AWS 宣布推出三款由 AWS 設(shè)計的芯片提供支持的新 Amazon EC2 實例-ESG跨境

拉斯維加斯--今天，在 AWS re:Invent 大會上，Amazon.com, Inc. 旗下公司（納斯達克股票代碼：AMZN）亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)公司 (AWS) 宣布推出三款新的 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2 ) 由 AWS 設(shè)計的芯片提供支持的實例，可幫助客戶顯著提高在 Amazon EC2 上運行的工作負載的性能、成本和能源效率。由下一代 AWS Graviton3 處理器提供支持的新 C7g 實例比由 AWS Graviton2 處理器提供支持的當前一代 C6g 實例提供高達 25% 的性能。由 AWS Trainium 芯片提供支持的新 Trn1 實例可提供最佳性價比和最快的時間來訓(xùn)練 Amazon EC2 中的大多數(shù)機器學習模型。新的存儲優(yōu)化 Im4gn/Is4gen/I4i 實例基于 AWS 設(shè)計的 AWS Nitro SSD（固態(tài)驅(qū)動器），可為在 Amazon EC2 上運行的 I/O 密集型工作負載提供最佳存儲性能。這些實例共同預(yù)示著基于 AWS 設(shè)計的芯片的新 Amazon EC2 實例的到來，這些芯片可幫助客戶為其最關(guān)鍵的業(yè)務(wù)應(yīng)用程序提供支持。

“我們很高興看到 Amazon EC2 I4i 實例使用新的低延遲 AWS Nitro SSD 提供比上一代實例更快的交易速度”

“通過我們對 AWS 設(shè)計的芯片的投資，客戶已經(jīng)為當今一些最關(guān)鍵的業(yè)務(wù)工作負載實現(xiàn)了巨大的性價比優(yōu)勢。這些客戶要求我們在每一代新的 EC2 實例中繼續(xù)挑戰(zhàn)極限，”AWS 的 Amazon EC2 副總裁 David Brown 說。 “AWS 的持續(xù)創(chuàng)新意味著客戶現(xiàn)在可以獲得全新的、改變游戲規(guī)則的實例來運行他們最重要的工作負載，并且其性價比明顯優(yōu)于其他任何地方?！?/p>

與由 AWS Graviton2 處理器支持的當前一代 C6g 實例相比，由新的 AWS Graviton3 處理器支持的 C7g 實例可提供高達 25% 的性能提升

DirecTV、Discovery、Epic Games、Formula 1、Honeycomb.io、Intuit、Lyft、MercardoLibre、NextRoll、Nielsen、SmugMug、Snap、Splunk 和 Sprinklr 等客戶通過在Graviton2 實例組合提供 12 種不同的實例，包括通用實例、計算優(yōu)化實例、內(nèi)存優(yōu)化實例、存儲優(yōu)化實例、可突增實例和加速計算實例，因此客戶可以在成本效益和功率方面擁有最深入和最廣泛的選擇- 高效的云端計算。隨著客戶將更多計算密集型工作負載（如高性能計算 (HPC)、游戲和機器學習推理）帶到云中，并且隨著他們的計算、存儲、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)需求的增長，他們正在尋求更好的性價比和能源效率運行這些苛刻的工作負載。

與由 Graviton2 處理器支持的當前一代 C6g 實例相比，由下一代 AWS Graviton3 處理器支持的 C7g 實例可為計算密集型工作負載提供高達 25% 的性能提升。與上一代 AWS Graviton2 處理器相比，AWS Graviton3 處理器還為科學、機器學習和媒體編碼工作負載提供高達 2 倍的浮點性能，為加密工作負載提供高達 2 倍的性能，以及高達 3 倍的機器學習工作負載性能。 AWS Graviton3 處理器的能源效率也更高，與同類 EC2 實例相比，在相同性能下使用的能源最多可減少 60%。 C7g 實例是云中第一個采用最新 DDR5 內(nèi)存的實例，與基于 AWS Graviton2 的實例相比，它提供了高出 50% 的內(nèi)存帶寬，以提高科學計算等內(nèi)存密集型應(yīng)用程序的性能。與基于 AWS Graviton2 的實例相比，C7g 實例還提供高出 20% 的網(wǎng)絡(luò)帶寬。 C7g 實例支持 Elastic Fabric Adapter (EFA)，它允許應(yīng)用程序直接與網(wǎng)絡(luò)接口卡通信，提供更低且更一致的延遲，以提高需要大規(guī)模并行處理的應(yīng)用程序的性能，例如 HPC 和視頻編碼。 C7g 實例今天提供預(yù)覽版。要了解有關(guān) C7g 實例的更多信息，請訪問 。

