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为什么选择 Amazon EC2 C7g 实例？
Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）C7g 实例由最新一代 AWS Graviton3 处理器提供支持，专为计算密集型工作负载而设计。C7g 实例是高性能计算（HPC）、批处理、电子设计自动化（EDA）、游戏、视频编码、科学建模、分布式分析、基于 CPU 的机器学习 (ML) 推理和广告投放的理想之选。与第六代基于 AWS Graviton2 的 C6g 实例相比，它们将性价比提高了 25%。C7g 实例是云中第一个具有 Double Data Rate 5（DDR5）内存特性的实例，与 DDR4 内存相比，DDR5 提供的内存带宽高出了 50%，能够高速访问内存中的数据。
对于需要高速度、低延迟本地存储的应用程序，C7g 实例还将提供本地基于 NVMe 的 SSD 块级别存储选项（C7gd）。与基于 Graviton2 的同类实例相比，C7gd 实例的实时 NVMe 存储性能高出多达 45%。
C7gn 实例由 AWS Graviton3E 处理器和新的第五代 Nitro 卡提供支持。C7gn 实例可提供高达 200 Gbps 的网络带宽，与同类基于 x86 的当前一代网络优化型实例相比，每个 vCPU 的数据包处理性能最多可提高 3 倍。这些新实例是运行要求最严苛的网络密集型工作负载的理想之选，例如网络虚拟设备、数据分析和基于 CPU 的人工智能和机器学习（AI/ML）推理。
宣布推出由 AWS Graviton3 提供支持的 Amazon EC2 C7g 实例
优势
与基于 Graviton2 的 C6g 和 C6gn 实例相比，C7g 和 C7gn 实例的性价比提高了 25%。它们非常适合于各种在 Linux 上构建的计算密集型应用程序，例如 HPC、视频编码、游戏和基于 CPU 的机器学习推理。
C7g 和 C7gn 实例基于 AWS Nitro System 构建。AWS Nitro System 是专用硬件和轻量化管理程序的组合，可以提供隔离的多租户、私有联网且快速本地存储。AWS Graviton3 和 AWS Graviton3E 处理器通过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提供增强的安全性。默认情况下，这些实例还支持加密的 Amazon Elastic Block Store（EBS）卷。
基于 AWS Graviton 的实例支持多种 Linux 操作系统，包括 Amazon Linux 2、Red Hat Enterprise Linux、SUSE 和 Ubuntu 等。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。
功能
AWS Graviton3 是由 AWS 设计的基于 Arm 的最新一代处理器，可以为 Amazon EC2 中的工作负载提供高性价比。与 AWS Graviton2 处理器相比，AWS Graviton3 处理器的计算性能提高多达 25%，浮点性能提高多达 2 倍，并且加密工作负载性能最多加快 2 倍。此外，针对机器学习（ML）工作负载，Graviton3 处理器所提供的性能比 Graviton2 处理器高出多达 3 倍，并支持 bfloat16。C7gn 由 AWS Graviton3E 处理器提供支持，后者提供的向量指令性能比 AWS Graviton3 处理器高 35%。此改进可以为 HPC 应用程序带来更高的性能优势。
C7g 和 C7gn 实例使用领先的 DDR5 内存，与 C6g 和 C6gn 实例相比，提供的带宽高 50%。C7g 实例还提供了本地实例存储选项（C7gd）。C7gn 实例为网络密集型应用程序（如网络设备和数据分析）提供的增强型网络带宽比 C6gn 实例高 2 倍。 C7g、C7gd 和 C7gn 实例支持 16xlarge 和裸机大小的 Elastic Fabric Adapter（EFA）。
AWS Nitro System 是一套功能丰富的构建块集合，可将许多传统虚拟化功能分流到专用硬件和软件。它实现了高性能、高可用性和高安全性，同时减少了虚拟化开销。
C7g
Amazon EC2 C7g 实例由基于 Arm 的 AWS Graviton3 处理器提供支持。它们专为计算密集型工作负载而设计。
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Instance Size
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vCPU
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Memory (GiB)
