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云原生而生,首个AWS自研处理器Graviton2落地中国

2021-3-1 18:19

  【天极网云计算频道】在经过十几年的发展,如今,云计算已成为了像水和电一样的IT基础设施般的存在,但各大云服务厂商始终没有停止创新的脚步。

  计算和算力是云服务重要的核心和基础。诞生之日就以“计算无处不在”为愿景的AWS EC2,它的使命是要服务云上的所有工作负载。如今,EC2实例类型已接近400种,被全球几百万客户广泛使用,相当于传统上一家提供400种服务器型号的中大型服务器厂商。而之所以能提供如此丰富的实例类型,有三个关键因素:一是跟半导体厂商的全面合作;二是AWS Nitro系统;三是自研处理器。

  近日,AWS自研处理器首次落地中国区域。由 AWS Graviton2 处理器提供支持的 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) M6g、C6g 和 R6g 实例已在由光环新网运营的 AWS 中国(北京)地区和由西云数据运营的 AWS 中国(宁夏)区域推出。AWS大中华区云服务产品管理总经理顾凡对天极网表示,在亚马逊内部,会把Graviton定位为一个为云原生的应用而定制的处理器。

  作为AWS创新的一个重要组成部分,Graviton 2是AWS发布的第二代基于Arm架构的处理器。AWS大中华区产品部计算与存储总监周舸在媒体沟通会上表示,AWS自研的芯片的起点来自于Annapurna labs。2013年,AWS与Annapurna labs合作推出第一代的Nitro。2015年,Amazon收购了Annapurna labs,由此揭开了一系列自研半导体芯片的历程。

  在2015到2020年,摩尔定理的放缓,CPU的发展性能提升很多依赖于增加内核的数量,对多线程、多进程的应用的支持。无论是操作系统还是软件的设计编程的语言和整个应用的架构,都越来越转变去适应架构的平行扩展,云上蓬勃发展的微服务化的云原生应用,会把传统应用架构的单体结构的应用拆分,分布在微服务化上,做快速的平行扩展。

  然而,传统CPU的设计者,需要考虑如何兼顾在传统的数据中心等这些老的数据架构里面运行的旧应用,所以,在两者之间一直在寻找平衡,也增加了芯片设计的复杂性。

  “ Graviton2的目标很简单,我们希望为云上面的现代化的应用,去设计最好的性能的每一个核的特点。所以我们的每一个核在Graviton2里面,都能够达到最好的所谓真实的性能,去满足这些现代化应用的需要。”周舸对天极网说。

  2018年,首次对外推出基于ARM架构的第一代CPU芯片Graviton。2019年的AWS Re:invent上,Graviton第二代发布,并且陆续有很多客户已经开始使用。基于 64位Arm Neoverse N1微架构设计,这是ARM第一款数据中心定位的CPU架构。与同配置X86实例相比,Amazon EC2 M6g、C6g 和 R6g 实例的性价比提高了40%。

  与第一代 AWS Graviton 处理器相比,AWS Graviton2 处理器在性能和功能方面实现了重大飞跃,性能达到前者 7 倍、计算核心数量达到 4 倍、缓存达到 2 倍、内存速度达到 5 倍。AWS Graviton2 处理器具有全天候运行的256 位内存加密功能,每个核心的加密性能速度比第一代 AWS Graviton 处理器提高 50%。

  Amazon EC2 M6g、C6g和R6g实例在AWS Nitro 系统基础上构建。AWS Nitro系统汇集了由 AWS设计的硬件和软件创新,通过多租户隔离、私有网络和快速的本地存储,实现高效、灵活、安全的云服务交付。

  其中,Amazon EC2 M6g为通用型实例,为工作负载提供均衡的计算、内存和网络资源,可用于开源软件应用程序,例如微服务、游戏服务器和消息队列等;C6g为计算优化型实例,计算资源配比较高,适用于计算密集型应用程序,例如高性能计算、批处理、广告服务、视频编码、游戏、科学建模、分布式分析和基于 CPU 的机器学习推理等工作负载;R6g为内存优化型实例,内存资源配比较高,适用于内存密集型应用程序,例如开源数据库、内存数据库和实时大数据分析。三类实例都分别有8种资源大小可供选择,分别为 1 个、2 个、4 个、8 个、16 个、32 个、48 个和 64 个 vCPU,并且可以作为按需实例、预留实例或Spot实例购买,体现了云计算资源配置的灵活性。

  “ 客户的需求始终是AWS创新的动力源泉。AWS与英特尔、AMD、英伟达、赛灵思等芯片厂商都有着深入的合作,第一时间将它们的最新技术放在云端提供给客户。我们推出自研处理器,旨在为客户提供更多样化的计算实例选择。”顾凡最后在沟通会上说。

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