AWS Graviton5: 192 ядра Arm для агентного ИИ

AWS запустила облачные инстансы EC2 C9g и C9gd на своём процессоре Graviton5 — 192 ядра Arm на 3-нанометровом техпроцессе. Ставка тут не на видеокарты, а на сильный серверный процессор. Amazon прямо говорит: чем больше в парке агентного ИИ, тем чаще упираются не в ускорители, а в ядра, которые их кормят и оркеструют.

Краткое содержание

• 192 ядра Arm Neoverse V3 на 3 нм и 180 МБ кэша L3 — впятеро больше прошлого поколения;
• инстансы C9g и C9gd: до 25% выше производительность на ядро против C8g, память DDR5-8800 и первый в парке AWS PCIe 6.0;
• прицел — агентный ИИ: оркестровка, планирование и подача данных ускорителям, а не сам инференс на видеокарте;
• чип не продаётся — только аренда в облаке AWS; для России это ориентир по архитектуре, а не позиция в закупке.

Что внутри Graviton5 и новых инстансов

Graviton5 — пятое поколение серверных Arm-процессоров Amazon. Ядер вдвое больше, чем у Graviton4: было 96, стало 192. Сам чип Amazon показала ещё в конце 2025 года, а теперь довела до общедоступных инстансов и добавила линейку C9g под вычислительные нагрузки.

• ядро Arm Neoverse V3 (набор команд Armv9.2), 192 ядра на чип, частота около 3,1 ГГц, техпроцесс TSMC 3 нм;
• 180 МБ кэша L3 — впятеро больше, чем у Graviton4, а задержка между ядрами ниже на 33%;
• память DDR5-8800 — по заявлению AWS, самая быстрая среди облачных инстансов; впервые в парке — линии PCIe 6.0;
• C9g и C9gd — 11 размеров от medium до 48xlarge, включая физические серверы; до 100 Гбит/с сети и до 72 к дискам EBS, а у C9gd на борту ещё и локальный NVMe SSD.

Почему ставка на процессор, а не на видеокарту

ИИ принято мерить видеокартами, но у агентного ИИ есть вторая половина. Планировщик, оркестровка агентов, базы, веб-сервисы и вся обвязка вокруг модели работают на обычных ядрах. Чем больше программных агентов крутится в инфраструктуре, тем сильнее нагрузка смещается с ускорителей на процессор — и тем важнее, чтобы он не тормозил и вовремя подавал данные на дорогие GPU.

Отсюда и приоритеты Graviton5: широкий кэш, быстрая память и низкая задержка между ядрами, а не гонка за пиковыми флопсами. По данным AWS, новые инстансы дают до 35% прироста на веб-приложениях и ИИ-инференсе и до 30% на базах данных против прошлого поколения. Цифры вендорские, независимых замеров пока нет, но вектор понятен: процессор в ИИ-стеке становится полноценным участником, а не обслугой при видеокарте.

Где подвох и что с этим делать в России

Главная оговорка простая: Graviton5 не купить. Это внутренний чип Amazon, он живёт только в облаке AWS и достаётся исключительно в аренду. Доступ к самому облаку из России ограничен, а инстансы пока подняли в США и Франкфурте. Добавьте сюда Arm: часть софта под эту архитектуру нужно пересобирать и проверять на совместимость.

Практический вывод для закупщика лежит не в прайс-листе AWS, а в архитектуре. Роль, которую Amazon отвела Graviton5, на своём железе закрывают плотные x86-серверы на EPYC или доступные Arm-платформы: многоядерный узел под оркестровку агентов, базы и подачу данных к ускорителям. Парк под ИИ считают по двум осям сразу — по ускорителям и по серверным ядрам.

Для каких задач Компактный GPU-сервер до 2 видеокарт для начальных задач в AI и графике. Оптимален для инференса, визуализации, VFX и рендеринга в студиях и лабораториях, где важна гибкость.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 282 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 4.5U

Для каких задач Универсальная платформа на 4–6 GPU для локального обучения моделей и генеративных задач. Подходит для команд, которым важна надёжность сервера и свобода выбора графики — от RTX 5090 до PRO RTX 6000.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 576 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 6.5U

Для каких задач Сервер промышленного уровня на 8 GPU с кластерной архитектурой. Предназначен для дата-центров и AI-ферм, где требуется масштабируемость и полная загрузка ресурсов под обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

RTX PRO 6000 / RTX 5090

Объем видеопамяти до 768 ГБ

Процессоры

AMD Epyc, Intel Xeon

Количество ядер до 320

RAM до 3072 ГБ DDR5

Форм-фактор 6U

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 4 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 564 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 128

RAM до 1536 ГБ DDR5

Форм-фактор 2U

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 8 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 4U

Для каких задач HGX объединяет 8 видеокарт NVIDIA H200, достигая экстремальной плотности производительности. Благодаря внутренней связности NVSwitch мгновенно интегрируется в масштабные вычислительные кластеры.

Подробнее

Видеокарты

NVIDIA H200 SXM

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 5U