AWS lança Graviton5 com 192 núcleos, DDR5-8800 e PCIe Gen6 para a era da IA Agêntica
O processador AWS Graviton5 , da Amazon , já está disponível para uso geral em aplicações de inteligência artificial ( IA ) e outros cenários similares. Fabricado em processo de 3…
O processador AWS Graviton5, da Amazon, já está disponível para uso geral em aplicações de inteligência artificial (IA) e outros cenários similares.
Fabricado em processo de 3nm, o chip oferece 192 núcleos e se posiciona como o componente mais rápido e eficiente já desenvolvido pela empresa para sua infraestrutura de nuvem. Os primeiros servidores virtuais a receber a tecnologia são as Amazon EC2 M9g e M9gd.
Desempenho e ganhos por tipo de aplicação
A quinta geração do chip customizado da Amazon entrega até 25% mais desempenho bruto em relação ao Graviton4.
Aplicações rodando no mesmo chip apresentam aceleração de 35%. Tarefas de inferência de IA e Machine Learning (ML) também funcionam 35% mais rápido. Bancos de dados, por sua vez, registram ganho de 30%.
Cada CPU empacota 192 núcleos construídos sobre tecnologia de processo de 3nm. A latência entre núcleos caiu 33% em comparação à geração anterior.
Novas tecnologias de entrada e saída (E/S)
O Graviton5 incorpora suporte a memória DDR5 com velocidades de até 8800 MT/s, classificada pela AWS como a mais rápida disponível em nuvem. O processador também adota o protocolo PCIe Gen6 para comunicação com periféricos.
Cada chip oferece um cache 5x (vezes) maior que o da geração anterior. Cada núcleo tem acesso a 2,6x mais cache L3 (um buffer de memória de alta velocidade que mantém dados acessados com frequência próximos ao processador).
Esse aumento reduz atrasos na espera por dados e acelera o tempo de resposta das aplicações, o que é ótimo para quem depende dos processadores para tarefas pesadas.
Evolução da linha Graviton (2018 a 2025)
| Geração | Ano | Características principais |
|---|---|---|
| Graviton (2018) | 2018 | Primeiro processador customizado para nuvem da Amazon, provando que chips eficientes de smartphones podiam lidar com cargas empresariais |
| Graviton2 (2019) | 2019 | Segunda geração entregou até 40% melhor relação custo-desempenho que processadores comparáveis |
| Graviton3 (2021) | 2021 | Consumiu 60% menos energia para o mesmo desempenho de instâncias Amazon EC2 equivalentes |
| Graviton4 (2023) | 2023 | Triplicou os núcleos de processamento, acelerando bancos de dados grandes e análises |
| Graviton5 (2025) | 2025 | Dobrou a contagem de núcleos para 192 e oferece até 25% mais desempenho que o Graviton4 |
Melhorias em rede e armazenamento
A largura de banda de rede aumentou até 15% na média entre os tamanhos dos servidores virtuais. Para as principais instâncias, o ganho chega a 100% (o dobro) na largura de banda de rede. A largura de banda do Amazon Elastic Block Store (EBS) cresceu 20% em média entre os tamanhos de instância.
Essas melhorias resultam em transferências de dados mais rápidas, backups mais ágeis e desempenho superior para aplicações distribuídas.
Disponibilidade e adoção por grandes clientes
Conforme já mencionado, o Graviton5 está disponível nos servidores virtuais Amazon EC2 M9g e M9gd. A instância M9g oferece 25% melhor desempenho que a geração anterior.
As instâncias M9gd são projetadas para empresas que exigem armazenamento SSD local de alta velocidade, com capacidade de até 11,4 TB e 30% mais operações de entrada e saída por segundo (IOPS) em relação à geração anterior.
O grupo Meta, de Mark Zuckerberg, já se comprometeu a implantar dezenas de milhões de núcleos Graviton para seu uso de IA Agentic.
Uber e Snowflake também estão entre os clientes que utilizam esses chips. A Amazon informa que possui mais de 120 mil clientes desenvolvendo sobre a plataforma Graviton, e o número continua crescendo.
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Eficiência energética e posicionamento no mercado
O Graviton5 continua a tradição da Amazon de aliar relação custo-desempenho superior às evoluções de eficiência energética.
Com 192 núcleos, caches significativamente maiores, suporte a PCIe Gen6 e memória mais rápida, o chip traz ganhos substanciais para inferência de IA, bancos de dados, cargas de trabalho de alto desempenho e aplicações gerais.
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