AWS Graviton 处理器

在 Amazon EC2 中实现更高性价比

AWS 设计的 AWS Graviton 处理器为 Amazon EC2 中运行的云工作负载提供最佳性价比。

与第一代 AWS Graviton 处理器相比,AWS 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。许多 AWS 服务(包括 Amazon Aurora、Amazon ElastiCache、Amazon EMR、AWS Lambda 和 AWS Fargate)也支持基于 Graviton2 的实例,以获得具有显著性价比优势的完全托管式体验。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。

AWS 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%。

推出 AWS Graviton3 处理器和 Amazon EC2 C7g 实例 | Amazon Web Services (1:01)

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优势

为广泛的工作负载提供更高的性价比

与当前这一代基于 x86 的实例1相比,基于 AWS Graviton2 的通用突发型 (T4g)、通用型 (M6g)、计算优化型 (C6g) 和内存优化型(R6g、X2gd)EC2 实例,及其具有基于 NVMe 的 SSD 存储的变体,为广泛的工作负载(如应用程序服务器、微服务、视频编码、高性能计算、电子设计自动化、压缩、游戏、开源数据库、内存中的缓存和基于 CPU 的机器学习推理)提供高达 40% 的性价比提升。

广泛的软件支持

许多 Linux 操作系统(包括 Amazon Linux 2、Red Hat Enterprise Linux、SUSE 和 Ubuntu 等)都支持 AWS Graviton 处理器。由 AWS 和软件合作伙伴提供的,很多适用于安全、监控与管理、容器,以及持续集成和交付 (CI/CD) 的热门应用程序和服务也支持基于 AWS Graviton 的实例。AWS Graviton 就绪计划为客户提供来自合作伙伴软件供应商的认证解决方案,它们可被用于基于 AWS Graviton 的实例。

云应用程序的增强安全性

AWS Graviton 处理器具有关键功能,使您能够安全地大规模运行云原生应用程序。AWS Graviton3 处理器具有始终可用的内存加密、每个 vCPU 的专用缓存,以及对指针身份验证的支持。AWS Graviton 处理器支持的 EC2 实例依托 AWS Nitro 系统构建,该系统装有采用专用硬件的 AWS Nitro 安全芯片和用于实现安全功能的软件,并默认支持加密的 Amazon Elastic Block Store (EBS) 卷。

可用于托管式 AWS 服务

基于 AWS Graviton 的实例也可用于常用的托管式 AWS 服务,如 Amazon Aurora、Amazon Relational Database Service (RDS)、Amazon MemoryDB for Redis、Amazon ElastiCache、Amazon OpenSearch、Amazon EMR、AWS Lambda 和 AWS Fargate。这些服务既提供了 AWS Graviton 处理器的性价比优势,同时还提供完全托管式的体验。

Amazon EC2 中每瓦能耗的最佳性能

为了帮助客户减少碳足迹,AWS Graviton3 处理器与 Graviton2 一样,能效更高。与相同性能的 EC2 实例相比,基于 Graviton3 的实例在实现相同性能的情况下最多可节省 60% 的能源。

EC2 实例由 AWS Graviton 处理器提供支持

  • 通用
  • 计算优化型
  • 内存优化型
  • 存储优化型
  • 加速计算
  • 通用
  • M6g 处理器

    M6g, M6gd:平衡了计算、内存和网络资源,为通用工作负载提供更高的性价比

    技术支持:AWS Graviton2

    构建的目标对象:通用工作负载,如应用程序服务器、中型数据存储、微服务和集群计算。

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    T4g 处理器

    T4g:突发型通用工作负载的更高性价比选择

    技术支持:AWS Graviton2

    构建的目标对象:广泛的突发型通用工作负载,例如大型微服务、中小型数据库、虚拟桌面和关键业务应用程序。

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  • 计算优化型
  • C7g 处理器

    C7g:为计算密集型工作负载提供更高的性价比

    技术支持:AWS Graviton3

    构建的目标对象:计算密集型应用程序,如高性能计算、视频编码、游戏和基于 CPU 的机器学习推理加速。

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    C6g 处理器

    C6g、C6gd、C6gn:为计算和网络密集型工作负载节省成本

    技术支持:AWS Graviton2

    构建的目标对象:计算密集型应用程序,如 HPC、视频编码、游戏和基于 CPU 的机器学习 (ML) 推理。

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  • 内存优化型
  • R6g 处理器

    R6g、R6gd:为内存密集型工作负载提供更高的性价比

    技术支持:AWS Graviton2

    构建的目标对象:内存密集型工作负载,如开源数据库(MySQL、MariaDB 和 PostgreSQL)或内存中的缓存(Redis、KeyDB 和 Memcached)。

