拉斯維加斯--今天，在 AWS re:Invent 大會上，Amazon.com, Inc. 旗下公司（納斯達克股票代碼：AMZN）亞馬遜網絡服務公司 (AWS) 宣布推出三款新的 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2 ) 由 AWS 設計的芯片提供支持的實例，可幫助客戶顯著提高在 Amazon EC2 上運行的工作負載的性能、成本和能源效率。由下一代 AWS Graviton3 處理器提供支持的新 C7g 實例比由 AWS Graviton2 處理器提供支持的當前一代 C6g 實例提供高達 25% 的性能。由 AWS Trainium 芯片提供支持的新 Trn1 實例可提供最佳性價比和最快的時間來訓練 Amazon EC2 中的大多數機器學習模型。新的存儲優化 Im4gn/Is4gen/I4i 實例基于 AWS 設計的 AWS Nitro SSD（固態驅動器），可為在 Amazon EC2 上運行的 I/O 密集型工作負載提供最佳存儲性能。這些實例共同預示著基于 AWS 設計的芯片的新 Amazon EC2 實例的到來，這些芯片可幫助客戶為其最關鍵的業務應用程序提供支持。

“我們很高興看到 Amazon EC2 I4i 實例使用新的低延遲 AWS Nitro SSD 提供比上一代實例更快的交易速度”

“通過我們對 AWS 設計的芯片的投資，客戶已經為當今一些最關鍵的業務工作負載實現了巨大的性價比優勢。這些客戶要求我們在每一代新的 EC2 實例中繼續挑戰極限，”AWS 的 Amazon EC2 副總裁 David Brown 說。 “AWS 的持續創新意味著客戶現在可以獲得全新的、改變游戲規則的實例來運行他們最重要的工作負載，并且其性價比明顯優于其他任何地方。”

與由 AWS Graviton2 處理器支持的當前一代 C6g 實例相比，由新的 AWS Graviton3 處理器支持的 C7g 實例可提供高達 25% 的性能提升

DirecTV、Discovery、Epic Games、Formula 1、Honeycomb.io、Intuit、Lyft、MercardoLibre、NextRoll、Nielsen、SmugMug、Snap、Splunk 和 Sprinklr 等客戶通過在Graviton2 實例組合提供 12 種不同的實例，包括通用實例、計算優化實例、內存優化實例、存儲優化實例、可突增實例和加速計算實例，因此客戶可以在成本效益和功率方面擁有最深入和最廣泛的選擇- 高效的云端計算。隨著客戶將更多計算密集型工作負載（如高性能計算 (HPC)、游戲和機器學習推理）帶到云中，并且隨著他們的計算、存儲、內存和網絡需求的增長，他們正在尋求更好的性價比和能源效率運行這些苛刻的工作負載。

與由 Graviton2 處理器支持的當前一代 C6g 實例相比，由下一代 AWS Graviton3 處理器支持的 C7g 實例可為計算密集型工作負載提供高達 25% 的性能提升。與上一代 AWS Graviton2 處理器相比，AWS Graviton3 處理器還為科學、機器學習和媒體編碼工作負載提供高達 2 倍的浮點性能，為加密工作負載提供高達 2 倍的性能，以及高達 3 倍的機器學習工作負載性能。 AWS Graviton3 處理器的能源效率也更高，與同類 EC2 實例相比，在相同性能下使用的能源最多可減少 60%。 C7g 實例是云中第一個采用最新 DDR5 內存的實例，與基于 AWS Graviton2 的實例相比，它提供了高出 50% 的內存帶寬，以提高科學計算等內存密集型應用程序的性能。與基于 AWS Graviton2 的實例相比，C7g 實例還提供高出 20% 的網絡帶寬。 C7g 實例支持 Elastic Fabric Adapter (EFA)，它允許應用程序直接與網絡接口卡通信，提供更低且更一致的延遲，以提高需要大規模并行處理的應用程序的性能，例如 HPC 和視頻編碼。 C7g 實例今天提供預覽版。要了解有關 C7g 實例的更多信息，請訪問 。

