三款新AmazonEC2实例均搭载亚马逊云科技自研芯片

，在一年一度的亚马逊云科技re:Invent全球大会上，亚马逊云科技发布了系列新服务，包括三款由自研芯片支持的新Amazon EC2实例，让汽车制造商更轻松，更经济地收集管理汽车数据的Amazon IoT FleetWise，让创建现实世界的数字孪生变得更加轻松，快捷的Amazon IoT TwinMaker等。

re:Invent全 球大会一直是亚马逊云科技新产品集中亮相的年度重头盛会，被认为是云计算行业的行业风向标大会。希望通过帮助企业处理无差别的繁重工作，让企业专注于业务本身，加速应用现代化。。

三款新Amazon EC2实例均搭载亚马逊云科技自研芯片

亚马逊云科技推出三款由自研芯片支持的新Amazon Elastic Compute Cloud 实例，具体为:

C7g 实例，由Amazon Graviton3 处理器支持，与由 Amazon Graviton2 处理器支持的当前一代 C6g 实例相比，性能提高25%C7g实例是云中第一个采用最新DDR5内存的实例，与基于Amazon Graviton2的实例相比，它提高了50%的内存带宽，从而提高了科学计算等内存密集型应用的性能与基于Amazon Graviton2的实例相比，C7g实例的网络带宽也高出20%

Trn1实例由Amazon Trainium芯片支持，为在Amazon EC2中训练绝大多数机器学习模型提供最佳性价比，及最快的训练速度与P4d实例相比，通过Trn1实例训练深度学习模型的成本降低多达40%Trn1实例提供800Gbps EFA网络带宽，并与Amazon FSx for Lustre高性能存储集成，让客户可以启动具有EC2 UltraClusters功能的Trn1实例通过EC2 UltraClusters，开发人员可以将机器学习训练扩展到一万多个与 PB 级网络互连的 Trainium 加速器，让客户按需访问超算级性能，即便是最大型和最复杂的模型，训练时间也可以从几个月缩短到几天

基于自研Amazon Nitro SSDs的新存储优化型Im4gn/Is4gen/ I4i实例为在Amazon EC2上运行的I/O密集型工作负载提供最佳存储性能Im4gn/Is4gen/I4i实例提供高达 30 TB 的 NVMe 存储，与上一代I3实例相比，I/O 延迟降低了 60%，延迟可变性降低了 75%，从而最大限度地提高了应用程序性能

Amazon IoT FleetWise

此次发布的Amazon IoT FleetWise是为汽车制造商提供的一项托管服务，可以更轻松，更经济地收集数百万辆汽车的数据并实时上传到云端Amazon IoT FleetWise让汽车制造商无需开发自定义数据收集系统，就可以收集和管理汽车任何格式的数据，并对数据进行结构化和标准化汽车制造商首先在Amazon Management Console中定义和建模汽车属性以及与品牌，车型和配置相关的传感器，用于整个车队中的单个车型或多种车型在汽车建模之后，汽车制造商在车辆网关上安装Amazon IoT FleetWise应用程序，以便读取，解码以及向亚马逊云科技双向传输信息

通过Amazon IoT FleetWise的智能过滤控制功能，汽车制造商可以选择其用例所需的数据，还可以通过设置条件规则来过滤数据使用Amazon IoT FleetWise将数据上传到云后，汽车制造商就可以应用亚马逊云科技服务的广度和深度，从汽车数据中提取数据分析结果

例如，当自动驾驶系统以低于90%的置信度识别路标中的文本时，汽车制造商就可以使用智能过滤功能，收集在新建高速公路上行驶的汽车的摄像头数据当这些数据上传到云端时，汽车制造商可以对数据进行标记以提高其准确性，改进自动驾驶系统的机器学习模型或者当气温降至冰点以下时，汽车制造商可以使用智能过滤功能从电动汽车的电池中收集数据，通过分析并在云端进行模拟，以提高寒冷天气下的电池性能

目前，具有标准车辆数据收集功能的Amazon IoT FleetWise已在美国东部和欧洲区域提供预览，其他区域也将很快推出Amazon IoT FleetWise先进的摄像头传感器数据收集功能预计将于2022年上半年推出

Amazon IoT TwinMaker

亚马逊云科技还发布了Amazon IoT TwinMaker服务使用Amazon IoT TwinMaker，开发人员可以将Amazon IoT TwinMaker连接到设备传感器，视频源和业务应用程序等数据源，快速开始构建设备，装置和流程的数字孪生

为方便从各种数据源收集数据，Amazon IoT TwinMaker包含适用于Amazon IoT SiteWise，Amazon Kinesis Video Streams和Amazon S3的内置连接器Amazon IoT TwinMaker会自动创建一个知识图谱，整合并理解所连接数据源的关系，因此它可以使用被映射系统的实时信息更新数字孪生客户可以将现有的3D模型直接导入Amazon IoT TwinMaker，轻松创建物理系统的3D视图，并将知识图谱中的数据叠加到3D视图上，创建数字孪生数字孪生创建完毕后，开发人员就可以使用适用于Amazon Managed Grafana的Amazon IoT TwinMaker插件创建基于Web的应用程序，在工厂操作员和维护工程师用于监控和检查设施和工业系统的设备上，即可显示该应用程序的数字孪生

例如，开发人员可以通过将来自工厂设备传感器的数据与运行中的各种机器的实时视频以及这些机器的维护历史相关联，创建金属加工厂的虚拟映射然后，开发人员可以设置规则，在检测到工厂熔炉中的异常情况时向工厂操作员发出警报，并在工厂 3D 模型的熔炉实时视频中显示这些异常，这可以帮助操作员在熔炉发生故障之前快速做出预测性维护决策

目前，Amazon IoT TwinMaker现已在美国东部，美国西部，亚太地区和欧洲区域提供预览，其他区域也将很快推出。亚马逊大中华区产品部总经理顾凡说：如何快速构建现代应用，成为企业提高敏捷性，实现更快创新，发挥数据价值的关键。但企业不仅需要解决现代应用带来的诸多技术挑战，如如何在短时间内扩展到数百万用户，实现毫秒级快速响应，处理PB级数据，还需要根据自身应用条件考虑选择哪条路径实现现代应用。为满足客户的不同需求，亚马逊云技术不仅提供了丰富的现代应用相关服务和功能，包括容器，Serverless和许多不同的开发工具组合，还借鉴了亚马逊自身现代应用转型的成功实践和服务全球数十万客户的经验。