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2025-05-23 16:00:15 +08:00

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title: AWS推出第四代Graviton4处理器性能大幅提升并加强AI推理能力
description: 亚马逊云科技发布第四代ARM架构处理器Graviton4提供更高性能和能效并加入专用AI加速器为云计算工作负载带来全新水平的性价比
category: cloud-computing
date: 2024-07-20
tags: ['处理器', 'Graviton', 'ARM', '高性能计算', 'AI加速']
author: AWS计算服务团队
image: /images/awsnews/aws-graviton4.jpg
views: 2189
trending: true
featured: true
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# AWS推出第四代Graviton4处理器性能大幅提升并加强AI推理能力
亚马逊云科技AWS今日宣布推出第四代ARM架构处理器Graviton4这是AWS自研芯片家族的最新成员为云计算工作负载提供了显著的性能、效率和成本优势。Graviton4不仅在通用计算性能上实现了大幅提升还首次加入了专用AI推理加速器为机器学习应用提供更强大的支持。
## 性能与架构突破
Graviton4处理器展现了多项关键性能指标的显著提升
- 较Graviton3提升高达**30%**的整体性能
- 单线程性能提升**25%**
- 浮点性能提升**40%**
- 每瓦性能提升**35%**(能效)
- AI推理性能比Graviton3快**4倍**
- 支持高达**96**个vCPU核心比Graviton3的64核增加50%
- 带宽比Graviton3提升**33%**
Graviton4基于Arm Neoverse V2内核架构还采用了多项定制优化包括
- 增强的分支预测器
- 扩展的指令重排序窗口
- 更大的L1和L2缓存
- 改进的内存子系统
- 专用神经网络加速引擎
## 适配的工作负载
Graviton4处理器专为多种高性能云工作负载优化
### 通用计算工作负载
- Web服务与微服务Java、Go、Python、Node.js等
- 容器化应用和Kubernetes工作负载
- 开源数据库MySQL、PostgreSQL、Redis等
- 内存缓存和分布式缓存系统
- 高性能计算HPC应用
### AI和机器学习
- 大规模机器学习推理
- 自然语言处理服务
- 图像识别和计算机视觉
- 实时推荐系统
- 时间序列分析和预测
## 支持的AWS实例与服务
Graviton4将为以下AWS实例和服务提供支持
- **Amazon EC2 R8g实例** - 内存优化型实例,针对内存密集型工作负载
- **Amazon EC2 C8g实例** - 计算优化型实例,针对高性能计算
- **Amazon EC2 M8g实例** - 通用型实例,平衡计算、内存和网络资源
- **Amazon RDS** - 提高数据库性能,降低成本
- **Amazon ElastiCache** - 加速缓存性能
- **Amazon EKS** - 优化容器工作负载
- **AWS Lambda** - 提高无服务器计算效率
首批基于Graviton4的EC2 R8g实例现已在AWS预览计划中提供支持多种实例大小从r8g.medium1 vCPU到r8g.48xlarge96 vCPU
## 实际性能表现
AWS和早期客户的基准测试显示了Graviton4的显著性能优势
### 数据库性能
与Graviton3相比
- MySQL性能提升29%
- PostgreSQL性能提升27%
- Redis性能提升33%
- Cassandra吞吐量提升35%
### Web服务器和应用框架
与Graviton3相比
- NGINX请求处理提升28%
- Apache HTTP Server提升26%
- Spring Boot应用提升31%
- Django应用提升29%
### AI推理性能
支持多种AI框架的高效推理
- PyTorch模型推理速度提升4.2倍
- TensorFlow模型推理速度提升3.8倍
- ONNX Runtime性能提升4倍
## 客户反馈:金融服务与电商
多家企业已在预览阶段体验了Graviton4的性能
