Amazon EC2 C7g 執行個體

在 Amazon EC2 中為運算密集型工作負載提供最佳價格效能

Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) C7g 執行個體採用最新一代 AWS Graviton3 處理器技術,在 Amazon EC2 中為運算密集型工作負載提供最佳價格效能比。C7g 執行個體非常適合高效能運算 (HPC)、批次處理、Electronic Design Automation (EDA)、遊戲、影片編碼、科學建模、分散式分析、以 CPU 為基礎的機器學習 (ML) 推論和廣告服務。相較於以第六代 AWS Graviton2 為基礎的 C6g 執行個體,其效能提升了 25%。為提供記憶體中資料的高速存取,C7g 執行個體最先在雲端中採用雙倍資料速率 5 (DDR5) 記憶體,相較於 DDR4 記憶體,可提供高出 50% 的記憶體頻寬。

C7g 執行個體可搭配本機 NVMe SSD 區塊層級儲存選項 (C7gd) 使用,適合需要高速、低延遲儲存的應用程式。C7gd 執行個體的即時 NVMe 儲存效能比同等的 Graviton2 型執行個體提升高達 45%。

C7gn 執行個體由 AWS Graviton3E 處理器和新的第五代 AWS Nitro 卡提供支援。相較於目前同類相當的 x86 型網路最佳化執行個體,C7gn 執行個體的每個 vCPU 可提供高達 200 Gbps 的網路頻寬,以及提升高達 3 倍的封包處理效能。這些新的執行個體非常適合執行最嚴苛的網路密集型工作負載,例如,網路虛擬設備、資料分析,以及以 CPU 為基礎的人工智慧和機器學習 (AI/ML) 推論。

宣佈推出採用 AWS Graviton3 技術的 Amazon EC2 C7g 執行個體 (3:49)

優勢

在 Amazon EC2 中為運算密集型工作負載提供最佳價格效能

相比於以 Graviton2 為基礎的 C6g 和 C6gn 執行個體,C7g 和 C7gn 執行個體分別提供高達 25% 的效能提升。它們非常適合處理在 Linux 上建置的大量運算密集型應用程式,例如 HPC、視訊編碼、遊戲以及以 CPU 為基礎的 ML 推論。

安全性增強和資源效率最大化

C7g 和 C7gn 執行個體建置在 AWS Nitro System 上。AWS Nitro System 結合了專用硬體和輕量型虛擬化管理程序,可提供隔離的多租戶、私有聯網和快速本機儲存。AWS Graviton3 和 AWS Graviton3E 處理器提供增強的安全性,包括永遠啟用的記憶體加密、每個 vCPU 的專用快取,以及對指標身份驗證的支援。依預設,這些執行個體還支援加密的 Amazon Elastic Block Store (EBS) 磁碟區。

廣泛軟體支援


AWS Graviton 型執行個體由多個 Linux 作業系統提供支援,包括 Amazon Linux 2、Red Hat Enterprise Linux、SUSE 及 Ubuntu。AWS 和軟體合作夥伴提供的許多用於安全、監控和管理、容器以及持續整合和交付 (CI/CD) 的熱門應用程式和服務也支援基於 AWS Graviton 的執行個體。AWS Graviton Ready 計劃提供來自合作夥伴軟體供應商的認證解決方案,這些解決方案可用於以 AWS Graviton 為基礎的執行個體。

功能

採用 AWS Graviton3 處理器

AWS Graviton3 是最新一代 AWS 設計的 Arm 型處理器,可為 Amazon EC2 中的工作負載提供高價格效能比。與 AWS Graviton2 處理器相比,AWS Graviton3 處理器的運算效能提高 25%,浮點效能提高 2 倍,加密工作負載效能提高 2 倍。此外,與用於機器學習 (ML) 工作負載的 Graviton2 處理器相比,Graviton3 處理器提供高達 3 倍的效能,包括對 bfloat16 的支援。C7gn 執行個體由 AWS Graviton3E 處理器提供支援,相較於 AWS Graviton3 執行個體,該處理器的向量指令效能提升多達 35%。這一改善為 HPC 應用程式提供了更高的效能優勢。