|
Instance Storage (GB)
|
Network Bandwidth (Gbps)
|
EBS Bandwidth (Gbps)
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|---|---|---|---|---|---|
|
c7g.medium
|
1 |
2 |
仅限 EBS |
最高 12.5 |
最高 10 |
|
c7g.large
|
2 |
4 |
仅限 EBS |
最高 12.5 |
最高 10 |
|
c7g.xlarge
|
4 |
8 |
仅限 EBS |
最高 12.5 |
最高 10 |
|
c7g.2xlarge
|
8 |
16 |
仅限 EBS |
最高 15 |
最高 10 |
|
c7g.4xlarge
|
16 |
32 |
仅限 EBS |
最高 15 |
最高 10 |
|
c7g.8xlarge
|
32 |
64 |
仅限 EBS |
15 |
10 |
|
c7g.12xlarge
|
48 |
96 |
仅限 EBS |
22.5 |
15 |
|
c7g.16xlarge
|
64 |
128 |
仅限 EBS |
30 |
20 |
|
c7g.metal
|
64
|
128
|
仅限 EBS
|
30
|
20
|
|
c7gd.medium
|
1 |
2 |
1 个 59 NVMe SSD |
最高 12.5 |
最高 10 |
|
c7gd.large
|
2 |
4 |
1 个 118 NVMe SSD |
最高 12.5 |
最高 10 |
|
c7gd.xlarge
|
4 |
8 |
1 个 237 NVMe SSD |
最高 12.5 |
最高 10 |
|
c7gd.2xlarge
|
8 |
16 |
1 个 474 NVMe SSD |
最高 15 |
最高 10 |
|
c7gd.4xlarge
|
16 |
32 |
1 个 950 NVMe SSD |
最高 15 |
最高 10 |
|
c7gd.8xlarge
|
32 |
64 |
1 个 1900 NVMe SSD |
15 |
10 |
|
c7gd.12xlarge
|
48 |
96 |
2 个 1425 NVMe SSD |
22.5 |
15 |
|
c7gd.16xlarge
|
64 |
128 |
2 个 1900 NVMe SSD |
30 |
20 |
|
c7gd.metal
|
64 |
128 |
2 个 1900 NVMe SSD |
30 |
20 |
C7gn
Amazon EC2 C7gn 实例由基于 Arm 的 AWS Graviton3E 处理器和最新一代 Nitro 卡提供支持。与上一代 C6gn 实例相比，C7gn 实例可提供高达 200 Gbps 的网络带宽，数据包处理性能最高提升 2 倍。
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Instance Size
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vCPU
|
Memory (GiB)
|
Instance Storage (GB)
|
Network Bandwidth (Gbps)
|
EBS Bandwidth (Gbps)
|
|---|---|---|---|---|---|
|
c7gn.medium
|
1 |
2 |
仅限 EBS |
最高 25 |
最高 10 |
|
c7gn.large
|
2 |
4 |
仅限 EBS |
最高 30 |
最高 10 |
|
c7gn.xlarge
|
4 |
8 |
仅限 EBS |
最高 40 |
最高 10 |
|
c7gn.2xlarge
|
8 |
16 |
仅限 EBS |
最高 50 |
最高 10 |
|
c7gn.4xlarge
|
16 |
32 |
仅限 EBS |
50 |
最高 10 |
|
c7gn.8xlarge
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32 |
64 |
仅限 EBS |
100 |
最高 20 |
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c7gn.12xlarge
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48 |
96 |
仅限 EBS |
150 |
最高 30 |
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c7gn.16xlarge
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64 |
128 |
仅限 EBS |
200 |
