João Miguel Mesquita
As empresas continuam a concentrar cada vez mais operações na cloud, o que aumenta a complexidade dos workloads e torna mais crítico equilibrar velocidade, custos e metas de sustentabilidade. A AWS apresentou o Graviton5 como o seu processador mais avançado até agora para um conjunto amplo de cenários de utilização, procurando oferecer ganhos de desempenho sem comprometer a eficiência energética.
Segundo a AWS, o Graviton5 disponibiliza um aumento de desempenho de computação até 25 por cento face à geração anterior e mantém níveis elevados de eficiência energética, permitindo acelerar aplicações e reduzir custos. A empresa posiciona o novo chip como resposta direta à necessidade de suportar workloads mais exigentes com menor consumo energético.
As novas instâncias EC2 M9g, que utilizam o Graviton5, trazem um avanço significativo em densidade de processamento ao integrarem 192 núcleos num único pacote. Este design reduz a distância entre núcleos, diminui a latência de comunicação até 33 por cento e aumenta a largura de banda, algo que se torna relevante em áreas como jogos em tempo real, bases de dados de elevado desempenho, análise de grandes volumes de dados, servidores de aplicações e ferramentas de Electronic Design Automation.
O chip incorpora também uma cache L3 cinco vezes superior e disponibiliza, por núcleo, 2,6 vezes mais capacidade deste tipo de memória do que o Graviton4, o que facilita o acesso rápido a dados utilizados com frequência e melhora os tempos de resposta das aplicações. A velocidade da memória principal foi igualmente reforçada, o que facilita o tratamento de conjuntos de dados mais extensos e workloads intensivos em memória.
A largura de banda de rede e de armazenamento foi aumentada, com ganhos de até 15 por cento na rede e cerca de 20 por cento no acesso ao Amazon Elastic Block Store, podendo atingir o dobro da largura de banda nas maiores instâncias. Estes avanços permitem transferências mais rápidas, backups mais eficientes e melhor desempenho em aplicações distribuídas.
A adoção de tecnologia de fabrico de 3 nanómetros e um controlo integral do design ao nível do chip e da arquitetura de servidor contribuíram para este conjunto de otimizações. O Graviton5 introduz ainda técnicas de arrefecimento ao nível do bare die, ajustadas às necessidades das cargas de trabalho na AWS.
A AWS manteve o foco na segurança operacional. As instâncias com Graviton5 continuam a basear-se no AWS Nitro System, que descarrega funções de virtualização, armazenamento e rede para hardware dedicado. Esta arquitetura segue um modelo de acesso zero por parte do operador, impedindo o acesso externo aos servidores EC2, à memória das instâncias e aos dados dos clientes.
A novidade está no Nitro Isolation Engine, uma evolução do sistema Nitro que introduz verificação formal para garantir o isolamento entre workloads e operadores da AWS. A AWS afirma que este motor utiliza provas matemáticas para certificar o comportamento do sistema e irá disponibilizar aos clientes acesso à implementação e aos resultados das verificações realizadas.
Utilização em vários setores
Empresas de diferentes áreas relatam ganhos com a utilização do Graviton5 ou das gerações anteriores. A Adobe usa os processadores da AWS para tratar streams de vídeo em tempo real e personalizar experiências de visualização. A Epic Games recorre ao Graviton para suportar a experiência diária de milhões de jogadores, beneficiando da latência reduzida e da maior largura de banda.
A Fórmula 1 usa as capacidades destes chips para processar dados de telemetria e gerar análises em tempo real durante as corridas. O Pinterest apoia operações que servem mais de 500 milhões de utilizadores mensais em infraestrutura baseada no Graviton, beneficiando da relação entre custo e desempenho.
A AWS divulgou alguns dos seus clientes que já utilizam o Graviton5: Airbnb, Atlassian, Synopsys e SAP apontando o Graviton5 com melhorias relevantes nos seus workloads. Nos testes internos destas organizações, a AWS destaca ganhos que podem atingir entre 20 e 60 por cento em desempenho, dependendo da aplicação e da geração de referência.