高效能介面

C7g 和 C7gn 執行個體使用先進的 DDR5 記憶體,提供比 C6g 和 C6gn 執行個體高出 50% 的頻寬。C7g 執行個體還可搭配本機執行個體儲存體選項 (C7gd) 使用。與 C6gn 執行個體相比,C7gn 執行個體提供高出 2 倍的增強網路頻寬,其適用於網路密集型應用程式 (例如網路設備和資料分析)。 C7g、C7gd 和 C7gn 執行個體支援 16xlarge 和裸機尺寸的 Elastic Fabric Adapter (EFA)

在 AWS Nitro System 上建置

AWS Nitro System 結合了豐富的建置區塊,可將多個傳統的虛擬化功能卸載至專用的硬體和軟體,可提供高效能、高可用性和高安全性,同時還能減少虛擬化負荷。

產品詳細資訊

  • C7g
  • Amazon EC2 C7g 執行個體採用 Arm 型 AWS Graviton3 處理器技術。它們在 Amazon EC2 中針對運算密集型應用程式提供最佳價格效能比。

    執行個體大小 vCPU 記憶體 (GiB) 執行個體儲存體 (GB) 網路頻寬 (Gbps) EBS 頻寬 (Gbps)

    c7g.medium

    1

    2

    僅限 EBS

    最多 12.5

    最多 10

    c7g.large

    2

    4

    僅限 EBS

    最多 12.5

    最多 10

    c7g.xlarge

    4

    8

    僅限 EBS

    最多 12.5

    最多 10

    c7g.2xlarge

    8

    16

    僅限 EBS

    最多 15

    最多 10

    c7g.4xlarge

    16

    32

    僅限 EBS

    最多 15

    最多 10

    c7g.8xlarge

    32

    64

    僅限 EBS

    15

    10

    c7g.12xlarge

    48

    96

    僅限 EBS

    22.5

    15

    c7g.16xlarge

    64

    128

    僅限 EBS

    30

    20

    c7g.metal 64 128 僅限 EBS 30 20

    c7gd.medium

    1

    2

    1 x 59 NVMe SSD

    最多 12.5

    最多 10

    c7gd.large

    2

    4

    1 x 118 NVMe SSD

    最多 12.5

    最多 10

    c7gd.xlarge

    4

    8

    1 x 237 NVMe SSD

    最多 12.5

    最多 10

    c7gd.2xlarge

    8

    16

    1 x 474 NVMe SSD

    最多 15

    最多 10

    c7gd.4xlarge

    16

    32

    1 x 950 NVMe SSD

    最多 15

    最多 10

    c7gd.8xlarge

    32

    64

    1 x 1900 NVMe SSD

    15

    10

    c7gd.12xlarge

    48

    96

    2 x 1,425 NVMe SSD

    22.5

    15

    c7gd.16xlarge

    64

    128

    2 x 1900 NVMe SSD

    30

    20

    c7gd.metal

    64

    128

    2 x 1900 NVMe SSD

    30

    20

  • C7gn
  • Amazon EC2 C7gn 執行個體由 Arn 型 AWS Graviton3E 處理器和最新一代 AWS Nitro 卡提供支援。C7gn 執行個體提供高達 200 Gbps 的網路頻寬,而且與上一代 C6gn 執行個體相比,其封包處理效能最多高出 2 倍。

    執行個體大小 vCPU 記憶體 (GiB) 執行個體儲存體 (GB) 網路頻寬 (Gbps) EBS 頻寬 (Gbps)

    c7gn.medium

    1

    2

    僅限 EBS

    最多 25

    最多 10

    c7gn.large

    2

    4

    僅限 EBS

    最多 30

    最多 10

    c7gn.xlarge

    4

    8

    僅限 EBS

    最多 40

    最多 10

    c7gn.2xlarge

    8

    16

    僅限 EBS

    最多 50

    最多 10

    c7gn.4xlarge

    16

    32

    僅限 EBS

    50

    最多 10

    c7gn.8xlarge

    32

    64

    僅限 EBS

    100

    最多 20

    c7gn.12xlarge

    48

    96

    僅限 EBS

    150

    最多 30

    c7gn.16xlarge

    64

    128

    僅限 EBS

    200

    最多 40

    c7gn.metal

    64

    128

    僅限 EBS

    200

    最多 40

     

客戶見證

Epic Games

Tealium 將 Web、行動端、離線和 IoT 中的客戶資料結合在一起,從而讓企業與客戶建立更緊密的聯繫。Tealium 的全套整合環境支援超過 1,300 個內建連線,可讓品牌建立完整的即時客戶資料基礎設施。

