服务器芯片市场杀出程咬金，AWS云芯片亮相
先了解一下什么叫做云芯片：
云AI芯片自身的性能比较强，并且能够同时支持大量运算共同运行，除此之外还能够支持图片、语音等多种不同的应用，在AI芯片中，基于云AI芯片的技术能够让各种智能设备和云端服务器进行快速的连接，并且连接中能够保持最大的稳定，这个作用也是很大的。比如现在我们在互联网上所使用到的在线语音翻译功能，除了基于AI人工智能技术之外，还得益于云AI芯片的运用，这样能够保证设备及时获取云端信息，AI人工智能技术在2018年发展势头很猛，虽然我们只会经常看到AI人工智能这个词语，但是背后还有很多芯片在进行辅助运行支持的。
AWS原本想请别的厂商为其设计可在云端大规模运行的Arm芯片，但苦苦等待多年无果后，干脆卷起袖子，自行设计出了芯片。AWS在周一晚上为re:Invent云计算年度盛会拉开了帷幕，它推出了一大堆的新服务，其中一款自行设计的新的云芯片尤为抢眼。
这款基于Arm的芯片名为Graviton，通过AWS的EC2云计算服务提供给其云客户，它是由亚马逊于2015年收购的芯片开发商Annapurna Labs设计的。
主要的吸引力在于，该芯片提供成本更低的计算服务。亚马逊声称，其芯片在运行特定工作负载时成本比英特尔公司或AMD公司的芯片最多要低45%，AWS还提供芯片租赁服务。也就是说，云客户除了选择使用英特尔芯片和AMD芯片的实例外，如今在芯片方面多了第三种选择。
AWS全球基础设施和客户支持副总裁彼得•德桑蒂斯（Peter DeSantis）在晚间上台发言时表示，芯片服务或新实例本身名为EC2 A1，旨在供可以在许多机器上运行的所谓的横向扩展应用程序使用，而在许多机器上运行是诸多Web应用程序的一个特性。更具体地说，除了适合Web服务器、开发环境和缓存服务器集群外，这项芯片服务还适合容器化的微服务或捆绑式的应用程序，那样它们可以在多种类型的计算机和软件上运行。
A1系列的EC2实例有好几档，既有低配的a1.medium，配备1个虚拟处理器（vCPU）、2GB内存以及高达3.5Gbps的EBS和10Gbps网络带宽，按需收费是每小时0.0255美元；也有高配的a1.4xlarge，配备16个vCPU和32GB内存，收费是每小时0.408美元。如果你运行的是用可移植的脚本或解释型语言编写的代码，可能只需将该代码传送到A1虚拟机，就可以试用一下。
Graviton芯片标志着Arm芯片占优势地位，Arm芯片传统上主要用于智能手机之类的低功耗设备上，最近还用于网络路由器之类的设备。现在，它们开始进入主流数据中心服务器，A1计算实例使用Graviton芯片意味着它现在进入到云端。
与此同时，这个信号表明英特尔和AMD不再独霸数据中心或云领域，不过英特尔仍然占据主导地位；这些年来，AMD试图挑战英特尔的霸主地位，但收效甚微，不过其新的Epyc芯片一直在取得进展，在服务器买家和AWS等云公司当中反响很好。
Graviton可以运行为Amazon Linux、Red Hat Enterprise Linux和Ubuntu编写的应用程序。三个美国AWS服务区和一个欧洲AWS服务区提供A1实例，具体是：US East（弗吉尼亚州北部）、US East（俄亥俄州）、US West（俄勒冈州）和Europe（爱尔兰）。
Graviton不是AWS唯一宣布的增强版功能，该公司还宣布了其他新的计算实例，包括一个取名很有极客范的P3dn，该实例提供了图形处理单元的功能，可用于运行机器学习、AI和高性能计算等应用。它使用英伟达公司的高端V100 Volta芯片，提供AWS的AI总经理马特•伍德（Matt Wood）所说的云端最大、最快的训练实例。
AWS还在大会上发布了Firecracker，这是面向Serverless计算的轻量级虚拟化技术。Firecracker是开源的，这是一项新的虚拟化技术，也是底层支持AWS Lambda和AWS Fargate的技术，充分利用基于内核的虚拟机，以便在非虚拟化环境下启动轻量级微型虚拟机（microVM）。Firecracker在设计上采用了极简风格，它只包括你运行安全轻量级虚拟机所需的资源。