由 AWS Trainium芯片提供支持的 Trn1 實例可提供最佳性價比和最快的時間來訓練 Amazon EC2 中的大多數機器學習模型

越來越多的客戶正在構建、培訓和部署機器學習模型，以支持有潛力重塑其業務和客戶體驗的應用程序。然而，為了確保提高準確性，這些機器學習模型必須消耗越來越多的訓練數據，這導致它們的訓練成本越來越高。這種困境可能會限制客戶能夠部署的機器學習模型的數量。 AWS 為機器學習提供最廣泛和最深入的計算產品選擇，包括采用 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 的 EC2 P4d 實例和采用 Habana Labs 的 Gaudi 加速器的 EC2 DL1 實例。但是，即使使用當今最快的加速實例，訓練更大的機器學習模型仍然非常昂貴且耗時。

由 AWS Trainium 芯片提供支持的 Trn1 實例在 Amazon EC2 中提供最佳的性價比和最快的機器學習模型訓練，與最新的 P4d 實例相比，訓練深度學習模型的成本降低了 40%。 Trn1 實例提供 800 Gbps EFA 網絡帶寬（比最新的基于 EC2 GPU 的實例高 2 倍）并與 Amazon FSx 集成以實現 Lustre 高性能存儲，使客戶能夠啟動具有 EC2 UltraClusters 功能的 Trn1 實例。借助 EC2 UltraClusters，開發人員可以將機器學習訓練擴展到 10,000 多個與 PB 級網絡互連的 Trainium 加速器，使客戶能夠按需訪問超級計算級性能，從而將訓練時間從幾個月縮短到幾天，即使是最大和最復雜的模型也是如此。 Trn1 實例今天提供預覽版。要了解有關 Trn1 實例的更多信息，請訪問。

具有新 AWS Nitro SSD 的Im4gn/Is4gen/I4i 實例為 I/O 密集型工作負載提供最佳存儲性能

如今，客戶將 I3/I3en 存儲優化實例用于需要直接訪問本地存儲上的數據集的應用程序，例如橫向擴展事務和關系數據庫（例如 MySQL 和 PostgreSQL）、NoSQL 數據庫（例如 Cassandra、MongoDB、Redis 等）。 )、大數據（例如 Hadoop）和數據分析工作負載（例如 Spark、Hive、Presto 等）。 I3/I3en 實例提供非易失性內存高速 (NVMe) SSD 支持的實例存儲，該存儲針對低延遲、高 I/O 性能和低成本吞吐量進行了優化?？蛻粜蕾p I3/I3en 實例提供的快速事務處理時間，但隨著他們發展工作負載以處理更大數據集上更復雜的事務，他們需要更高的計算性能和更快的數據訪問速度，同時不增加成本。

Im4gn/Is4gen/I4i 實例的架構旨在最大限度地提高 I/O 密集型工作負載的存儲性能。 Im4gn/Is4gen/I4i 實例通過 AWS 設計的 AWS Nitro SSD 提供高達 30 TB 的 NVMe 存儲，與上一代 I3 實例相比，I/O 延遲降低了 60%，延遲可變性降低了 75%，從而最大限度地提高了應用程序性能。 AWS Nitro SSD 通過優化存儲堆棧、管理程序和硬件與 AWS Nitro 系統緊密集成。由于 AWS 同時管理 AWS Nitro SSD 的硬件和固件，因此客戶可以從改進的功能中受益，因為與使用商業 SSD 相比，SSD 更新的交付速度更快。與 I3 實例相比，Im4gn 實例（今天可用）采用 AWS Graviton2 處理器，提供高達 40% 的更高性價比和高達 44% 的每 TB 存儲成本。 Is4gen 實例（今天可用）也使用 AWS Graviton2 處理器，與 I3en 實例相比，每 TB 存儲成本降低多達 15%，計算性能提高多達 48%。要開始使用 Im4gn/Is4gen 實例，請訪問 . I4i 實例（即將推出）采用第 3 代 Intel 可擴展處理器 (Ice Lake)，計算性能比當前一代 I3 實例高 55%。要了解有關 I4i 實例的更多信息，請訪問。

