de.wedoany.com-Bericht: Amazon Web Services (AWS) hat angekündigt, die Preise für seinen Dienst „Amazon EC2 Capacity Blocks for Machine Learning“ ab dem 1. Juli 2026 um etwa 20 % zu erhöhen. Dies ist die zweite Preisanpassung des Dienstes im Jahr 2026. Der Dienst bietet garantierte Zugriffsreservierungen auf GPU-Infrastruktur für KI-Trainings- und Inferenz-Workloads. AWS erklärte, dass die Reservierungspreise für Capacity Blocks regelmäßig an Angebot und Nachfrage angepasst werden. Kunden zahlen zum Zeitpunkt des Kaufs den dann gültigen Satz, selbst wenn die reservierte Kapazität erst nach einer zukünftigen Preisänderung genutzt wird.
Die aktualisierten stündlichen Reservierungssätze für Beschleuniger zeigen: In allen kommerziellen AWS-Regionen (außer GovCloud) betragen die Preise für P6-B300 14,04 USD, für P6-B200 12,355 USD; für P5 in den USA 5,191 USD, außerhalb der USA 4,72 USD; für P5e 5,97 USD; für P5en in den USA 6,865 USD, in anderen Regionen 6,241 USD; für P4de in den USA 2,214 USD. AWS wies darauf hin, dass alle anderen Preise für Capacity Blocks unverändert bleiben. Die Reservierungsgebühr wird zum Zeitpunkt der Buchung im Voraus bezahlt, während die Betriebssystemkosten separat basierend auf dem tatsächlich genutzten Betriebssystem und der Laufzeit der Instanz abgerechnet werden.
Amazon hat den Dienst EC2 Capacity Blocks eingeführt, um Kunden garantierten Zugriff auf knappe KI-Beschleunigerkapazitäten zu bieten, ohne langfristige Reservierungsverpflichtungen für Instanzen eingehen zu müssen. Der Dienst unterstützt die vorab gebuchte Reservierung von NVIDIA Blackwell-, Hopper- und Ampere-GPU-Plattformen sowie AWS Trainium-Instanzen und hilft Organisationen, GPU-Infrastruktur für geplante KI-Trainings- und Inferenz-Workloads frühzeitig zu sichern. AWS hatte die Preise für Capacity Blocks bereits im Januar 2026 erhöht; diese Anpassung spiegelt die anhaltende Nachfrage nach dedizierten KI-Ressourcen wider.
AWS erklärte: „Die Reservierungspreise für Amazon EC2 Capacity Blocks for ML werden regelmäßig an Angebot und Nachfrage angepasst.“
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