十年创“芯”，亚马逊云科技为数字化转型提供云端硬件“加速器”

延续长达半个世纪的[摩尔定律]，让不少人难免产生这样的错觉：同样的成本，总能不断获得更强的计算资源。事实上，摩尔定律仅仅来自戈登·摩尔在上世纪60年代得出的经验之谈，并非自然定律。随着企业数字化转型的提速，企业对算力性能需求的高涨致使芯片制程不断逼近物理极限，通用型芯片日益高涨的成本让摩尔定律举步维艰。
 
因此，那些提前预见到[后摩尔时代]的企业纷纷探索可行的技术路线，在确保高质量发展的前提下，维系能促进数字化转型的性能与成本关系。早在十多年前，亚马逊云科技就开始意识到通用芯片在云基础设施中的无效性能和能源损耗等问题，并将注意力转向专为云计算定制的芯片和硬件。基于对云环境复杂性的深刻理解以及底层技术对上层应用影响的深刻洞见，亚马逊云科技走上了自研芯片的创[芯]之路。
 
[ 足够好，还远远不够好 ]
 
关于开发云计算自研芯片的意义，亚马逊云科技首席技术官Werner Vogels在2022 re:Invent全球大会上表示：[足够好，还远远不够好。]比如，当开发者使用参数强大的GPU来执行机器学习模型从构建到训练、推理的全过程时，由于GPU并未进行过针对不同任务的优化，因此性能损耗往往超出想象，并且开发者还要负担高昂的硬件和能耗成本。
 
云计算用户必然不断追求更强的算力，但没有用户愿意看到[量价齐升]。为此，亚马逊云科技在本世纪初就开始进行云计算定制硬件的开发，并在2006年推出第一个Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）实例。此后，随着云端业务多样性与复杂性加剧，以及用户对降本增效的需求提升，亚马逊云科技意识到底层技术的定制化创新必然成为云计算高速发展不可或缺的一块拼图。
 
2013年，亚马逊云科技推出云服务器虚拟化引擎Amazon Nitro系统，由此开始了在云计算底层技术赛道上领跑行业的十年。2015年在收购Annapurna Labs之后，亚马逊云科技自研芯片驶入快车道，到2017年就已开发了多个自研芯片，包括虚拟化系统、云原生处理器和机器学习训练及推理芯片。亚马逊云科技自研芯片助推了Amazon EC2实例数量的快速增长，现在Amazon EC2实例已多达600余种，几乎覆盖了全部操作系统和应用，让数百万客户都能在亚马逊云科技上找到最合适的方案，应对极端的业务需求。
 
抹平虚拟化的性能损耗
 
Nitro系列虚拟化定制芯片是亚马逊云科技自主创[芯]的起点。虚拟化作为云计算的[基石]，所占用的计算资源曾一度高达30%，即是说用户所购买算力中有近三分之一成了[门票]而并未获得实质性算力回报。
 
Nitro诞生的重要目标之一，就是从底层技术上解决虚拟化性能损耗难题。通过定制芯片和独立的模块化设计，让Nitro专门承担云计算系统的所有虚拟化功能，将虚拟化带来的性能损耗控制在1%以下，几乎可以忽略不计，让用户所购买的实例算力能够近乎100%地服务于业务。同时，Nitro的安全芯片为用户提供了硬件级别的安全机制，不但实现了网络、存储隔离的独立安全通道，还在数据传输的所有环节都可以实现硬件级别加密，用户可获得更强的数据安全性。
 
从2013年到2020年，亚马逊云科技已陆续将Nitro更新至第四代，而且Nitro的升级仍在持续。在去年2022 re:Invent全球大会上，亚马逊云科技又推出了全新的第五代Nitro，进一步提升了数据处理能力并降低延迟。如果将性能上的提升换算成能耗比，第五代 Nitro将每瓦性能提高了40%，从另一个维度给用户带去更高的性价比。
 
相应地，由第五代 Nitro 支持的新实例Amazon EC2 C7gn也一同发布。在最新一代Nitro的加持下，C7gn与当前一代C6gn相比，具有更强的网络处理能力，这也让C7gn成为所有Amazon EC2网络优化型实例中，能提供最高网络带宽和数据包转发性能的实例。C7gn实例还提高了多达25%的计算性能及多达2倍的加密性能，为用户优化在Amazon EC2上要求最严苛的网络密集型工作负载的成本，并提供更强大的扩展性能。
 

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