重构云计算底座，基于ARM的自研芯片Amazon Graviton 3出炉

2021亚马逊云科技 re:Invent 全球大会式发布了最新一代的云原生通用处理器 Amazon Graviton 3 以及相关计算实例。

从2019年 Amazon Graviton，2020年 Amazon Graviton 2 到今天的 Amazon Graviton 3，亚马逊云计算每一次都从芯片开始不断改进计算服务。

与 Amazon Graviton 2 相比，Amazon Graviton 3 集成了5.5亿个晶体管，计算性能将提高25%，浮点和加密性能将提高两倍。

在机器学习方面，Amazon Graviton3 包括对 bfloat 16数据的支持，将能够提供高达3倍的性能。在性能飞跃的同时，Amazon Graviton3 能耗对比上一代产品下降了60%。

想让处理器性能更强，业界有不同的做法。

第一个方法是提升处理器频率。更高的频率意思是指处理器可以运转的更快，但这也意味着芯片会要使用更多的电量，而更高的电力意味着高成本，更多的热量，较低的效率。那在这一背景下亚马逊云科技在设计时 Amazon Graviton3 是如何抉择呢？我们选择是提升单个核心的性能，从而提升每一个循环当中所做的工作负载数量。这样绝大多数工作负载都可以在 Amazon Graviton3 上获得提升25%的性能提升。

第二方案是增加更多的核，但是往往更多的核数在实际负载中的性能较低。当我们做测试的时候发现，内存带宽将极大的影响计算机型，所以在 Amazon Gravtion3 里面我们并不是使用更多的核，而是改进内存带宽。

C7g实例由新的 Amazon Graviton3 处理器支持， 也是全球首个采用最新 DDR5 内存的实例，与上一代 C6g 实例相比，性能提高多达25%。

由 Amazon Graviton3 处理器支持的 C7g 实例与由 Amazon Graviton2 处理器支持的当前一代 C6g 实例相比，可将计算密集型工作负载性能提高多达25%。Amazon Graviton3 处理器与 Amazon Graviton2 相比，为科学计算、机器学习和媒体编码工作负载提供高达2倍的浮点运算性能，为加密工作负载速度提升高达2倍，为机器学习工作负载提供高达3倍的性能。Amazon Graviton3 处理器的能效也更高，与同类型 Amazon EC2 实例对比，可节省高达60%的能源消耗。

C7g 实例与基于 Amazon Graviton2 的实例相比，它提高了50%的内存带宽，从而提高了科学计算等内存密集型应用的性能。与基于 Amazon Graviton2 的实例相比，C7g实例的网络带宽也高出20%。C7g 实例支持 Elastic Fabric Adapter (EFA)，允许应用程序直接与网络接口卡通信，提供更低且更一致的延迟，提高需要大规模并行处理（如 HPC 和视频编码）的应用程序的性能。在 Amazon Graviton3 发布的一周内，C7g实例现已提供预览版。

亚马逊云科技对于自研芯片的持续投入升级，已经让许多用户在一些关键工作负载中获得了巨大的性价比优势。用户希望在每一代新的 Amazon EC2 实例上不断突破边界。从半导体层面开始的云计算创新是改变游戏规则的能力。

Amazon Graviton 系列云原生处理器验证了从芯片设计和服务器联合研发，到快速部署上云对外提供服务的全流程。亚马逊云科技的持续创新让客户有机会使用这些全新的、改变游戏规则的实例运行其重要的工作负载，获得更好的性价比。

或许是因为在高处站立久了，x86 CPU性能和功耗的改进变慢了。英特尔和AMD的压力变得越来越大。目前，市场上出现了舍x86，发展自己的基于ARM的处理器已经成为一个潮流。

中国软件网认为，目前，未来云计算的竞争对自研芯片的需求愈发强烈，自研芯片是把握产品更新节奏和产品差异化的关键所在。鲲鹏920的一大应用场景就是华为云，阿里云和亚马逊AWS也都在开发自己的ARM芯片，其它主流云计算厂商未来大概率也会投入ARM的怀抱。

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