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    X2gd 处理器

    X2gd:在 Amazon EC2 中为每 GiB 内存提供最低成本

    技术支持:AWS Graviton2

    构建的目标对象:内存密集型工作负载,如开源数据库(MySQL、MariaDB 和 PostgreSQL)、内存缓存(Redis、KeyDB、Memcached)、Electronic Design Automation (EDA) 工作负载、实时分析和实时缓存服务器。

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  • 存储优化型
  • Im4gn 处理器

    Im4gn:为存储密集型工作负载提供更高的性价比

    技术支持:AWS Graviton2

    构建的目标对象:SQL 数据库(MySQL、MariaDB、PostgreSQL)、NoSQL 数据库(Cassandra、ScyllaDB、MongoDB)、搜索引擎、分析、流媒体和大型分布式文件系统。

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    Is4gn 处理器

    Is4gen:Amazon EC2 中每 TB SSD 存储的最低成本

    技术支持:AWS Graviton2

    构建的目标对象:SQL 数据库(MySQL、MariaDB、PostgreSQL)、NoSQL 数据库(Cassandra、ScyllaDB、MongoDB)、搜索引擎、分析、流媒体和大型分布式文件系统。

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  • 加速计算
  • G5g 处理器

    G5g:Android 游戏串流可实现最高性价比

    技术支持:AWS Graviton2

    构建的目标对象:图形应用程序,包括 Android 游戏流和机器学习 (ML) 推理。

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基于本地 NVMe 的 SSD 存储选项还可用于通用 (M6gd)、计算优化型 (C6gd) 和内存优化型 (R6gd) 实例。 此外,还提供具有 100Gbps 联网性能并支持 Elastic Fabric adapter (EFA) 的经过计算优化型 C6gn 实例。

客户评价

Epic Games

Epic Games 成立于 1991 年,缔造了《堡垒之夜》、《虚幻》、《战争机器》、《暗影情结》和《无尽之剑》等系列游戏。Epic 的虚幻引擎技术为 PC、游戏机、移动设备、AR、VR 和 Web 提供高保真的交互体验。

“展望未来,我们期待为玩家打造更加身临其境、引人入胜的体验,并且很高兴能够使用基于 AWS Graviton3 的 EC2 C7G 实例。我们的测试表明,它们甚至适用于最苛刻的延迟敏感型工作负载,同时能提供显著的性价比优势,并扩展了《堡垒之夜》内的可能性和任何虚幻引擎营造的体验。” 

Mark Imbriaco,Epic Games 高级工程总监

Discovery
“在包括 2020 年东京奥运会在内的夏季大型体育赛事广播中,我们开始使用基于 AWS Graviton2 的实例。我们在前端订阅者管理和媒体资产管理平台的缓存服务中使用了 Graviton2,以达到175M 查看器的性能,与我们以前使用的基于 x86 的实例相比,它的性能提高了 7 倍。由于 Graviton2 的性价比提高了 40%,Discovery 正在研究如何在其他使用案例中进一步扩展采用。”

Damien Frost,Discovery 全球基础设施服务高级副总裁

DirectTV

DIRECTV 近三十年来一直站在娱乐行业的前沿。DIRECTV STREAM 使 DIRECTV 专注于其客户、人员和供应商,并在人们想要的任何地方、任何时间以人们想要的方式继续提供创新的娱乐体验。

“我们已将运行 DIRECTV STREAM 微服务器的 Kubernetes 节点迁移到基于 Graviton2 的实例。这些微服务基于 Golang,并包括各种域,如元数据发现、DVR 播放列表,以及用作 DIRECTV STREAM 和 DIRECTV Everywhere 的核心后端系统的频道授权。与基于 x86 的实例相比,基于 Graviton2 的实例具有卓越的性能和更低的单实例成本,因此我们估计这些微服务的运营成本将降低 25%。我们需要花费大约 4 周的时间将对 Graviton2 的支持添加到我们的实验室和 Kubernetes 生产环境中,构建管道和开发工具包。采用是一种无缝的体验,我们正在将 700 多个微服务组成的机群迁移到基于 Graviton2 的实例中。”

