亚马逊云科技推出三款由自研芯片支持的新Amazon EC2实例( 三 )

Twitter承载着当前正在发生和人们正在讨论的事情。Twitter平台主管Nick Tornow表示：“Twitter正在进行一个为期多年的项目，利用基于Amazon Graviton处理器的Amazon EC2实例来提供Twitter时间线。为进一步提高效率，我们测试了新的基于Amazon Graviton3处理器的C7g实例。在一系列可以代表Twitter工作负载性能的基准测试中，我们发现基于Amazon Graviton3处理器的C7g实例与基于Amazon Graviton2处理器的C6g实例相比，可将性能提高20%-80%，同时还将尾部延迟减少多达35%。我们非常高兴并期待利用基于Amazon Graviton3处理器的实例获得更好的性价比。”
一级方程式（F1）赛车始于1950年，是世界上最负盛名的赛车比赛，也是全球最受欢迎的年度体育赛事。“基于Amazon Graviton2处理器的C6g实例已经为我们的一些CFD（计算流体仿真力学）工作负载提供了最佳性价比。现在，我们发现在同样的模拟中，基于Graviton3的 C7g实例比基于Graviton2的 C6g实例快40%。”一级方程式管理首席技术官Pat Symonds表示：“我们很高兴EFA将在这种实例类型中标配。基于Graviton3的实例在性价比方面的优越表现，我们期待它成为运行所有CFD工作负载的最佳选择。”
Epic Games创立于1991年，是Fortnite、Unreal、Gears of War、Shadow Complex和Infinity Blade系列游戏的创造者。Epic的Unreal Engine技术为PC、主机、手机、AR、VR和Web带来了高保真、交互式的体验。Epic Games高级工程总监Mark Imbriaco表示：“当我们展望未来，为玩家构建更加引人入胜的沉浸式体验时，我们很高兴使用基于Amazon Gravtion3处理器的EC2实例。我们的测试表明，它们甚至适用于要求最严苛、延迟敏感度最高的工作负载，同时提供卓越的性价比，提升了《堡垒之夜》和任何基于虚拟引擎创造的游戏体验。”
Honeycomb开发了一个可视化平台，让工程团队可以可视化、分析和改善云应用程序的质量和性能。“我们很高兴能够基于Amazon Graviton3的预览实例测试我们的高吞吐遥感摄取工作负载。” honeycomb.io首席开发者布道师Liz Fong-Jones表示：“在处理相同工作负载的情况下，我们运行的C7g实例比C6g少30%，延迟降低了30%。我们期待在Amazon Graviton3的C7g实例正式可用后尽快投入到我们的生产环境中。”
Meta AI专注于将人们与其关心的事物联系起来，提供有意义且安全的体验，推进机器学习并指导开放研究。Meta AI PyTorch工程高级总监Lin Qiao表示：“PyTorch开发人员不断创新，以提高深度学习模型的准确性，并找到更好的方法解决问题。同时，这些模型的规模呈指数级增长，这让训练它们变得更加困难，成本更高。我们的PyTorch团队一直在与Amazon Neuron团队合作，为易用性和性能设定了一个高标准，确保在PyTorch中为Trainium等加速器提供原生支持。这其中包括研究集体计算原语，以及为扩展性能和分布式训练设置适当的基础。我们期待与亚马逊云科技合作，将Trainium与PyTorch原生产品（如eager mode和dynamic shapes）进行更多集成。”
Anthropic构建了可靠、可解释和可操控的人工智能系统，这些系统将有机会为商业和公共利益创造价值。Anthropic联合创始人Tom Brown表示：“我们的研究兴趣横跨多个领域，包括自然语言、人工反馈、缩放定律、强化学习、代码生成和可解释性。我们成功的一个关键是利用现代基础设施，让我们可以启动超大高性能深度学习加速器的集群。我们期待使用Amazon Trainium芯片支持的Trn1实例，因为它们具有前所未有的能力，可以扩展到上万个节点，还有更高的网络带宽，这将让我们可以在控制成本的同时更快地迭代。”
Splunk是领先的数据平台提供商，旨在调查、监控、分析和处理任何规模的数据。Splunk云平台和基础设施副总裁Brad Murphy表示：“我们运行基于C/C++的工作负载来索引和搜索事件数据。我们的工作负载受CPU限制，并受益于高容量和低延迟的SSD存储。在评估由Amazon Graviton2支持的新Im4gn/Is4gen实例时，我们观察到，与当前使用的I3/I3en实例相比，搜索运行时间减少了50%。Im4gn和Is4gen实例成为运行我们存储密集型工作负载的绝佳选择，性价比显著提升且TCO更低。”