AWS Graviton 프로세서는 여러 세대에 걸쳐 꾸준히 개선되어 왔으며, 세대를 거칠 때마다 컴퓨팅 성능, 가격 대비 성능, 에너지 효율이 향상되었습니다. re:Invent 2025에서는 최초의 Graviton5 기반 인스턴스, Amazon EC2 M9g를 평가판으로 발표했습니다. 그 이후로 고객들은 광범위한 워크로드에서 M9g를 테스트하고 결과를 공유했습니다. ClickHouse는 코드 변경 없이 M8g보다 36% 향상된 성능을 얻었습니다. Honeycomb은 프로덕션 옵저버빌리티 워크로드에 대한 6개월간 […] ||
AWS Graviton 프로세서는 여러 세대에 걸쳐 꾸준히 개선되어 왔으며, 세대를 거칠 때마다 컴퓨팅 성능, 가격 대비 성능, 에너지 효율이 향상되었습니다. re:Invent 2025에서는 최초의 Graviton5 기반 인스턴스, Amazon EC2 M9g를 평가판으로 발표했습니다. 그 이후로 고객들은 광범위한 워크로드에서 M9g를 테스트하고 결과를 공유했습니다. ClickHouse는 코드 변경 없이 M8g보다 36% 향상된 성능을 얻었습니다. Honeycomb은 프로덕션 옵저버빌리티 워크로드에 대한 6개월간 진행된 A/B 테스트에서 Graviton4보다 36% 향상된 코어당 처리량을 달성했습니다. HubSpot은 MySQL 데이터베이스용 M9g를 배포한 결과 쿼리 지속 시간이 최대 60%까지 줄일 수 있었습니다.
오늘 Amazon EC2 M9g 인스턴스는 정식 출시되었으며, 지연 시간이 짧은 고속 로컬 NVMe SSD 스토리지가 필요한 고객을 위한 새로운 M9gD 인스턴스도 제공됩니다. 두 제품 모두 AWS가 구축한 프로세서 중 가장 강력하고 에너지 효율적인 프로세서인 Graviton5로 구동됩니다.
업계에는 다양한 ARM 기반 인스턴스가 등장했지만, AWS Graviton만큼 다양한 옵션과 풍부한 기능을 갖춘 플랫폼은 없습니다. 다섯 세대를 거친 맞춤형 실리콘과 8년간의 지속적인 투자를 바탕으로, Graviton은 스타트업부터 대기업까지 12만 여 고객에게 서비스를 제공하는 350 여 가지 인스턴스 유형, 강력한 ISV 파트너 에코시스템, 광범위한 관리형 서비스 세트를 지원합니다. 웹 애플리케이션, 마이크로서비스, 분석, 데이터베이스, 기계 학습(ML) 추론, 전자 설계 자동화(EDA), 게임, 비디오 인코딩 등 다양한 워크로드에 Graviton을 사용할 수 있습니다. 워크로드가 갈수록 컴퓨팅 집약적, 데이터 중심적으로 변화함에 따라 많은 사람들이 더 많은 데이터를 이동하고 워크로드를 더 빠르게 완료하기 위해 더 높은 처리 성능과 네트워크 및 스토리지 대역폭을 요구하고 있습니다. 아울러 AWS는 컴퓨팅, 메모리, I/O를 효율적으로 패키징하여 에너지 효율을 극대화하도록 이러한 인스턴스를 설계했습니다.
AI가 질문에 답하던 형태에서 조치 수행, 코드 실행, 도구 사용, 결과 평가, 다단계 작업 오케스트레이션을 수행하는 형태로 진화함에 따라 CPU 컴퓨팅에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있습니다. Graviton5는 이러한 변화를 뒷받침하도록 만들어졌습니다. 192개 코어, 5배 더 큰 L3 캐시, 최대 33% 더 짧은 코어 간 지연 시간, 높은 대역폭을 제공하는 DDR5 메모리를 탑재한 Graviton5는 에이전트가 CPU 바인딩 단계에서 대기하는 시간을 줄이고, 더 많은 명령을 처리하고, 많은 동시 환경을 처리하고, 액셀러레이터를 계속 작동하도록 해줍니다.
Meta는 에이전트 AI 작업을 지원하기 위해 수천만 개의 코어로 시작하여 대규모로 Graviton을 배포하고 있으며, 그 덕분에 Meta는 세계 최대의 Graviton 고객 중 하나가 되었습니다. 실시간 추론, 코드 생성, 다단계 작업 오케스트레이션을 비롯한 에이전트 AI 워크로드는 CPU를 많이 소모하는 만큼, Graviton5의 더 높은 컴퓨팅 성능, 더 큰 캐시, 더 높은 메모리 대역폭 및 코어 집적도의 이점을 크게 누릴 수 있습니다.
M9g와 M9gd의 새로운 기능
6세대 AWS Nitro System을 기반