AWS（Amazon Web Services）不久前推出自行研发、运用第二代Arm架构的Graviton2处理器，搭载这款服务器芯片的Amazon EC2（Amazon Elastic Compute Cloud）X2gd执行实例，与目前x86架构的X1执行实例相比，性价比可提升高达55%。此外，先前发布搭载Graviton2处理器的Amazon EC2 M6g、C6g、R6g执行实例与相同配置的x86架构执行实例相比，性价比提高40%。
Graviton2处理器采Arm架构，性能为第一代的7倍
采用Arm架构、AWS第二代的Graviton2处理器，是以64位元Arm Neoverse N1微架构设计而成，也是Arm第一款数据中心定位的处理器架构，自2020年5月上市以来，其支持的Amazon EC2执行实例已广泛应用在各种工作负载，比x86架构的执行实例提高多达40%的性价比。
随著操作系统商、独立软件商对Arm处理器的支持不断扩大，有望成为主流。AWS意识到客户希望借由Graviton2处理器的性能和成本节约优势，将其应用在更多工作负载中，包括对每vCPU配置内存要求更高、更严苛的工作负载。此外，还有一些客户想通过更大的内存增加在Amazon EC2执行实例上的容器数量，减少运算方面的整体支出。
与第一代相比，Graviton2处理器在性能与功能方面有重大跃进，性能达到前者7倍、运算核心数量达到4倍、缓存达到2倍、内存速度达到5倍。Graviton2处理器具有全天候执行的256位元内存加密功能，每个核心的加密性能速度则较第一代提高50%。
搭载Graviton2处理器的Amazon EC2执行实例类型目前包括X2gd、M6g / M6gd、C6g / C6gd / C6gn、R6g / R6gd以及T4g。进一步来看，最新激活的X2gd，所提供的每vCPU内存容量与x86架构的X1执行实例相同，但性价比最多可提高55%；M6g为一般用途型执行实例，为工作负载提供均衡的运算、内存以及网络资源，可用于开源软件应用程序，例如微服务、游戏服务器、消息列队等；C6g为运算优化型执行实例，计算资源配比较高，适用于运算密集型应用程序，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、还有基于处理器的机器学习推论等工作负载；R6g为内存优化型执行实例，内存资源配比较高，适用于内存密集型应用程序，如开源数据库、内存内数据库、即时大数据分析。
Nitro系统的安全加持，对敏感性资料进行保护
Nitro是AWS为高效率、安全交付云计算计算资源所打造的系统，它由专用硬件、轻量级的虚拟化管理程序以及安全芯片3部分组成，上述提到的Amazon EC2 X2gd、M6g、C6g、R6g执行实例都以Nitro系统为基础平台。
之前的云计算虚拟化，采用虚拟化管理程序保护物理硬件、接近硬件层的BIOS、虚拟化CPU、存储、网络，并提供各种管理功能，需要消耗近30%的系统资源。然而Nitro系统则将这些功能分流到专用的硬件与软件上，将接近100%的系统资源交付给客户申请的执行实例，可提供接近裸机的运算性能。
此外，AWS的Nitro Enclaves可让客户创建隔离的运算环境来进一步保护与安全处理高度敏感的资料，，像是在Amazon EC2执行实例的个人身份信息、医疗保健、金融、知识产权权等。这些资料将被存在特别的安全区域（即指Enclave飞地），只提供与Amazon EC2执行实例的本机连接、读取。
汲取各产业新技术，AWS提供超过400种执行实例
Amazon EC2汲取了各产业在处理器、内存、存储、网络等方面的最新技术，而通过不同组合的处理器品牌与型号、内存容量大小、存储带宽与网络带宽的选项，AWS目前提供超过400种执行实例，为客户提供灵活多样的选择，吸引台湾企业如盾心科技、麒点科技采用。
盾心科技（Umbo Computer Vision）提供AI即时图片识别的安全管控系统，当面对遍布全球的监控设备产生庞大的图片资料量，盾心采用AWS的服务。其共同创办人柯智文进一步指出，盾心的解决方案架构从搭载Intel处理器的M5执行实例转移至搭载AWS Graviton2处理器的M6g执行实例。每日需处理超过10TB的视频流媒体资料，与过去使用M5执行实例相比，CPU性能提升18%，运算的单价降低20%，整体性价比则提升47.5%。
麒点科技（Kronos Research）是全球前5大加密货币量化交易团队，运用AWS创建高性能计算架构，在加密货币市场日益增长下，每日交易量达百亿美元规模。其首席技术官Hank Huang表示，团队同时混搭随需（On Demand）与Amazon EC2 Spot执行实例定价配置计算资源，CPU使用率提升60%，执行实例运算单价大幅降低70%，整体性价比更提升5.3倍。
（首图来源：Flickr/Thomas CloerCC BY 2.0）