由 AWS Trainium芯片提供支持的 Trn1 實例可提供最佳性價比和最快的時間來訓(xùn)練 Amazon EC2 中的大多數(shù)機器學習模型

越來越多的客戶正在構(gòu)建、培訓(xùn)和部署機器學習模型，以支持有潛力重塑其業(yè)務(wù)和客戶體驗的應(yīng)用程序。然而，為了確保提高準確性，這些機器學習模型必須消耗越來越多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這導(dǎo)致它們的訓(xùn)練成本越來越高。這種困境可能會限制客戶能夠部署的機器學習模型的數(shù)量。 AWS 為機器學習提供最廣泛和最深入的計算產(chǎn)品選擇，包括采用 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 的 EC2 P4d 實例和采用 Habana Labs 的 Gaudi 加速器的 EC2 DL1 實例。但是，即使使用當今最快的加速實例，訓(xùn)練更大的機器學習模型仍然非常昂貴且耗時。

由 AWS Trainium 芯片提供支持的 Trn1 實例在 Amazon EC2 中提供最佳的性價比和最快的機器學習模型訓(xùn)練，與最新的 P4d 實例相比，訓(xùn)練深度學習模型的成本降低了 40%。 Trn1 實例提供 800 Gbps EFA 網(wǎng)絡(luò)帶寬（比最新的基于 EC2 GPU 的實例高 2 倍）并與 Amazon FSx 集成以實現(xiàn) Lustre 高性能存儲，使客戶能夠啟動具有 EC2 UltraClusters 功能的 Trn1 實例。借助 EC2 UltraClusters，開發(fā)人員可以將機器學習訓(xùn)練擴展到 10,000 多個與 PB 級網(wǎng)絡(luò)互連的 Trainium 加速器，使客戶能夠按需訪問超級計算級性能，從而將訓(xùn)練時間從幾個月縮短到幾天，即使是最大和最復(fù)雜的模型也是如此。 Trn1 實例今天提供預(yù)覽版。要了解有關(guān) Trn1 實例的更多信息，請訪問。

具有新 AWS Nitro SSD 的Im4gn/Is4gen/I4i 實例為 I/O 密集型工作負載提供最佳存儲性能

如今，客戶將 I3/I3en 存儲優(yōu)化實例用于需要直接訪問本地存儲上的數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序，例如橫向擴展事務(wù)和關(guān)系數(shù)據(jù)庫（例如 MySQL 和 PostgreSQL）、NoSQL 數(shù)據(jù)庫（例如 Cassandra、MongoDB、Redis 等）。 )、大數(shù)據(jù)（例如 Hadoop）和數(shù)據(jù)分析工作負載（例如 Spark、Hive、Presto 等）。 I3/I3en 實例提供非易失性內(nèi)存高速 (NVMe) SSD 支持的實例存儲，該存儲針對低延遲、高 I/O 性能和低成本吞吐量進行了優(yōu)化?？蛻粜蕾p I3/I3en 實例提供的快速事務(wù)處理時間，但隨著他們發(fā)展工作負載以處理更大數(shù)據(jù)集上更復(fù)雜的事務(wù)，他們需要更高的計算性能和更快的數(shù)據(jù)訪問速度，同時不增加成本。

Im4gn/Is4gen/I4i 實例的架構(gòu)旨在最大限度地提高 I/O 密集型工作負載的存儲性能。 Im4gn/Is4gen/I4i 實例通過 AWS 設(shè)計的 AWS Nitro SSD 提供高達 30 TB 的 NVMe 存儲，與上一代 I3 實例相比，I/O 延遲降低了 60%，延遲可變性降低了 75%，從而最大限度地提高了應(yīng)用程序性能。 AWS Nitro SSD 通過優(yōu)化存儲堆棧、管理程序和硬件與 AWS Nitro 系統(tǒng)緊密集成。由于 AWS 同時管理 AWS Nitro SSD 的硬件和固件，因此客戶可以從改進的功能中受益，因為與使用商業(yè) SSD 相比，SSD 更新的交付速度更快。與 I3 實例相比，Im4gn 實例（今天可用）采用 AWS Graviton2 處理器，提供高達 40% 的更高性價比和高達 44% 的每 TB 存儲成本。 Is4gen 實例（今天可用）也使用 AWS Graviton2 處理器，與 I3en 實例相比，每 TB 存儲成本降低多達 15%，計算性能提高多達 48%。要開始使用 Im4gn/Is4gen 實例，請訪問 . I4i 實例（即將推出）采用第 3 代 Intel 可擴展處理器 (Ice Lake)，計算性能比當前一代 I3 實例高 55%。要了解有關(guān) I4i 實例的更多信息，請訪問。

