近日，亚马逊云科技举办“2022re：Invent全球大会—北京站”活动，面向中国观众展示了该公司在底层技术领域的一系列创新。尤其在芯片领域，亚马逊云科技坚持投入自研，十年来不断升级迭代，已成为其领先云服务的强大助力。

　　在主题演讲中，亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建认为，构建云原生端到端的数据战略，有三个关键因素。第一，需要建立一个面向未来的云原生数据基础设施。第二，需要实现跨组织的数据一体化融合，数据不再是一个个烟囱式的孤岛，而是一个完整打通的数据库。第三，通过教育和工具来实现数据的普惠化，降低数据使用的门槛，让更多的人可以从浩瀚的数据中获益。

　　要实现上述战略目标，亚马逊云科技不仅开发了数据库、分析服务等不同类别的云服务产品，此外一方面在云安全方面做了大量工作，另一方面在底层技术创新方面不遗余力。陈晓建介绍，亚马逊云科技从三个方面进行了底层创新：极致性能的自研芯片、极速构建的云原生应用、面向极限未来的HPC服务。

　　其中在自研芯片方面，亚马逊云科技过去十年的持续创新，形成了三条自研芯片产品线：四代虚拟化定制芯片 Nitro；三代基于ARM 架构的通用处理器芯片Graviton；两款用于机器学习的训练和推理的芯片。本次推出了三款自研芯片，分别是第五代虚拟化芯片Amazon Nitro5、Amazon Graviton3E处理器、Amazon Inferentia2机器学习加速推理芯片，以及由新的自研芯片支持的三种实例，为客户广泛的工作负载提供更高性价比。

　　其中，Nitro V5 的晶体管数量大约是上一代Nitro芯片的两倍，Nitro V5 每秒的数据包能力提高了60%，延迟减少30%，每瓦特性能提升 40%。Amazon EC2 C7gn实例采用Amazon Nitro5，与当前一代网络优化型实例相比，为每个CPU提供了多达2倍的网络带宽，同时将每秒数据包转发性能提升50%，为网络密集型工作负载提供了超高的网络带宽、数据包转发性能和性价比。

　　Graviton3E 处理器专门为浮点和向量指令运算而优化，相比于 Graviton3 实例，Graviton3E 在 HPL（线性代数的测量工具）上性能提升35%，在 GROMACS（分子运动）上性能提升 12%，在金融期权定价的工作负载上性能提升 30% 。Amazon EC2 Hpc7g实例采用了Amazon Graviton3E芯片，与当前一代Amazon EC2 C6gn实例相比，浮点性能提高了2倍；与当前一代Amazon EC2 Hpc6a实例相比，性能提高了20%。

　　自研芯片第三条产品线是机器学习芯片，分为训练和推理两个场景。亚马逊云科技分别为这两种场景提供不同的芯片，为训练提供的是Trainium，为推理提供了Inferentia。Amazon EC2 Inf2实例采用Inferentia2，与当前一代Amazon EC2 Inf1实例相比，可提供高达4倍的吞吐量，降低多达10倍的延迟；与基于GPU的实例相比，每瓦性能提升高达45%。

　　陈晓建总结，亚马逊云科技快速推进三条自研芯片的研发，实现 Amazon EC2可持续的安全创新，同时也是云原生应用的先行者，更是云原生的真正践行者。通过不断推出容器、Serverless、CI/CD等服务加速客户的现代化应用改造，并且在更加复杂的空间仿真领域推出新服务帮助客户速赢。

　　艾瑞咨询研究总监、SaaS/云服务产业研究部门负责人王成峰评价，无论是Amazon Nitro、Amazon Graviton，还是AI/ML芯片，都有进一步的新特性以及基于此的新计算实例类型推出，体现出亚马逊云科技在云计算核心能力上葆有的强大实力。

　　亚马逊云科技在云计算领域始终处于领导者位置。据陈晓建透露，宝马、拳头游戏、纳斯达克、西门子等大型企业、独角兽和初创企业都在使用亚马逊云科技实现创新。Pitchbook的数据显示，全球有超过一千家独角兽，其中83%都在用亚马逊云科技；Cloud 100榜单上超过90%的初创企业将他们的业务放在亚马逊云科技上运营。