在云廠商自研芯片的浪潮中，亞馬遜云科技無疑是最早踐行這一趨勢的先驅。自其邁出自研芯片的第一步起，便如同一顆石子投入平靜的湖面，激起了層層漣漪，引領著云服務和云上算力向著更高性能、更低成本的方向演進。

早在2012年，自研Amazon Nitro系統的計劃已經開啟。目前亞馬遜云科技已推出四大自研芯片產品家族：六代Amazon Nitro系統、四代通用處理器芯片Amazon Graviton、兩代機器學習訓練芯片Amazon Trainium和兩代機器學習推理芯片Amazon Inferentia。

自2018 re:Invent 上推出第一代芯片以來，Amazon Graviton家族已經歷了四代迭代。在企業降本增效的大趨勢下，基于Amazon Graviton的Amazon EC2實例以及托管服務正成為越來越多客戶的選擇。

目前，亞馬遜云科技基于Amazon Graviton的Amazon EC2實例種類達150多個，在全球已經部署的的Amazon Graviton處理器數量超過200萬個，并擁有超過50,000客戶，其中也涵蓋了Amazon EC2前100客戶90%以上。

今天我們就來看看Amazon Graviton在性能、商業落地方面的最新進展。

很多人可能好奇，作為云計算開創者的亞馬遜云科技為什么要自己做芯片？我們可以從一個側面探尋其動因。

在2022年的亞馬遜云科技芯片創新日（Silicon Innovation Day）活動上，亞馬遜高級副總裁兼杰出工程師James Hamilton回顧了亞馬遜云科技自2012年開始的自研芯片歷程。

Hamilton 表示，“最終，單臺服務器的核心功能將集成為一個芯片系統。如果服務器上所有的創新將全部集中在芯片上。而我們不制造芯片，那么我們就沒有創新。”

Hamilton強調了亞馬遜云科技將繼續加大在硬件研發方面的投入，推動下一代處理器的創新，以滿足全球客戶日益增長的需求。他堅信，隨著技術的不斷發展，亞馬遜云科技將繼續保持在云計算和硬件設計的前沿，引領行業走向更加高效、智能的未來。

回到Amazon Graviton，經過5年多的迭代，這一系列通用處理器芯片已經在技術、場景、商業各方面展現出日趨成熟的表現。

技術成熟：性能提升功耗下降無止盡

很多人不知道的是，在云計算廠商的身份外，亞馬遜云科技自主完成所有自研芯片的開發工作，所有芯片均由Annapurna Labs團隊設計和制造。

Annapurna Labs是亞馬遜云科技于2015年收購的半導體微電子公司。早在收購之前，雙方就在Nitro系統的開發方面緊密合作。對Annapurna Labs的收購加速了Nitro系統的開發，并加強了亞馬遜云科技在硬件領域的創新實力。

目前，Annapurna Labs團隊成員分布在全球多個地點，包括以色列的特拉維夫、加拿大的多倫多，以及德克薩斯州奧斯汀的實驗室。

“我們的宗旨是為客戶提供更多選擇、更低成本和更高性能。” Annapurna Labs芯片工程總監Rami Sinno表示。“通過自主完成所有芯片的開發，避免依賴第三方，我們能夠加速產品的交付進程。”

亞馬遜云科技首席工程師Ali Saidi負責Amazon Graviton系列處理器的技術開發

負責Amazon Graviton技術開發的亞馬遜云科技首席工程師Ali Saidi及其團隊在Graviton系列的設計、制造和包裝方面不斷創新。譬如，在Graviton3中，研發團隊將七個小型定制晶片和約550億個晶體管整合到一個中央處理器（CPU）中。

圍繞更佳性價比這一目標，每一代的Amazon Graviton都會比上一代有兩位數的性能提升，且實現單位算力功耗的持續下降。譬如：

2021年推出的Amazon Graviton3，單核性能比Amazon Graviton2提升25%，浮點性能提升2倍，與同類型其他Amazon EC2實例相比，可節省60%的能源消耗。同時還首次在云計算芯片中采用性能更強、功耗更低的DDR5內存。

2023年推出的Amazon Graviton4較上一代產品性能提升高達30%，獨立核心增加50%以上，內存帶寬提升75%以上。

此外，通過Amazon Graviton4，亞馬遜云科技實現首次面向實際應用設計CPU架構，即從傳統的MicroBenchmark基準測試評價體系，轉向以實際工作負載進行評價標準。通過真實工作負載雷達圖，可以更好地衡量實際工作負載的優化效果。

場景成熟：支撐廣泛的應用場景

歷經四代產品迭代，目前Amazon Graviton支持廣泛的應用場景，包括高性能計算、機器學習、人工智能、容器化應用構建、數據分析等等。比如：

在機器學習領域，Amazon Graviton在運行TensorFlow、PyTorch等深度學習框架時有出色表現，適合模型訓練和推理任務，尤其在需要大量數據處理和矩陣計算的場景下。

在容器化應用構建領域，Amazon Graviton對多種容器編排工具（如ECS、EKS、Kubernetes等）和鏡像倉庫（如ECR、Docker Hub等）的支持，方便用戶在Amazon Graviton上部署和管理容器化應用，適合微服務架構和DevOps環境。

在數據分析領域，Amazon Graviton可以在EMR、Spark等大數據分析框架上運行，支持批處理和流式數據分析等場景，適合實時數據分析和處理大規模數據集。流行的Spark框架在Graviton3上可以獲得16.7%的成本節約。

亞馬遜自身也是Amazon Graviton芯片的典型用戶之一。2021年Prime Day期間，亞馬遜首次使用Amazon Graviton2支持的Amazon EC2實例。2024年Prime-Day期間，亞馬遜使用了超過25萬個Graviton芯片為超過5800種不同的亞馬遜電商服務提供支持。

商業成熟：新實例中“三分天下有其一”

第三方數據顯示，在2023年推出的M7g系列實例中，采用Amazon Graviton的實例已經與英特爾、AMD三分天下，這進一步驗證了Graviton芯片在通用實例中的受歡迎程度。

根據云成本管理和優化平臺Vantage的一項調查，2024第一季度，在Amazon EC2 M7系列通用實例的成本支出方面，采用Graviton的M7g系列已經超過三分之一（34.5%）。

2024年第二季度，在Amazon RDS、Amazon ElastiCache和Amazon OpenSearch托管服務中，客戶選擇使用基于Amazon Graviton已超越了英特爾，越來越多客戶選擇基于Graviton的托管服務。

由于Amazon Graviton系列芯片對性價比的不斷提升和廣泛的應用場景，其也深受中國企業的青睞。

比如，全球領先IoT云平臺涂鴉智能已經將整個公司40%以上的工作負載遷移到Amazon EC2 M6g和C6g新一代實例。跟上一代同配置的X86實例相比，CPU性能提升了100%，服務器單價降低20%，整體性價比提升2.5倍。

加速出海的互聯網科技公司大宇無限通過使用 Amazon EMR on EKS，以及亞馬遜云科技基于 ARM 架構的 Graviton2 實例，將運行大數據作業的整體性能提升了 30%，成本降低了 20%。

如今，亞馬遜云科技的自研芯片之路已經走過十余年。透過已經全面成熟的Amazon Graviton系列芯片，亞馬遜云科技實現深度整合硬件與軟件，不僅大幅提升了云服務的體驗與效率，更為全球用戶帶來了前所未有的云端算力性價比，開啟了云計算領域的新篇章。

本文為「智能進化論」原創作品。