> "作为一家大型金融服务公司我们需要高性能、低延迟的计算来处理实时交易和风险分析。在预览期间我们的风险模拟工作负载在Graviton4上比Graviton3快了约30%同时成本降低约20%。更令人兴奋的是我们的机器学习风险评估模型在Graviton4的AI加速器上运行速度提高了近4倍这显著改善了我们的实时决策能力。"
> — 某全球金融机构技术架构副总裁
> "我们的电子商务平台在季节性高峰期需要大规模扩展。在测试中我们的容器化微服务在Graviton4上比Graviton3快28%我们的推荐引擎性能提升超过3倍。这意味着我们可以使用更少的实例处理相同的流量降低成本的同时提供更佳的客户体验。迁移过程也很简单因为我们的应用已经在Graviton3上运行良好。"
> — 某大型电商平台首席技术官
## 开发者生态系统
AWS继续扩展Graviton生态系统使迁移更加简单
- 目前已有**超过80万**个应用和服务在Graviton上运行
- 超过**12,000**个开源软件包优化支持ARM架构
- 所有主流编程语言和框架Java、Python、Go、Node.js、.NET等都可本地运行
- 提供完整的开发工具链,包括编译器、调试器和性能分析工具
- AWS Graviton Fast Start计划提供迁移支持和最佳实践
## ARM架构的持续发展
自2018年首次推出Graviton处理器以来AWS已成为ARM服务器架构采用的领导者
- **Graviton (2018)** - 首代ARM处理器
- **Graviton2 (2020)** - 比第一代性能提高7倍
- **Graviton3 (2022)** - 比Graviton2提高25%性能
- **Graviton4 (2024)** - 比Graviton3提高30%性能新增AI加速
这一发展轨迹证明了ARM架构作为数据中心和云计算处理器的可行性和性能潜力。
## 能效与可持续发展影响
Graviton4处理器对AWS可持续发展承诺做出了重要贡献
- 每瓦性能比Graviton3提高35%
- 每vCPU平均功耗降低20%
- 帮助AWS数据中心减少碳足迹
- 使客户能够降低计算工作负载的环境影响
- 支持AWS到2025年实现100%可再生能源供电目标
## 优化工作负载的最佳实践
AWS提供了多种资源帮助客户在Graviton4上获得最佳性能
1. **应用评估** - 确定哪些应用最适合迁移到Graviton4
2. **代码审核** - 检查与架构相关的依赖和优化点
3. **性能测试** - 比较ARM和x86实例上的应用性能
4. **逐步迁移** - 使用蓝绿部署策略安全迁移工作负载
5. **架构优化** - 利用Graviton4特性调整应用架构
详细的最佳实践文档可在[AWS Graviton开发者门户](https://aws.amazon.com/ec2/graviton/)获取。
## 定价与成本优势
基于Graviton4的实例提供显著的价格性能优势
- 较同等x86实例节省**20-40%**的成本
- 较Graviton3实例降低约**10%**的每vCPU成本
- 内置AI加速器不额外收费
- 支持EC2 Spot实例可提供额外高达70%的成本节约
最终定价将在实例正式发布时公布。
## 全球可用性
AWS计划在2024年后期在全球主要AWS区域陆续推出基于Graviton4的EC2 R8g实例
- 美国:弗吉尼亚北部、俄亥俄、俄勒冈
- 欧洲:爱尔兰、法兰克福、伦敦
- 亚太:东京、新加坡、悉尼
- 其他区域将在2025年初逐步上线
## 入门指南
对Graviton4感兴趣的客户可以通过以下方式开始
1. 申请加入[EC2 R8g预览计划](https://aws.amazon.com/ec2/r8g-preview/)
2. 利用[AWS Graviton Fast Start](https://aws.amazon.com/graviton/fast-start/)计划和资源
3. 使用[AWS Graviton Ready探索器](https://awsgravity.com/)评估应用兼容性
4. 参考[Graviton开发者文档](https://github.com/aws/aws-graviton-getting-started)
5. 参加AWS提供的Graviton4开发者网络研讨会
## 结论
AWS Graviton4处理器代表了AWS芯片设计能力的又一次重大飞跃为客户提供卓越的性能、效率和成本优势。通过增加专用AI加速功能Graviton4不仅加强了传统工作负载的处理能力还为机器学习应用提供了显著的性能提升。
随着云计算工作负载对性能和效率要求的不断提高Graviton4展现了自定义芯片如何为特定需求提供优化解决方案。对于寻求降低成本同时提高计算性能的企业而言Graviton4代表了云计算基础设施的未来发展方向。