SAP HANA 是世界領先的內存數據庫，是 SAP 業務技術平臺的基礎。 “在過去十年中，SAP HANA 幫助客戶管理他們最關鍵的事務和分析工作負載，”SAP HANA 數據庫和分析總裁 Irfan Khan 說。 “AWS 在基于 ARM 的 AWS Graviton 處理器和 SAP HANA Cloud 上的投資和創新非常適合為我們的企業客戶以及由 SAP HANA 提供支持的 SAP 云分析和數據管理解決方案提供逐步操作和性能改進的潛力云?！?/p>

Twitter 是正在發生的事情，也是人們現在正在談論的事情。 “Twitter 正在開展一個多年項目，以利用基于 AWS Graviton 的 EC2 實例來交付 Twitter 時間表。作為我們正在進行的旨在進一步提高效率的工程的一部分，我們測試了基于 Graviton3 的新 C7g 實例，”Twitter 平臺負責人 Nick Tornow 說。 “在我們發現代表 Twitter 工作負載性能的許多基準測試中，我們發現基于 Graviton3 的 C7g 實例與基于 Graviton2 的 C6g 實例相比，性能提高了 20%-80%，同時還減少了尾部延遲高達 35%。我們很高興在未來利用基于 Graviton3 的實例來實現顯著的性價比優勢?！?/p>

一級方程式 (F1) 比賽始于 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。 “我們已經看到基于 Graviton2 的 C6gn 實例為我們的一些 CFD 工作負載提供了最佳性價比。我們現在發現，對于相同的模擬，Graviton3 C7g 實例比 Graviton2 C6gn 實例快 40%，”Formula 1 Management 首席技術官 Pat Symonds 說。 “我們很高興 EFA 將成為這種實例類型的標準配置，并且鑒于價格性能的大幅提升，我們預計基于 Graviton3 的實例將成為運行我們所有 CFD 工作負載的最佳選擇。”

Epic Games 成立于 1991 年，是 Fortnite、Unreal、Gears of War、Shadow Complex 和 Infinity Blade 系列游戲的創造者。 Epic 的虛幻引擎技術為 PC、控制臺、移動設備、AR、VR 和 Web 帶來了高保真交互體驗。 Epic Games 工程高級總監 Mark Imbriaco 表示：“我們展望未來并為玩家打造越來越身臨其境和引人入勝的體驗，我們很高興能夠使用基于 AWS Graviton3 的 EC2 實例?！?“我們的測試表明，它們甚至適用于最苛刻、對延遲敏感的工作負載，同時提供顯著的性價比優勢，并擴展了 Fortnite 和任何虛幻引擎創建的體驗的可能性?！?/p>

Honeycomb 開發了一個可觀察性平臺，使工程團隊能夠可視化、分析和改進云應用程序的質量和性能。 “我們很高興能夠針對 AWS Graviton3 的早期預覽實例測試我們的高吞吐量遙測攝取工作負載，并且我們的工作負載性能比 Graviton2 提高了 35%，”honeycomb.io 的首席開發倡導者 Liz Fong-Jones 說. “與服務相同工作負載的 C6g 相比，我們能夠運行的 C7g 實例少 30%，延遲減少 30%。一旦它們普遍可用，我們期待在生產中采用基于 AWS Graviton3 的 C7g 實例。”

Anthropic 構建了可靠、可解釋和可操縱的人工智能系統，這些系統將有很多機會為商業和公共利益創造價值。 “我們的研究興趣跨越多個領域，包括自然語言、人類反饋、縮放定律、強化學習、代碼生成和可解釋性。 Anthropic 的聯合創始人湯姆布朗說，我們成功的一個主要關鍵是使用現代基礎設施，這使我們能夠啟動非常龐大的高性能深度學習加速器艦隊。 “我們期待使用由 AWS Trainium 提供支持的 Trn1 實例，因為它們前所未有的擴展到數萬個節點的能力和更高的網絡帶寬將使我們能夠更快地迭代，同時控制成本?！?/p>