最高 40 |
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c7gn.metal
|
64 |
128 |
仅限 EBS |
200 |
最高 40 |
客户评价
Tealium
Tealium 可以连接跨 Web、移动设备、离线设备和 IoT 设备的客户数据，使企业能够更好地与客户建立联系。Tealium 的一站式集成环境支持 1300 多个内置连接，使品牌能够创建完整的实时客户数据基础设施。
“Tealium 依赖网络优化的 Amazon EC2 实例来管理我们一些最密集的实时工作负载管理应用程序。我们观察到，与 Amazon EC2 C6gn 实例相比，Amazon EC2 C7gn 实例的性能提高了多达 29%。这通过缩短数据查询的加载时间以及将节省的成本再投资来创建更多特性和功能，从而改善了我们的客户体验。“
Capen Brinkley-Sr.Tealium 高级 SRE 经理/架构师
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，为玩家打造越来越身临其境且引人入胜的体验，我们很高兴使用基于 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，同时提供了显著的性价比优势，并扩展了Fortnite和任何虚幻引擎创建的体验的可能性。“
Mark Imbriaco-Epic Games 高级工程总监
Formula 1
一级方程式（F1）赛车始于 1950年，是世界上最负盛名的赛车比赛，也是世界上最受欢迎的年度体育系列赛。
“我们已经看到，基于Graviton2的C6gn实例为我们的某些差价合约工作负载提供了最佳的性价比。我们现在发现，在相同的模拟中，Graviton3 C7g 实例比 Graviton2 C6gn 实例快 40%。我们很高兴EFA将成为该实例类型的标准配置，鉴于价格表现大幅提高，我们预计基于Graviton3的实例将成为运行所有差价合约工作负载的最佳选择。”
Pat Symonds，Formula 1 Management 的首席技术官
NextRoll
NextRoll Inc. 是一家营销和数据科技公司，其愿景是促进大型和小型公司的发展。NextRoll 的技术由机器学习提供支持，可以收集数据，交付可靠的洞察，并为企业提供易用的工具来以战略方式定位买家，所有这一切均可在一个平台中实现。
“我们发现，基于Graviton3的C7g实例非常适合出价者、广告服务器和ElastiCache集群。我们发现，C7g 实例处理的请求数比基于 Graviton2 的 C6g 实例多出 15%。借助 C7g 实例，我们还发现延迟降低了高达 40%。基于这些发现，我们期待在生产中采用基于 AWS Graviton3 的 C7g 实例。“
Valentino Volonghi，Nextroll 首席技术官
Snap Inc.
Snap Inc 因其受欢迎的社交媒体服务（如 Snapchat 和 Bitmoji）而知名，采用基于 AWS Graviton2 的实例优化其在 Amazon EC2 上的性价比。
“我们试用了基于AWS Graviton3的新Amazon EC2 C7g实例，发现与上一代C6g实例相比，它们在实际工作负载上提供了显著的性能改进。我们很高兴能够将基于Graviton2的工作负载迁移到Graviton3，包括消息、存储和朋友图工作负载。“
Aaron Sheldon，Snap 软件工程师
Sprinklr
作为唯一的一个统一客户体验管理平台（Unified-CXM），Sprinklr 帮助全球最大且最有价值的公司提升其 30 多个数字渠道中的客户的幸福感，方法是使用行业领先的 AI 建立见解驱动型策略并改善客户体验。
“我们在基于 AWS Graviton 的实例上运行各种工作负载，因为它们具有显著的性价比优势。在宣布推出 AWS Graviton3 之后，我们以新的 Amazon EC2 C7g 实例上的工作负载为基准，发现其性价比较之上一代实例高出了 27%。基于这些结果，我们期待在生产中采用基于 AWS Graviton3 的实例。“
Jamal Mazhar，Sprinklr 基础设施和 DevOps 副总裁
Twitter 关注正在发生的事情以及人们目前正在谈论的事情。
“推特正在开展一项为期多年的项目，利用基于AWS Graviton的EC2实例来交付推特的时间表。在不断努力提高效率的过程中，我们测试了基于 Graviton3 的新 C7g 实例。在我们发现代表 Twitter 工作负载性能的若干基准测试中，基于 Graviton3 的 C7g 实例的性能相比基于 Graviton2 的 C6g 实例高出 20-80%，同时还将尾延迟减少了多达 35%。我们很高兴将来能够使用基于 Graviton3 的实例来实现显著的性价比优势。“
Nick Tornow，Twitter 平台负责人
