维度网讯，Amazon Web Services（AWS）推出采用自研Graviton5处理器的计算优化型实例C9g，该实例面向计算密集型工作负载，现已正式可用。
C9g实例搭载的Graviton5 CPU核心数量是上一代的两倍，核间延迟降低33%。目前该实例已在美国东部、美国西部和欧洲（法兰克福）区域提供，后续将扩展至更多区域。
这是继6月推出EC2 M9g和M9gd实例后，AWS在计算优化型产品线上的最新动作。AWS表示，与上一代C8g实例相比，C9g实例每虚拟CPU（vCPU）性能提升最高达25%。
在应用方面，该实例针对agentic工作负载进行优化。AWS首席开发者倡导者Sébastien Stormacq指出，更快的处理速度和更大的缓存减少了工作负载等待数据的时间，从而提升内存分析吞吐量、加快agent循环并提高实时应用响应速度。随着AI从回答问题向执行任务、运行代码和编排多步骤工作流转变，对CPU计算的需求正在增长，C9g实例即是为承接这类任务而设计。
同期推出的C9gd实例配备本地NVMe固态硬盘（SSD），适用于高性能计算（HPC）模拟、广告投放引擎等需要低延迟存储的场景。与前代本地存储实例相比，其高速低延迟存储支持更高的吞吐量和每秒输入/输出操作数（IOPS）。
C9g和C9gd是首批配备Nitro隔离引擎的计算优化型AWS实例。该安全组件通过最小化的API集控制对虚拟机内存、CPU寄存器状态和I/O设备的访问，可在虚拟机之间提供数学验证的隔离。此前推出的M9g和M9gd实例也已纳入此功能。
两个实例系列提供从medium到48xlarge共11种规格，另有裸金属选项。AWS数据表明，与上一代实例相比，不同规格的平均网络带宽提升15%，弹性块存储（EBS）带宽提升20%。
AWS正持续扩充自研芯片驱动的实例阵容，为云客户提供除Nvidia之外更广泛的基础硬件选择。今年3月，该云服务商与芯片企业Cerebras达成合作，将其Trainium服务器与晶圆级CS-3系统结合；同时，面向AI优化自研芯片的举措最终催生了Project Rainier，这是为Anthropic建造、配备超过50万颗Trainium2芯片的超大规模集群设施。
AWS的扩建努力同时伴随着成本调整。自7月1日起，其用于机器学习GPU预留服务的EC2容量块费用将上涨约20%，这是六个月内的第二次提价。
