云计算已成为众多企业的核心资产,越来越多的企业将业务迁移到云端以提高效率和降低成本。亚马逊云科技的众多托管 服务(例如 Amazon Aurora、Amazon RDS、Amazon ElastiCache、Amazon EMR、Amazon EKS 等)也支持基于 Graviton 的实例,给众多客户带来托管服务好用不贵的体验
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Graviton 开启驾驭云端之旅
40% 高效降本、性能、安全三者兼得
云计算已成为众多企业的核心资产,越来越多的企业将业务迁移到云端以提高效率和降低成本。亚马逊云科技的众多托管 服务(例如 Amazon Aurora、Amazon RDS、Amazon ElastiCache、Amazon EMR、Amazon EKS 等)也支持基于 Graviton 的实例,给众多客户带来托管服务好用不贵的体验
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Amazon EC2 G4dn
由高性能 NVIDIA T4 GPU 提供支持的云服务器 Amazon EC2 G4dn 适用于机器学习推理和训练,助力生成式 AI 企业的图片生成。
基于 Amazon EC2 spot 实例构建弹性算力池的解决方案,高效地满足大规模推理需求。易于集成,全球覆盖,弹性伸缩。
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目前 Graviton 系列实例已经有三代上百款实例,包括 Graviton1,目前主流的 Graviton2,Graviton3 和最新推出的 Graviton3E,下面展示了部分应用场景的性价比提升参考。


目前 Graviton 系列实例已经有三代上百款实例,包括 Graviton1,目前主流的 Graviton2,Graviton3 和最新推出的 Graviton3E,下面展示了部分应用场景的性价比提升参考。







在 SPECfp2006 的 C/C++ 测试中,Graviton2 相比一代 Graviton 整数性能提升 2 倍,与 Intel 和 AMD 平台并驾齐驱。


Graviton2 实例完成基准测试时间减少 43%,成本降低 50%。






AWS Graviton 和 Rust 在降低能耗和提高生产力方面的优势




使用 R6g 实例的 Aurora MYSQ 在只读,只写,读写混合场景 都有更好的性能表现


C7g 实例与最新的基于 x86 的 EC2 实例相比,离线视频编码 H.264 的性能提升 63%,H.265 的性能提升了 60%,价格 (均使用按需实例定价)相比,H.264 视频编码成本降低 29%,H.265 成本降低 18%。


Graviton2 c6g的性价比提高 36%


使用 Graviton2 将 H.265 高分辨率编码成本降低 80%


在多线程的情况下,AES-GCM 在 c7g 上的性能几乎是 c6i 上的 2 倍


与类似的基于 Intel 的实例类型相比,基于 Graviton2 的实例可以实现 11-90% 更好的压缩和解压缩性能。
基于 Graviton2 的实例可以将数据压缩成本降低一半。 对于像 MongoDB 这样的实际应用程序,这些压缩算法几乎不会增加典型操作的开销,同时显着减小数据库大小。



使用 Amazon EMR Serverless 上的 AWS Graviton2 将 Spark 工作负载的性价比提高多达 27%










与 Graviton2 相比,在 AWS Graviton3 处理器上运行时性能提升高达 19%




对于 INSERT,R6g 相对 R5 获得高达 117% 性能提升








Cassandra 上的 INSERT 延迟在 c6gd (Graviton2) 上较低; 分别比 C5d(英特尔)和 C5ad(AMD)低 17% 和 37%。 基准测试还显示 Graviton2 的 READ 延迟改进超过 x86,线程数为 32 或更高; 高达 60%。 UPDATE Graviton2 的延迟改进高达 42%。




ScyllaDB 在 m5d (x86) 和 m6gd (Arm) 实例上的性能。 我们发现 Graviton 实例为提供了 15%-25% 更好的性价比。














我们发现 x2gd 完成我们的测试套件的速度比 x1 快 33%,从而使每次运行的成本比清单上的按需价格低 47%。 虽然 r5 的完成速度比 r6g 快 18%,但与 Graviton2 的 64 个内核相比,它也有 96 个内核。这导致 r6g 的整体测试成本比 r5 低 35%,同时使用的许可证也更少。


在 Cadence Spectre 上,Graviton3 的运行时性能比 Graviton2 提高了 35%,相应的成本提高了 22%。 在 Cadence Liberate 上,Graviton3 的性能比 Graviton2 提高了 33%,成本降低了 21%。




Nethermind 是使用 C# .NET 技术堆栈创建的以太坊实现,获得 LGPL-3.0 许可,可在包括 ARM 在内的所有主要平台上运行,提供了出色的性能








GitHub Actions 支持 ARM 和 ARM64 架构上的自托管 Runner

与第一代 AWS Graviton 处理器相比,Graviton2 处理器不管在性能还是功能上都实现了巨大的飞跃。基于 Graviton2 的实例为 Amazon EC2 中的工作负载提供最佳性价比。基于 Graviton2 的实例支持广泛的通用型、突发型、计算优化型、内存优化型、存储优化型和加速计算型工作负载,包括应用程序服务器、微服务、高性能计算 (HPC)、基于 CPU 的机器学习 (ML) 推理、视频编码、电子设计自动化、游戏、开源数据库和内存中的缓存。包括 Epic Games、DIRECTV、Intuit、Lyft 和 Formula 1 在内数以千计的客户在基于 Graviton2 的实例上运行生产工作负载,既显著提升了性能,又节省了成本。
Graviton3 处理器是 AWS Graviton 处理器系列中的最新产品。与 AWS Graviton2 处理器相比,它们的计算性能提高多达 25%,浮点性能提高多达 2 倍,以及加密工作负载性能最多加快 2 倍。针对机器学习 (ML) 工作负载,AWS Graviton3 处理器所提供的性能比 AWS Graviton2 处理器高出多达 3 倍,并支持 bfloat16。它们还支持 DDR5 内存,相比 DDR4 内存带宽增加了 50%。
与 AWS Graviton3 处理器相比,AWS Graviton3E 处理器提供的向量指令性能高 35%。此改进可以为 HPC 应用程序带来更高的性能优势。
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本次活动将聚焦实用场景 Web 应用相关,亚马逊云科技技术专家携手多位拥有丰富实战经验的客户,深度探讨最佳实践、快速迁移和性能提升效果等相关热点话题。