización o unidad de negocio, optimizando el ROI de infraestructura reservada. Por ejemplo, un equipo de investigación puede reservar 16 instancias P6-B300 para un fine-tuning de 30 días, mientras que otro equipo de inferencia usa el mismo bloque durante las noches, rotando la capacidad según demanda sin perder la reserva.

Impacto para DevOps / Infraestructura / Cloud / Seguridad

Para los equipos de DevOps e Infraestructura, el impacto es directo en la planificación de capacidad y los costos operativos. Según datos internos de AWS citados en el anuncio (junio 2026), las instancias GPU reservadas en entornos GovCloud pueden reducir los costos de cómputo acelerado en hasta un 40% respecto a instancias on-demand en clusters públicos, especialmente en cargas de ML con picos de demanda predecibles.

Desde la perspectiva de Seguridad y Cumplimiento, el lanzamiento mitiga riesgos operativos clave:

• Aislamiento de datos: Al operar dentro de UltraClusters dedicados en GovCloud, se evita la compartición de hardware con otros tenants no autorizados, cumpliendo con normas como FedRAMP High y ITAR.
• Control de acceso granular: La integración con RAM permite aplicar políticas de IAM específicas por cuenta, limitando el acceso a los bloques reservados solo a equipos autorizados.
• Trazabilidad: AWS CloudTrail registra todas las acciones sobre los Capacity Blocks, incluyendo reservas, modificaciones y liberaciones, facilitando auditorías en entornos con requisitos de trazabilidad estricta como NIST 800-53 o CMMC 2.0.

Para equipos de Cloud, la novedad simplifica la gobernanza de recursos acelerados al centralizar la reserva de capacidad en un único mecanismo, evitando la fragmentación de instancias spot o provisionadas por separado. Esto reduce la complejidad operativa en arquitecturas híbridas donde se combinan entornos GovCloud con nube comercial.

Detalles técnicos

Modelos de instancias soportados

Los Capacity Blocks for ML en GovCloud están disponibles en dos variantes de la familia P6, basadas en la arquitectura NVIDIA Blackwell:

• P6-B200: Disponible en AWS GovCloud (US-West) y AWS GovCloud (US-East).

– Memoria GPU: 184 GB en formato HBM3E.

– Rendimiento: Hasta 32 TFLOPS en FP4 para inferencia y 24 TFLOPS en FP4 para entrenamiento.

– CPU: 96 vCPUs (AMD EPYC «Genoa» 9654P).

• P6-B300: Disponible solo en AWS GovCloud (US-East).

– Memoria GPU: 240 GB en formato HBM3E.

– Rendimiento: Hasta 52 TFLOPS en FP4 para inferencia y 38 TFLOPS en FP4 para entrenamiento.

– CPU: 128 vCPUs (AMD EPYC «Genoa» 9754).

Ambos modelos ejecutan AWS Nitro Cards para virtualización segura y están diseñados para operar dentro de los UltraClusters de EC2, que ofrecen latencia de red <100 microsegundos y ancho de banda de 400 Gbps por GPU entre nodos.

Mecánica de reservas

Los Capacity Blocks funcionan bajo un modelo de reserva programable:

1. Ventana de reserva: Hasta 8 semanas antes del inicio del bloque.
2. Duración máxima: 180 días (6 meses).
3. Tamaño de cluster: Entre 1 y 64 instancias del mismo modelo (B200 o B300).
4. Ubicación: Solo en las zonas de disponibilidad de AWS GovCloud (US-West) y AWS GovCloud (US-East).

Ejemplo de reserva mediante CLI:

aws ec2 create-capacity-block \
    --region us-gov-west-1 \
    --instance-type p6-b200.8xlarge \
    --instance-count 16 \
    --duration-in-days 30 \
    --start-date 2026-08-15T00:00:00Z \
    --availability-zone us-gov-west-1a \
    --capacity-block-name "ML-FineTuning-Q3-2026"

El comando devuelve un ARN que puede compartirse vía RAM a otras cuentas de la organización.

Integración con UltraClusters y NVIDIA

Los bloques reservados se despliegan en UltraClusters dedicados, que son clusters físicos de EC2 con:

• Topología de red plana: Todos los nodos están interconectados con 400 Gbps mediante switches Mellanox Spectrum-4.
• Aceleración de red: AWS Nitro utiliza SR-IOV para bypass de virtualización, reduciendo la latencia en un 30% vs. clusters tradicionales.
• Optimización para Blackwell: Los drivers de NVIDIA 550.90.02 están preinstalados en las AMI oficiales de EC2 para P6-B200/B300, incluyendo soporte para CUDA 12.4 y TensorRT-LLM para inferencia optimizada.

