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基于Amazon Graviton2的计算实例自2020年推出以来，深圳不封卡电销卡排名被众多客户如和Sprinklr等在生产中使用并已经获得显著的性能提升和成本节省。基于Graviton2的系列实例共有12种，包括通用型、计算优化型、内存优化型、存储优化型、突发性能型和加速计算型实例，让客户拥有云上至深至广的计算选择，并兼顾性价比和能效。随着客户在云中开展更多计算密集型工作负载如高性能计算（HPC）、游戏和机器学习推理，相应的计算、存储、内存和网络需求也随之增长，客户需要寻求更佳的性价比和能效来运行这些工作负载。由Amazon Graviton3处理器支持的C7g实例与由 Graviton2 处理器支持的当前一代 C6g 实例相比，可将计算密集型工作负载性能提高多达25%。Amazon Graviton3处理器与Graviton2相比，为科学计算、机器学习和媒体编码工作负载提供高达2倍的浮点运算性能，为加密工作负载速度提升高达2倍，为机器学习工作负载提供高达3倍的性能。Amazon Graviton3处理器的能效也更高，在相同性能下，与同类型EC2实例对比，可节省高达60%的能源消耗。深圳不封卡电销卡排名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%。C7g 实例支持 Elastic Fabric Adapter (EFA)，允许应用程序直接与网络接口卡通信，提供更低且更一致的延迟，提高需要大规模并行处理（如 HPC 和视频编码）的应用程序的性能。