AWS เปิดให้ใช้งาน Graviton5 อย่างเป็นทางการ ชิปสำหรับยุค Agentic AI

AWS เปิดให้ใช้งาน Amazon EC2 รุ่น M9g และ M9gd ที่ขับเคลื่อนด้วยชิป Graviton5 อย่างเป็นทางการ ชูประสิทธิภาพการประมวลผลที่สูงขึ้นถึง 25% และออกแบบมาเพื่อรองรับ workload ในยุค Agentic AI โดยเฉพาะ

Credit: AWS

AWS ระบุว่า Graviton5 เป็น CPU ที่ทรงพลังและมีประสิทธิภาพด้านพลังงานสูงที่สุดเท่าที่ Amazon เคยผลิตมา หลังเปิดตัวในรูปแบบ Preview ที่งาน re:Invent 2025 ปัจจุบันพร้อมให้ลูกค้าทุกรายใช้งานผ่าน Amazon EC2 แล้ว ตัวชิปถูกออกแบบมาสำหรับความต้องการของ Agentic AI ทั้งการประมวลผลแบบ real-time การสร้างโค้ด และการจัดการงานแบบหลายขั้นตอน ซึ่งหน่วยประมวลผลต้องรองรับ environment จำนวนมากพร้อมกันและป้อนงานให้ accelerator ทำงานต่อเนื่อง โดยมีจุดเด่นด้านสถาปัตยกรรมคือ 192 cores ต่อชิป, L3 cache ที่ใหญ่ขึ้น 5 เท่า, หน่วยความจำ DDR5-8800 ที่เร็วที่สุดบนคลาวด์ และการรองรับ PCIe Gen 6 ปัจจุบันมีลูกค้ากว่า 120,000 รายที่พัฒนาระบบบน Graviton แล้ว โดย Meta ได้ตกลงนำ Graviton ไปใช้งานในระดับหลายสิบล้าน cores สำหรับงาน Agentic AI ขณะที่ Uber และ Snowflake ก็เลือกใช้ Graviton สำหรับ workload ในลักษณะเดียวกัน

Amazon EC2 รุ่น M9g ให้ประสิทธิภาพการประมวลผลสูงกว่ารุ่นก่อนหน้าสูงสุด 25% โดยรันเว็บแอปพลิเคชันเร็วขึ้น 35%, ML inference เร็วขึ้น 35% และฐานข้อมูลเร็วขึ้น 30% ส่วนรุ่น M9gd ออกแบบมาสำหรับ workload ที่ต้องการ local storage ความเร็วสูง รองรับ NVMe SSD สูงสุด 11.4 TB และให้ค่า IOPS สูงกว่ารุ่นก่อนหน้า 30% ด้วยความหนาแน่นของ core สูงสุดใน Amazon EC2 ที่ 192 cores ในแพ็กเกจเดียว ทำให้ระยะทางที่ข้อมูลต้องเดินทางระหว่าง core สั้นลง ลด latency ในการสื่อสารระหว่าง core ลงสูงสุด 33% พร้อมเพิ่ม bandwidth เหมาะกับ workload ที่ต้องการการแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่าง core ที่รวดเร็ว เช่น real-time gaming, ฐานข้อมูลประสิทธิภาพสูง, big data analytics, application server และงาน Electronic Design Automation (EDA)

