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,亚马逊 AWS 推出三款自研晶片的 Amazon EC2 执行个体，分别对应高效能运算、网路封包处理与深度学习需求
亚马逊 AWS 推出三款自研晶片的 Amazon EC2 执行个体，分别对应高效能运算、网路封包处理与深度学习需求

亚马逊旗下 AWS 宣布推出由 AWS 自研三款晶片的三款全新 Amazon EC2 执行个体，包括采用针对高效能运算的 Amazon Graviton3E 的 Amazon EC2 Hpc7g ，着重增强网路频宽与封包处理能力的 Amazon Nitro 的 Amazon EC2 C7gn ，以及专业机器学习加速推论的 Amazon Inferentia2 所驱动的 Amazon EC2 Inf2 ，以差异化的晶片设计满足不同应用领域的运算需求。

其中 Hpc7g 执行个体所搭载的 Gravition3E 处理器，相较 C6gn 执行个体的处理器福点运算效能提高 2 倍，并带来 20% 整体效能提升，为高效能运算工作负载带来超高性价比；而采用 Amazon Nitro 的 C7gn 则较前一代网路优化型执行个体，每个 CPU 分别提供多达 2 倍网路频宽与 2 倍的每秒网路封包效率； Inf2 执行个体所具备的 Inferentia2 机器学习加速推论晶片对比 Inf1 执行个体具备 4 倍吞吐论，并降低 10 倍延迟，能够为机器学习推论带来低成本且低延迟的体验。

AWS 投入自研晶片已有长达 10 年的经验，也是积极将 Arm 指令集 CPU 导入云端伺服器的先驱者，借助自研方式，因应不同领域打造多种客制化晶片设计，协助客户在不同的应用模式具备更高效能且具经济效益的工作负载，当前在网路处理的 Nitro 晶片已经自 2013 年的第一代如今迈进到第 5 世代，而锁定高效能运算的 Graviton 也进入第三代设计，着重在机器学习推论的 Inferentia 则推出第二世代产品。

AWS 强调在十年的晶片设计经验与验证，透过以云端为基础的电子设计自动化( EDA )，使开发团队能够快速进行创新，并更快完成设计与交付给客户，同时 AWS 依但完成一款新晶片，即会进一步提升这些晶片所支援的 Amazon EC2 执行个体效能、效率，提供客户更多晶片与执行个体组合选择，因应客户不同工作负载的最佳化组合。

▲ AWS 投入自研晶片已有 10 年的经验，并逐步针对不同的应用需求开发专属的自研晶片产品

其中针对高效能运算的 Hpc7g 执行个体已广泛倍用以解决学术、科学与商业问题，诸如 AstraZeneca Formula 1 一级方程式车队、 Maxar Technologies 等皆透过 AWS EC2 执行个体进行如基因组学处理、流体力学与天气预报，透过 AWS EC2 的弹性化，一旦需要更高效能的运算资源，可扩展到数万个甚至更多核心。

至于 C7gn 执行个体是以处理网路密集型工作负载为目的，包括像是防火墙、虚拟路由器、负载等化器、资料加密业务等网路虚拟化设备相关领域，第五代 Nitro 晶片即是具备网路加速功能的新一代 AWS 自研晶片，能够把主机 CPU 的输入与输出功能进行卸载并加速，使 Amazon EC2 执行个体的 CPU 资源集中在客户的工作负载，减少处理大量网路资料输出入对 CPU 的负担。

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