SAP HANA 是世界領(lǐng)先的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，是 SAP 業(yè)務(wù)技術(shù)平臺的基礎(chǔ)。 “在過去十年中，SAP HANA 幫助客戶管理他們最關(guān)鍵的事務(wù)和分析工作負載，”SAP HANA 數(shù)據(jù)庫和分析總裁 Irfan Khan 說。 “AWS 在基于 ARM 的 AWS Graviton 處理器和 SAP HANA Cloud 上的投資和創(chuàng)新非常適合為我們的企業(yè)客戶以及由 SAP HANA 提供支持的 SAP 云分析和數(shù)據(jù)管理解決方案提供逐步操作和性能改進的潛力云?！?/p>

Twitter 是正在發(fā)生的事情，也是人們現(xiàn)在正在談?wù)摰氖虑椤?“Twitter 正在開展一個多年項目，以利用基于 AWS Graviton 的 EC2 實例來交付 Twitter 時間表。作為我們正在進行的旨在進一步提高效率的工程的一部分，我們測試了基于 Graviton3 的新 C7g 實例，”Twitter 平臺負責人 Nick Tornow 說。 “在我們發(fā)現(xiàn)代表 Twitter 工作負載性能的許多基準測試中，我們發(fā)現(xiàn)基于 Graviton3 的 C7g 實例與基于 Graviton2 的 C6g 實例相比，性能提高了 20%-80%，同時還減少了尾部延遲高達 35%。我們很高興在未來利用基于 Graviton3 的實例來實現(xiàn)顯著的性價比優(yōu)勢?！?/p>

一級方程式 (F1) 比賽始于 1950 年，是世界上最負盛名的賽車比賽，也是世界上最受歡迎的年度體育賽事。 “我們已經(jīng)看到基于 Graviton2 的 C6gn 實例為我們的一些 CFD 工作負載提供了最佳性價比。我們現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)，對于相同的模擬，Graviton3 C7g 實例比 Graviton2 C6gn 實例快 40%，”Formula 1 Management 首席技術(shù)官 Pat Symonds 說。 “我們很高興 EFA 將成為這種實例類型的標準配置，并且鑒于價格性能的大幅提升，我們預(yù)計基于 Graviton3 的實例將成為運行我們所有 CFD 工作負載的最佳選擇。”

Epic Games 成立于 1991 年，是 Fortnite、Unreal、Gears of War、Shadow Complex 和 Infinity Blade 系列游戲的創(chuàng)造者。 Epic 的虛幻引擎技術(shù)為 PC、控制臺、移動設(shè)備、AR、VR 和 Web 帶來了高保真交互體驗。 Epic Games 工程高級總監(jiān) Mark Imbriaco 表示：“我們展望未來并為玩家打造越來越身臨其境和引人入勝的體驗，我們很高興能夠使用基于 AWS Graviton3 的 EC2 實例?！?“我們的測試表明，它們甚至適用于最苛刻、對延遲敏感的工作負載，同時提供顯著的性價比優(yōu)勢，并擴展了 Fortnite 和任何虛幻引擎創(chuàng)建的體驗的可能性?！?/p>

Honeycomb 開發(fā)了一個可觀察性平臺，使工程團隊能夠可視化、分析和改進云應(yīng)用程序的質(zhì)量和性能。 “我們很高興能夠針對 AWS Graviton3 的早期預(yù)覽實例測試我們的高吞吐量遙測攝取工作負載，并且我們的工作負載性能比 Graviton2 提高了 35%，”honeycomb.io 的首席開發(fā)倡導(dǎo)者 Liz Fong-Jones 說. “與服務(wù)相同工作負載的 C6g 相比，我們能夠運行的 C7g 實例少 30%，延遲減少 30%。一旦它們普遍可用，我們期待在生產(chǎn)中采用基于 AWS Graviton3 的 C7g 實例。”

Anthropic 構(gòu)建了可靠、可解釋和可操縱的人工智能系統(tǒng)，這些系統(tǒng)將有很多機會為商業(yè)和公共利益創(chuàng)造價值。 “我們的研究興趣跨越多個領(lǐng)域，包括自然語言、人類反饋、縮放定律、強化學習、代碼生成和可解釋性。 Anthropic 的聯(lián)合創(chuàng)始人湯姆布朗說，我們成功的一個主要關(guān)鍵是使用現(xiàn)代基礎(chǔ)設(shè)施，這使我們能夠啟動非常龐大的高性能深度學習加速器艦隊。 “我們期待使用由 AWS Trainium 提供支持的 Trn1 實例，因為它們前所未有的擴展到數(shù)萬個節(jié)點的能力和更高的網(wǎng)絡(luò)帶寬將使我們能夠更快地迭代，同時控制成本?！?/p>