Jonathan Tronson,DIRECTV STREAM 软件工程助理副总裁

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合作伙伴客户评价

CircleCI

作为最大的持续集成和交付 (CI/CD) 平台,CircleCI 是开发人员可将想法大规模无缝付诸实施的中心枢纽。CircleCI 是少数为 CI/CD 提供完全基于云的 Arm 计算的服务之一,客户无需管理自己的机器即可为 Arm 构建和测试应用程序。

“AWS Graviton2 实例首次让大规模基于 Arm 的 CI/CD 成为可能。我们需要一个合作伙伴,能够为基于 Arm 的计算提供我们所需的容量和可靠性。借助在 Graviton2 上运行的 CircleCI 的 Arm 构建队列,开发人员无需管理自己机器,即可以真正的无服务器体验构建、测试和部署基于 Arm 的应用程序。通过与 AWS 合作,我们能够将 Arm 开发者社区的规模提升到一个前所未有的水平。”

CircleCI 业务拓展副总裁 Tom Trahan

CrowdStrike

CrowdStrike 是全球网络安全领导者,致力于从根本上阻止网络入侵,为云交付终端节点提供保护。CrowdStrike Falcon 只需利用原生云平台和一个轻量级传感器,即可为主机和托管的容器提供全面的运行时保护和可见性,无需任何其他部署或集成。基于 Arm64 的 AWS Graviton2 实例提供卓越的性能和成本优势,这将有助于推动它的采用,将它应用于更广泛的工作负载中。在责任共担模型下,无论基础处理器架构如何,都需要为 AWS 客户在整个 Amazon EC2 计算队列中提供一致且无缝的保护。这就是 CrowdStrike 希望将 CrowdStrike Falcon 保护和可见性扩展到所有基于 Graviton 的 EC2 实例的原因。

Datadog

Datadog 是为云时代的开发人员、运营和业务用户提供服务的监控和分析平台。Datadog 产品经理 Jimmy Caputo 说:“现在,Graviton2 实例已正式推出,我们对此感到很高兴。我们发现,由于这些实例将关键的持续集成管道的性能提高了 50%,因此我们开发人员的生产效率得以提升。借助适用于 Graviton/Arm的 Datadog 代理,所有 AWS 客户都可以使用 Datadog 来监控 Graviton2 实例性能和其他基础设施。”

Genymotion
“Genymotion 推出 Android In-the-Cloud (AIC) 解决方案,具有浏览器内流式传输和 ADB 访问功能。Genymotion 已部署在基于 AWS Graviton2 Arm64 的实例上,因为我们的客户发现,这一代基于 Arm 的服务器以更低价格将密度和流式传输质量提高了三到五倍。这也使他们无需安装二进制转换工具即可运行应用程序,从而拥有原生 Android 体验。Genymotion 团队很高兴终于看到基于服务器的云中 Arm 实例,因为它将开辟新的用例和机会。” 

Jean-Charles Leneveu,Genymotion 产品经理

KeyDB

KeyDB 是与 Redis™API 兼容的高性能数据库,专注于多线程、内存效率和高吞吐量的实现。KeyDB 很高兴为 AWS Graviton2 实例提供支持,并鼓励用户了解 KeyDB + Graviton2 设置带来的优势。与最新一代基于 x86 的 M5 实例相比,KeyDB 测试显示使用由 AWS Graviton2 提供支持的 Amazon M6g 实例可将性能提升高达 65%。KeyDB 能够支持最新技术并为用户提供最强大的解决方案,这让他们引以为豪。

详细了解 AWS Graviton 合作伙伴 »