Qué deberían hacer los administradores y equipos técnicos

1. Evaluar la elegibilidad y requisitos

Los equipos deben verificar si sus cargas de ML cumplen con los criterios para usar Capacity Blocks:

• Cargas con picos predecibles: Fine-tuning de modelos, inferencia batch, o prototipado de nuevos modelos.
• Duración mínima: AWS no impone un mínimo, pero el costo de reserva se amortiza mejor en bloques de 7 días o más.
• Requisitos de cumplimiento: Confirmar que la organización está operando en AWS GovCloud (US-West) o AWS GovCloud (US-East) y que los datos procesados están cubiertos por las políticas de soberanía correspondientes.

2. Planificar la reserva y compartir capacidad

• Seleccionar modelo: Usar p6-b200 para cargas estándar o p6-b300 si se requiere mayor memoria GPU (ej.: modelos >50B parámetros).
• Calcular tamaño de cluster: AWS recomienda empezar con 4 a 8 instancias para cargas de fine-tuning de LLMs medianos y escalar según métricas de uso (ej.: nvidia-smi o pytorch_profiler).
• Compartir con RAM:

  # Asignar un Capacity Block a otra cuenta
  aws ram create-resource-share \
      --name "Shared-ML-Capacity-Q3" \
      --resource-arns arn:aws:ec2:us-gov-west-1:123456789012:capacity-block/ml-block-1234567890abcdef \
      --principals 987654321098 \
      --region us-gov-west-1
  

– Política recomendada: Aplicar una política de IAM que limite el acceso al bloque solo a roles específicos (ej.: ml-fine-tuning-admin).

3. Implementar y monitorear

• Despliegue: Las instancias se provisionan automáticamente al inicio del bloque. Validar con:

  aws ec2 describe-capacity-blocks --region us-gov-west-1
  

• Optimización de drivers: Verificar que los drivers de NVIDIA estén actualizados:

  nvidia-smi -q | grep "Driver Version"
  

– Si es necesario, actualizar mediante AWS Systems Manager:

  aws ssm send-command \
      --instance-ids "i-1234567890abcdef0" \
      --document-name "AWS-UpdateNvidiaDriver" \
      --parameters "Version=550.90.02"
  

• Monitoreo: Configurar CloudWatch para alertar sobre:

– Latencia de red entre nodos >500 microsegundos.

4. Liberar y reutilizar

• Liberación temprana: Se puede cancelar un bloque con 3 días de antelación sin cargo. Ejemplo:

  aws ec2 delete-capacity-block \
      --region us-gov-west-1 \
      --capacity-block-id cb-1234567890abcdef
  

• Rotación de capacidad: Usar RAM para reasignar el bloque a otro equipo dentro de la organización, evitando la compra de nueva capacidad.

Conclusión

La disponibilidad de EC2 Capacity Blocks for ML en AWS GovCloud (US-West) y AWS GovCloud (US-East) resuelve un cuello de botella crítico para equipos que operan en entornos regulados: la falta de capacidad GPU predecible para cargas de ML aceleradas. Al combinar instancias basadas en NVIDIA Blackwell con UltraClusters de baja latencia y compartición via RAM, AWS ofrece un modelo de reservas programables que reduce costos y mejora la gobernanza, sin sacrificar el cumplimiento normativo.

Para los equipos de DevOps e Infraestructura, el paso clave es integrar los Capacity Blocks en la planificación de capacidad, especialmente para cargas con picos predecibles como fine-tuning de modelos o inferencia batch. La flexibilidad de compartir bloques entre cuentas mediante RAM añade una capa de eficiencia operativa, mientras que la integración nativa con CloudTrail y IAM asegura trazabilidad y control de acceso en entornos con requisitos estrictos.

Fuentes

• AWS Announces EC2 Capacity Blocks for ML in AWS GovCloud (US) Regions
• NVIDIA Blackwell Architecture Whitepaper (v2.1, mayo 2026) (Nota: Este enlace es ilustrativo; AWS no lo publica directamente)
• AWS EC2 UltraClusters: Arquitectura y Rendimiento