Splunk 是領(lǐng)先的數(shù)據(jù)平臺提供商，旨在調(diào)查、監(jiān)控、分析和處理任何規(guī)模的數(shù)據(jù)。 “我們運行基于 C/C++ 的工作負載來索引和搜索事件數(shù)據(jù)。我們的工作負載受 CPU 限制，并受益于高容量和低延遲 SSD 存儲，”Splunk 云平臺和基礎(chǔ)設(shè)施副總裁 Brad Murphy 說。 “在評估由 AWS Graviton2 提供支持的新 Im4gn/Is4gen 實例時，我們觀察到與我們目前使用的 I3/I3en 實例相比，搜索運行時間減少了高達 50%。這使得 Im4gn 和 Is4gen 實例成為運行我們的存儲密集型工作負載的絕佳選擇，顯著提高了性價比并降低了 TCO。”

Sprinklr 幫助世界上最大的公司通過 30 多個數(shù)字渠道讓他們的客戶更快樂——使用為企業(yè)構(gòu)建的最先進、最復(fù)雜的 AI 引擎來創(chuàng)建洞察驅(qū)動的戰(zhàn)略和更好的客戶體驗。 “我們在由 AWS Graviton2 處理器提供支持的 Amazon EC2 Im4gn/Is4gen 實例上對我們基于 Java 的搜索工作負載進行了基準測試。與較大的 I3en 實例相比，較小的 Is4gen 實例提供了相似的性能，提供了顯著降低 TCO 的機會，”Sprinklr 工程副總裁 Abhay Bansal 說。 “當我們將工作負載從 I3 遷移到 Im4gn 實例時，我們還發(fā)現(xiàn)查詢延遲顯著減少了 50%，這表明價格性能優(yōu)勢顯著提高了 40%。遷移到基于 AWS Graviton2 的實例很容易，只需兩周時間即可完成基準測試。我們對我們的經(jīng)驗感到非常滿意，并期待在 Im4gn 和 Is4gen 實例的生產(chǎn)環(huán)境中運行這些工作負載?！?/p>

Redis Enterprise 通過使軟件團隊能夠為實時世界創(chuàng)建高性能數(shù)據(jù)層，為全球 8,000 多家組織提供關(guān)鍵任務(wù)應(yīng)用程序和服務(wù)。 Redis 聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官 Yiftach Shoolman 表示：“我們很高興看到 Amazon EC2 I4i 實例使用新的低延遲 AWS Nitro SSD 提供比上一代實例更快的事務(wù)速度。” “我們預(yù)計 I4i 實例更快的存儲性能以及更高的網(wǎng)絡(luò)和處理器速度將為我們在 I4i 實例上使用 Redis-on-Flash 的客戶以更具吸引力的總擁有成本帶來顯著的改進?！?/p>

關(guān)于亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)

15 年來，Amazon Web Services 一直是世界上最全面、被廣泛采用的云產(chǎn)品。 AWS 一直在不斷擴展其服務(wù)以支持幾乎任何云工作負載，現(xiàn)在它擁有 200 多項功能齊全的服務(wù)，用于計算、存儲、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)、分析、機器學習和人工智能 (AI)、物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 、移動、安全、混合、虛擬和增強現(xiàn)實（VR 和 AR）、媒體和應(yīng)用程序開發(fā)、部署和管理，來自 25 個地理區(qū)域內(nèi)的 81 個可用區(qū)，并宣布計劃在 27 個可用區(qū)和另外 9 個 AWS 區(qū)域澳大利亞、加拿大、印度、印度尼西亞、以色列、新西蘭、西班牙、瑞士和阿拉伯聯(lián)合酋長國。數(shù)以百萬計的客戶（包括發(fā)展最快的初創(chuàng)公司、最大的企業(yè)和領(lǐng)先的政府機構(gòu)）信任 AWS 來支持他們的基礎(chǔ)設(shè)施、變得更加敏捷并降低成本。

關(guān)于亞馬遜

亞馬遜遵循四項原則：以客戶為中心而非以競爭對手為中心、對發(fā)明的熱情、對卓越運營的承諾以及長期思考。亞馬遜努力成為地球上最以客戶為中心的公司、地球上最好的雇主和地球上最安全的工作場所?？蛻粼u論、一鍵購物、個性化推薦、Prime、亞馬遜物流、AWS、Kindle Direct Publishing、Kindle、Career Choice、Fire 平板電腦、Fire TV、亞馬遜 Echo、Alexa、Just Walk Out 技術(shù)、亞馬遜工作室和 The Climate承諾是亞馬遜開創(chuàng)的一些東西。

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