「Tealium 依賴網路最佳化的 Amazon EC2 執行個體來執行我們一些最密集的即時工作負載管理應用程式。與 Amazon EC2 C6gn 執行個體相比,我們觀察到 Amazon EC2 C7gn 執行個體的效能提升高達 29%。此執行個體可縮短資料查詢的載入時間,以及重新投資節省成本的舉措以建立更多特征和功能,從而改善我們的客戶體驗。」 

Capen Brinkley,Tealium 資深 SRE 經理/架構師

Epic Games logo

Epic Games 成立於 1991 年,是 Fortnite、Unreal、Gears of War、Shadow Complex 和 Infinity Blade 系列遊戲的創作者。Epic 的虛幻引擎技術為 PC、遊戲機、行動裝置、AR、虛擬實境和 Web 帶來高保真度的互動體驗。

「當我們展望未來並為玩家打造越來越身臨其境且引人入勝的體驗時,我們很高興能夠使用基於 AWS Graviton3 的 EC2 C7g 執行個體。我們的測試表明,它們甚至適用於最嚴苛的延遲敏感型工作負載,同時提供顯著的性價比優勢,並擴展了 Fortnite 和任何虛幻引擎打造的體驗中的可能性。」 

Mark Imbriaco,Epic Games 工程部資深總監

Formula 1

一級方程式 (F1) 賽車始於 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。

「我們已經看到,基於 Graviton2 的 C6gn 執行個體為我們的一些 CFD 工作負載提供了最佳的性價比。我們現在發現,對於相同的模擬,Graviton3 C7g 執行個體 Graviton2 C6gn 執行個體快 40%。我們很高興 EFA 將成為這種執行個體類型的標準,且鑑於價格效能大幅提升,我們預計基於 Graviton3 的執行個體將成為執行我們所有 CFD 工作負載的最佳選擇。」

Pat Symonds,Formula 1 Management 技術長

NextRoll

NextRoll Inc. 是一家行銷和資料技術公司,旨在加快各種規模企業的業務增長。透過機器學習提供的支援,NextRoll 的技術收集資料,提供可靠的洞察,以及為企業帶來適當的工具,以策略性方式定位買家 – 全部任務均在一個平台上完成。

「我們發現以 Graviton3 為基礎的 C7g 執行個體非常適合競標者、廣告伺服器和 ElastiCache 叢集。相比於以 Graviton2 為基礎的 C6g 執行個體,我們發現 C7g 執行個體處理的請求數增加約 15%。使用 C7g 執行個體,我們也觀察到高達 40% 的延遲降低。基於這些調查結果,我們期待在生產中採用以 AWS Graviton3 為基礎的 C7g 執行個體。」

Valentino Volonghi,NextRoll 技術長

Snap Inc

Snap Inc 以 Snapchat 和 Bitmoji 等熱門社交媒體服務聞名。這家公司採用 AWS Graviton2 型執行個體來優化其在 Amazon EC2 上的價格效能。

「我們試用了以 AWS Graviton3 為基礎的全新 Amazon EC2 C7g 執行個體,並且發現與上一代 C6g 執行個體相比,它們在實際工作負載上提供了顯著的效能提升。我們很高興將以 Graviton2 為基礎的工作負載遷移至 Graviton3,包括簡訊、儲存和好友關係圖工作負載。」

Aaron Sheldon,Snap 軟體工程師

Sprinklr

作為唯一的統一客戶體驗管理平台 (Unified-CXM),Sprinklr 協助全球最大型且最具價格的公司透過 30 多個數位管道,提升其客戶的滿意度,使用產業領先的人工智慧來建立洞察驅動型策略和更出色的客戶體驗。

「我們在以 AWS Graviton 為基礎的執行個體上執行各種工作負載,因為它們具有顯著的價格效能比優勢。在 AWS Graviton3 公布之後,我們在新的 Amazon EC2 C7g 執行個體上對工作負載進行基準測試,並觀察到與上一代執行個體相比,其效能提升 27%。基於這些結果,我們期待在生產中採用以 AWS Graviton3 為基礎的執行個體。」