Splunk 是領先的數據平臺提供商，旨在調查、監控、分析和處理任何規模的數據。 “我們運行基于 C/C++ 的工作負載來索引和搜索事件數據。我們的工作負載受 CPU 限制，并受益于高容量和低延遲 SSD 存儲，”Splunk 云平臺和基礎設施副總裁 Brad Murphy 說。 “在評估由 AWS Graviton2 提供支持的新 Im4gn/Is4gen 實例時，我們觀察到與我們目前使用的 I3/I3en 實例相比，搜索運行時間減少了高達 50%。這使得 Im4gn 和 Is4gen 實例成為運行我們的存儲密集型工作負載的絕佳選擇，顯著提高了性價比并降低了 TCO。”

Sprinklr 幫助世界上最大的公司通過 30 多個數字渠道讓他們的客戶更快樂——使用為企業構建的最先進、最復雜的 AI 引擎來創建洞察驅動的戰略和更好的客戶體驗。 “我們在由 AWS Graviton2 處理器提供支持的 Amazon EC2 Im4gn/Is4gen 實例上對我們基于 Java 的搜索工作負載進行了基準測試。與較大的 I3en 實例相比，較小的 Is4gen 實例提供了相似的性能，提供了顯著降低 TCO 的機會，”Sprinklr 工程副總裁 Abhay Bansal 說。 “當我們將工作負載從 I3 遷移到 Im4gn 實例時，我們還發現查詢延遲顯著減少了 50%，這表明價格性能優勢顯著提高了 40%。遷移到基于 AWS Graviton2 的實例很容易，只需兩周時間即可完成基準測試。我們對我們的經驗感到非常滿意，并期待在 Im4gn 和 Is4gen 實例的生產環境中運行這些工作負載。”

Redis Enterprise 通過使軟件團隊能夠為實時世界創建高性能數據層，為全球 8,000 多家組織提供關鍵任務應用程序和服務。 Redis 聯合創始人兼首席技術官 Yiftach Shoolman 表示：“我們很高興看到 Amazon EC2 I4i 實例使用新的低延遲 AWS Nitro SSD 提供比上一代實例更快的事務速度。” “我們預計 I4i 實例更快的存儲性能以及更高的網絡和處理器速度將為我們在 I4i 實例上使用 Redis-on-Flash 的客戶以更具吸引力的總擁有成本帶來顯著的改進?！?/p>

關于亞馬遜網絡服務

15 年來，Amazon Web Services 一直是世界上最全面、被廣泛采用的云產品。 AWS 一直在不斷擴展其服務以支持幾乎任何云工作負載，現在它擁有 200 多項功能齊全的服務，用于計算、存儲、數據庫、網絡、分析、機器學習和人工智能 (AI)、物聯網 (IoT) 、移動、安全、混合、虛擬和增強現實（VR 和 AR）、媒體和應用程序開發、部署和管理，來自 25 個地理區域內的 81 個可用區，并宣布計劃在 27 個可用區和另外 9 個 AWS 區域澳大利亞、加拿大、印度、印度尼西亞、以色列、新西蘭、西班牙、瑞士和阿拉伯聯合酋長國。數以百萬計的客戶（包括發展最快的初創公司、最大的企業和領先的政府機構）信任 AWS 來支持他們的基礎設施、變得更加敏捷并降低成本。

關于亞馬遜

亞馬遜遵循四項原則：以客戶為中心而非以競爭對手為中心、對發明的熱情、對卓越運營的承諾以及長期思考。亞馬遜努力成為地球上最以客戶為中心的公司、地球上最好的雇主和地球上最安全的工作場所?？蛻粼u論、一鍵購物、個性化推薦、Prime、亞馬遜物流、AWS、Kindle Direct Publishing、Kindle、Career Choice、Fire 平板電腦、Fire TV、亞馬遜 Echo、Alexa、Just Walk Out 技術、亞馬遜工作室和 The Climate承諾是亞馬遜開創的一些東西。

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