ในด้านเทคนิค Graviton5 มี L3 cache ขนาดใหญ่ขึ้น 5 เท่า โดยแต่ละ core เข้าถึง L3 cache ได้มากกว่า Graviton4 ถึง 2.6 เท่า ช่วยลดความล่าช้าในการรอข้อมูลและตอบสนองได้เร็วขึ้น พร้อมเพิ่ม network bandwidth เฉลี่ยสูงสุด 15% และ Amazon EBS bandwidth สูงสุด 20% ส่วน instance ขนาดใหญ่ที่สุดได้ network bandwidth เพิ่มขึ้นถึง 2 เท่า ตัวชิปผลิตบนเทคโนโลยี 3nm ล่าสุด ปรับแต่งการออกแบบสำหรับ use case ของ AWS และใช้เทคนิคระดับระบบอย่าง bare-die cooling ทั้งสอง instance สร้างบน AWS Nitro System เจเนอเรชันที่ 6 ซึ่งเพิ่ม Nitro Isolation Engine คอมโพเนนต์ด้านความปลอดภัยที่ผ่านการพิสูจน์เชิงคณิตศาสตร์ (formally verified) เพื่อรับประกันการแยก workload ระหว่าง virtual machine และจาก operator ของ AWS อย่างสมบูรณ์ พร้อมการออกแบบแบบ zero-operator access ที่ป้องกันไม่ให้ระบบหรือบุคคลอื่นเข้าถึงหน่วยความจำหรือข้อมูลของลูกค้า

องค์กรชั้นนำหลายรายในหลากหลายอุตสาหกรรมเริ่มเห็นผลลัพธ์จาก Graviton5 แล้ว โดยจากการทดสอบด้วย production search workload พบประสิทธิภาพดีขึ้นสูงสุด 25% เมื่อเทียบกับสถาปัตยกรรมรุ่นเดียวกัน และดีขึ้นสูงสุด 20% เมื่อเทียบกับ Graviton4 ในส่วนของ Jira บน M9g มีประสิทธิภาพสูงขึ้น 30% และ latency ต่ำลง 20% ขณะที่งานด้านฐานข้อมูลอย่าง OLTP query บน SAP HANA Cloud เพิ่มขึ้น 35% ถึง 60% ภายในเจเนอเรชันเดียว ส่วนงาน EDA อย่าง Siemens Calibre และเครื่องมือของ Synopsys เห็นประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นราว 30% ถึง 35% สะท้อนถึงความได้เปรียบของสถาปัตยกรรม Arm บน Graviton สำหรับ workload ที่หลากหลายในองค์กร

ที่มา: https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-graviton-5-cpu-amazon-ec2

About เด็กฝึกงาน TechTalkThai หมายเลข 1

นักเขียนผู้มีความสนใจใน Enterprise IT ด้วยประสบการณ์กว่า 10 ปีในไทย ปัจจุบันใช้ชีวิตอยู่ที่สหรัฐอเมริกา แต่ยังคงมุ่งมั่นในการแบ่งปันความรู้และประสบการณ์ด้านเทคโนโลยีให้กับทุกคน

Check Also

Kaspersky เปิดตัว AI Protect ในเอเชียแปซิฟิก ปกป้ององค์กรจากภัยคุกคามรูปแบบใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI [PR]

แคสเปอร์สกี้ประกาศเปิดตัว Kaspersky AI Protect (KAIP) อย่างเป็นทางการทั่วภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก โดยนำเสนอโซลูชันที่พัฒนาขึ้นโดยเฉพาะเพื่อปกป้องโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ขององค์กรจากภัยคุกคามยุคใหม่ ซึ่งครอบคลุมตั้งแต่ไฟล์โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่ถูกปนเปื้อนด้วยข้อมูลอันตรายและ AI Agent ที่มุ่งร้าย …

สร้างโครงสร้างพื้นฐานสำหรับโลก AI ที่ไม่หยุดนิ่ง [PR]

ไม่มีใครในอุตสาหกรรมนี้ตอบได้ว่า AI จะมีหน้าตาเป็นอย่างไรในอีก 5 ปีข้างหน้า  ไม่มีใครรู้ว่าสถาปัตยกรรมโมเดลใดจะก้าวขึ้นมาเป็นผู้นำ ไม่มีใครรู้ว่าสัดส่วนระหว่างการเทรนและการอนุมาน (Inference) จะไปหยุดอยู่ที่จุดใด และไม่มีใครรู้ว่า AI จะทำงานอยู่ในดาต้าเซ็นเตอร์ของคุณ ในดาต้าเซ็นเตอร์ของคนอื่น หรือบนแล็ปท็อป (หรือแม้แต่อุปกรณ์ที่เล็กกว่านั้น) …