Jamal Mazhar,Sprinklr 基礎設施和 DevOps 副總裁

Twitter 標誌

Twitter 是正在發生的事情以及人們現在正在談論的事情。

「Twitter 正在開展一個為期多年的專案,以利用基於 AWS Graviton 的 EC2 執行個體來交付 Twitter 時間表。作為我們不斷努力提高效率的一部分,我們測試了新的基於 Graviton3 的 C7g 執行個體。在我們發現的代表 Twitter 工作負載效能的多項基準測試中,我們發現基於 Graviton3 的 C7g 執行個體的效能比基於 Graviton2 的 C6g 執行個體高 20-80%,同時還將尾部延遲降低了 35%。我們很高興在未來利用基於 Graviton3 的執行個體來實現顯著的性價比優勢。」

Twitter 平台總部 Nick Tornow

Ansys

作為專屬的模擬解決方案供應商,Ansys 在基於物理和多物理模擬方面領先產業,為跨產業客戶提供轉型產品開發支援。

隨著工程師和設計師面臨越來越複雜的問題,雲端運算有助於減少高效能運算存取的障礙,讓使用者更快地解決問題。Ansys 還專注於綠色運算計劃,以提高能源效率並降低客戶的成本為目標。與上一代執行個體相比,以 AWS Graviton3 為基礎的 C7g 執行個體的基準效能提升 35%。藉助 AWS Graviton3 處理器上的 LS-DYNA 支援,Ansys 客戶將達成兩全其美的效果 – 在不減慢速度的前提下使用世界級的多物理求解器,以及降低能源和成本。」

Prith Banerjee,Ansys 技術長

Beamr

Beamr 是影像和影片最佳化解決方案的領先供應商,可讓專業攝影師改善工作流程,提供照片共享服務以改善 UX 並減少客戶流失率,以及為視訊服務供應商降低儲存和交付成本。

「Beamr 的 JPEGmini 軟體以 C/C ++ 編寫而成,透過減少檔案大小,在不影響品質的前提下最佳化 JPEG 影像檔案。該應用程式為運算密集型,包括用於影像解碼、影像編碼的函數以及分析各種影像屬性的品質測量演算法。由於此軟體的行動版本在 Arm 處理器上執行,因此我們決定在以 AWS Graviton3 為基礎的 Amazon EC2 C7g 執行個體上測試其效能。重新建置我們的軟體以在 C7g 執行個體上執行需要一個工作日,結果讓我們非常滿意。在 C7g 執行個體上執行時,我們發現相比於 x86 執行個體,其效能提升了 30%。根據這些結果,我們計劃建議客戶在以 Graviton3 為基礎的執行個體上執行全面推出的 Beamr JPEGmini 軟體,並且計劃在 Graviton 執行個體上對 Beamr 的 H.264 和 HEVC 視訊編碼器進行基準測試。」

Dan Julius,Beamr 研發副總裁

CloudFix

CloudFix 是解決雲端成本問題的最簡單方法。只需點按 5 次即可節省 10-20% 的 AWS 賬單費用。

「我們對使用全新的 Graviton3 處理器深感樂觀,因為其在幾乎所有場景下都帶來了驚人的 25-35% 效能提升。我們建議每個人都應該遷移到 Graviton3,因為它具有驚人的價格/效能比;此外,我們對即將發佈的修復程式感到非常樂觀,這將協助客戶透過幾次簡單的點按來遷移他們的工作負載。」

Rahul Subramaniam,CloudFix 執行長

honeycomb.io 標誌

「Honeycomb.io 開發了一個可觀測性平台,可讓工程團隊視覺化、分析和改進雲端應用程式品質和效能。

「我們很高興能夠針對 Graviton3 的早期預覽執行個體測試我們的高輸送量遙測攝取工作負載,並且我們的工作負載效能比 Graviton2 提高了 35%。在處理相同工作負載的情況下,我們執行的 C7g 執行個體比 C6g 少 30%,延遲降低了 30%。一旦這種執行個體類型投入生產,相信我們將看到整體性價比比 Intel 執行個體提高 50% 以上。」

Liz Fong-Jones,honeycomb.io 首席開發人員倡導者

Modern Electron

Modern Electron 是一家專注於熱能和電源脫碳的技術公司。我們的電力產品從爐灶和鍋爐中的熱量產生電力,而氣體脫碳產品可產生潔淨的氫氣,用於商業和產業加熱中的燃料混合。

