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

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

推荐专区

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。

低至 $ 0.1578
/小时

海外区(美东地区)

低至 $ 1.1133
/小时

中国区

适用场景

AI 图片生成
图形渲染
游戏串流
远程工作站

优势和功能

优势

降低机器学习推理成本
提高
40
吞吐量性能
经济高效的小规模训练
达到
65
TFLOP
满足图形密集型应用程序的需求
提高
1.8
图形性能
提高
2
视频转码能力

功能

NVIDIA T4 GPU 提供支持
提高
9.3
训练性能
提高
36
推理性能
联网带宽
高达
100
Gbps
吞吐量性能
NVIDIA RTX
和游戏驱动程序
0
元支出

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低至
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提高
40
吞吐量性能
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达到
65
TFLOP
满足图形密集型应用程序的需求
提高
1.8
图形性能
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2
视频转码能力

功能

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提高
9.3
训练性能
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36
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高达
100
Gbps
吞吐量性能
NVIDIA RTX
和游戏驱动程序
0
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走进 Gravition
走进 Gravition
Graviton 应用场景
Graviton 应用场景
在 Amazon EC2 中实现广泛工作负载的最佳性价比

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 Amazon EC2 中实现广泛工作负载的最佳性价比

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。

工作负载
测试和客户反馈的 Graviton 价值

Java OpenJDK
将吞吐量和 SLA 分数提高 40% 80%
Kafka Confluent
Graviton2 上的 Apache Kafka 获得高达 30% 的成本性能优势
Go
使用 Go 1.18 Graviton2 可提高 20% 性能
C/C++

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

Node.js

Graviton2 实例完成基准测试时间减少 43%,成本降低 50%

.NET
Graviton2(m6g.xlarge) x86 实例(m5.xlarge) 提供了高达 31.6% 的性能提升
Python
Graviton2 使用基础工具提供了良好的性能
Rust

AWS Graviton Rust 在降低能耗和提高生产力方面的优势

WordPress(PHP)
PHP-7.4 WordPress M6g 实例上的性价比比 M5 实例高出 34%
Aurora

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

FFmpeg H.264/H.265

C7g 实例与最新的基于 x86 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%

H.264

Graviton2 c6g的性价比提高 36%

H.265

使用 Graviton2 将 H.265 高分辨率编码成本降低 80%

对称加密 AES - GCM

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

数据压缩 Zstandard Snappy

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。
Spark on EMR
C7g 实例可将 Spark 工作负载的性价比提高 7 13%
Spark on EMR Serverless

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

EMR serverless
使用 Amazon EMR 无服务器上的  Graviton2 Spark 工作负载的性价比提高多达 27%
Nginx reverse proxy API gateway
M6g 实例的性能平均比 M5 实例高 54% 此外,客户可以通过 M6g 实例节省 20% 的成本
Redis
部署在 Graviton2 上的 Redis 可提供高达 35% 的吞吐量、减 少 24% 的延迟和 20% 的成本
Memcached
Graviton2 实例可以提供 51% 的性能提升以及 20% 的成本优势
EMR on EKS

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

Elasticsearch
与基于 x86 M5 实例相比,M6g 实例提供更好的吞吐量和更低的延迟值,同时执行不同类型的数据分析分别高达 25%
MongoDB

对于 INSERT,R6g 相对 R5 获得高达 117% 性能提升

Clickhouse
C7g 实例 ClickHouse 的查询延迟(处理时间)减少了 26%,吞吐量性能提高了 32% 此比较是基于同等配置的基于第三代 Xeon 可扩展处理器的实例。
Databricks
Graviton2 提供高达 3 倍的性价比
TiDB
来自 TPC-C sysbench 的基准测试结果表明, Graviton2 的性能优于 x86 高达 18%
Cassandra

Cassandra 上的 INSERT 延迟在 c6gd (Graviton2) 上较低; 分别比 C5d(英特尔)和 C5ad(AMD)低 17% 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%

Ectd
除了价格降低 20% 之外,吞吐量增加多达 18%,延迟减少 18%
ScyllaDB

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。

KeyDB
M6g 实例在每 GB 规模上便宜 20% 在考虑计算成本/性能时,一些 M6g 实例可以便宜 2 倍以上。 M6g.large m5.large 1.65 倍,与xlarge实例相比快 1.45 倍。
Spark
运行 Spark SQL 聚合和 Spark ML K-means 工作负载表明,M6gd (Graviton2) 实例的性能优于等效的 M5d (x86) 实例高达 26% 在巨大的数据集上,M6gd 还提供了比 M5d 高达 58% 的性价比优势。
Spark SQL