支持 Graviton 的 AWS 服务

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AWS Cloud9
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AWS CodeCommit
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AWS CodeDeploy
AWS-CodePipeline_Icon_48_Squid
AWS CodePipeline
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AWS Elastic Beanstalk
product-icon_AWS_Systems_Manager_icon_squid_ink
AWS Systems Manager
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Amazon Aurora
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Amazon CloudWatch
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Amazon CodeBuild
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Amazon Corretto
Amazon-ElastiCache_48
Amazon ElastiCache
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Amazon Elastic Container Registry
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Amazon Elastic Container Service
Amazon-Elastic-Kubernetes-Service_48
Amazon Elastic Kubernetes Service
Amazon-Elasticsearch-Service_48
Amazon OpenSearch Service(Amazon Elasticsearch Service 的后继者)
Amazon-EMR_48
Amazon EMR
Amazon-FSx-for-Lustre-Icon_64_Squid
Amazon FSx for Lustre
Amazon-Inspector_48
Amazon Inspector
Toolkit-Icon_Linux2
Amazon Linux 2
Amazon-RDS_48
Amazon RDS
AWS-Lambda_48
AWS Lambda
Amazon-Neptune_48
Amazon Neptune
AWS-Fargate_48
AWS Fargate
Amazon-MemoryDB-for-Redis_48
Amazon MemoryDB
Amazon-DocumentDB_Icon_48
Amazon DocumentDB

全球可用

  • M6g、C6g 和 R6g
  • M6gd、C6gd 和 R6gd
  • C6gn
  • T4g
  • X2gd
  • M6g、C6g 和 R6g
  • M6g、C6g 和 R6g
  • M6gd、C6gd 和 R6gd
  • M6gd、C6gd 和 R6gd
  • C6gn
  • C6gn
  • T4g
  • T4g
  • X2gd
  • X2gd

基于 Graviton 的实例入门

使用 Amazon EC2
借助预构建的基于 Linux 的 Arm64 Amazon Machine Image (AMI),您可以在几分钟内快速启动基于 AWS Graviton 的 Amazon EC2 实例。要了解详情,请访问启动您的实例页面。要了解有关构建应用程序并将其移动到基于 Graviton 的实例的详情,请下载 Graviton 采用计划或访问 AWS Graviton 入门页面

使用托管式 AWS 服务
许多常用的 AWS 服务(如 Amazon AuroraAmazon RDSAmazon MemoryDBAmazon ElastiCacheAmazon OpenSearchAmazon EMRAWS LambdaAWS Fargate)都支持基于 AWS Graviton 的实例,具有显著的性价比优势和易用性。要了解详情,请参阅每种服务的文档。

合作伙伴博客

宣布在 AWS Graviton2 上支持 Anaconda
作者:Anaconda 团队
2021 年 5 月 14 日
 
保护 AWS Graviton2 上基于 ARM 的容器工作负载
Tweedie-Yates 案例
2021 年 3 月 16 日
 
ARM 原生 Android 环境现可在 AWS 上使用
Genymotion
2020 年 11 月 5 日
Jason Andrews
2020 年 9 月 15 日

宣布正式推出 Graviton2 CPU 支持!

Travis CI
2020 年 9 月 1 日

NGINX
2020 年 8 月 4 日
 
Arthur Petitpierre 和 Jimmy Caputo
2020 年 7 月 20 日
 
Jim Jackson
2020 年 6 月 12 日
 
Brent Cook
2020 年 6 月 8 日
 
Chris Carlson
2020 年 5 月 26 日
 
BusinessWire
2020 年 5 月 21 日
 
Announcing 32/64-bit Arm runner support for AWS Graviton2
Kushal Koolwal
2020 年 5 月 15 日
 
TravisCI 现支持 AWS Graviton2
Paul Gordon
2020 年 5 月 15 日
 
Kai Sasaki (Treasure Data)
2020 年 3 月 27 日

Observations on Arm64 and AWS’s Amazon EC2 M6g instances
Liz Fong-Jones (Honeycomb.io)
2020 年 3 月 18 日

Benchmarking the AWS Graviton2 with KeyDB – M6g up to 65% faster
Ben Schermel (EQAlpha)
2020 年 3 月 2 日

Intersystems IRIS on Arm-based AWS Graviton2 Processors
Steve LeBlanc (InterSystems)
2020 年 2 月 19 日

Building multi-architecture Docker images on Arm 64-bit AWS Graviton processors
Scott Rossillo
2020 年 1 月 14 日

文章和公告

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资源

深入探究 AWS Graviton2 处理器提供支持的 EC2 实例 (31:53)
在这个前所未有的时间提供久经考验的计算能力 (1:03:03)
Peter DeSantis 的基础设施主旨演讲 (1:15:51)
Andy Jassy 的主题演讲 (2:52:03)

1 基于对具有不同计算特征和内存需求的工作负载所进行的内部测试,M6g、C6g 和 R6g 实例相较于 M5、C5 和 R5 实例,成本降低 20%,性能最高提升 40%。