「我們使用模擬軟體 WarpX (Exascale 運算專案的一部分) 來模擬我們新的熱電裝置。2020 年,我們開始使用以 Graviton2 為基礎的 C6g 執行個體,相比於 C5 執行個體,其成本降低 50%。最近,我們使用目前在 C6g 上執行的模擬測試 C7g 執行個體,並且發現運算速度提高了 50%。這就顯著縮短了形成解決方案的時間,從而大幅度提高我們的學習率。」

Peter Scherpelz,Modern Electron 資深運算物理學家

NSCC

新加坡國家超級計算中心 (NSCC) 成立於 2015 年,管理國家內的大規模設施。NSCC 的高效能 (HPC) 資源支援新加坡公營和私營部門的研究需求,包括研究機構、高等學習機構、政府機構和公司。

「作為試用的一部分,我們在以 AWS Graviton3 為基礎的 Amazon EC2 C7g 執行個體上執行 Gromacs 基準測試,以進行分子動力學模擬,並且發現它比以 x86 為基礎的執行個體效能提升 15-20%,並且比由 AWS Graviton2 執行個體提供支援的前一代 C6g 效能提升 40%-50%。基準測試僅需要兩天,並且僅使用 GCC 11.2.0 和 ARM 效能程式庫即達成目標,而無需執行任何特定效能調校工作。AWS Graviton3 為 HPC 工作負載提供的效能令我們印象深刻。」

Jernej Zidar,NSCC 資深 HPC 應用程式分析師

ProSiebenSat.1

ProSiebenSat.1 Media SE 是一家德國數位和媒體公司,專注於娛樂、約會、商業等業務。其全資子公司 Seven.One Entertainment Group 透過各種媒體技術為觀眾提供娛樂內容。

「針對 Amazon EC2 中的隨需內容,Seven.One Entertainment Group 依據開放原始碼工具 ffmpeg 執行視訊轉碼。2021 年,我們改為使用以 AWS Graviton2 為基礎的 C6g 執行個體,與以 x86 為基礎的執行個體相比,取得了顯著的成本效益。使用 C6g 執行個體,我們也可以在每個 EC2 執行個體中執行更多平行轉碼任務,從而減少執行個體數量並節省更多成本。我們已在全新的 AWS Graviton3 C7g 執行個體上使用 ffmpeg 版本 4.4.1 執行轉碼測試,與 C6g 執行個體相比,其效能提升 40%。藉助使用 Arm64 最佳化的新版 ffmpeg 5,效能提升更高,尤其是在即時使用案例中。這可讓我們更快地為使用者提供隨需視訊。」

Wolfgang Dworzak,Seven.One Entertainment Group GmbH 視訊工程總監

Tuya

Tuya Smart 提供了透過 IoT 連線各種裝置的雲端平台,讓生活更加充滿智慧。

「我們的應用程式為網路密集型,具有大量的持久連線。我們驚訝地發現,與以 x86 為基礎的執行個體相比,此應用程式在以 AWS Graviton2 為基礎的 Amazon EC2 C6g 執行個體上效能提升 40%。我們在以 Graviton 為基礎的執行個體上執行大部分生產工作負載已超過一年半時間。在以 AWS Graviton3 為基礎的 Amazon EC2 執行個體推出之後,與 C6g 執行個體相比,我們一般任務的效能提升 15%,加密/解密密集任務的效能提升 50%。我們期待很快將新的 C7g 執行個體投入生產。」

Simon Shu,Tuya Smart 資深平台技術總監

Viant

Viant 是一家領先的廣告軟體公司,可讓廣告買家透過以雲端為基礎的平台計劃、建立、執行和衡量其數位廣告投資。

「我們對 AWS Graviton3 效能感到非常興奮。由於我們的應用程式主要依賴於 CPU 向量化,因此 AWS Graviton3 SVE 與 AWS Graviton2 Neon 擴充功能相比,效能大幅提升。在生產測試中,與以 AWS Graviton2 為基礎的 C6g 執行個體相比,我們發現以 AWS Graviton3 為基礎的 Amazon EC2 C7g 執行個體上的繁重 CPU 工作負載的效能提升約 45%。AWS Graviton3 將成為發展平台並降低營運成本的關鍵組成部分。」

Adrian Witas,Viant 資深副總裁兼總架構師

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