隨著生成式AI的發展，大語言模型（LLM）推理成為企業在建構智慧應用時的核心算力需求之一。相較於訓練環節，推理階段的負荷更廣泛、即時性要求更高，同時也更重視性能與成本的平衡。在這一背景下，Amazon Web Services（AWS）自研的 Graviton 系列處理器，憑藉其卓越的性價比與廣泛的兼容性，正成為AI推理的新選擇。
什麼是Amazon Graviton？
Amazon Graviton 是AWS 基於Arm 架構自主研發的處理器，至今已迭代至 Graviton3。相較於傳統x86架構處理器，Graviton 在以下幾個方面具備顯著優勢：
- 高性價比：相較於同類實例，性價比提升可達40%；
- 低功耗：更少的能耗帶來更綠色的計算；
- 多樣化實例類型：支援從通用型、運算型到記憶體最佳化型等多種實例，靈活適配AI場景；
- AWS 原生最佳化：與Amazon EC2、ECS、EKS等服務深度集成，開箱即用。
Graviton + AI推理：為什麼是絕配？
雖然GPU在AI訓練領域仍占主導地位，但在推理階段，尤其是邊緣部署、小模型落地、批次服務呼叫等場景，CPU更具彈性與成本優勢。
1.低成本大規模部署
在大模型微調或量化壓縮後，許多場景不再依賴GPU強算力，而是追求並發效能與單次呼叫成本。 Graviton具備更高的每美元效能比，能夠以更低的成本完成推理任務，適合建構大規模LLM服務叢集。
2.支持主流AI框架
目前，AWS官方提供了針對Graviton 的推理加速優化，包括：
- TensorFlow、PyTorch：支援Neon指令集、XLA編譯器等加速方式；
- ONNX Runtime：已原生適配Graviton，在多執行緒執行上表現優異；
- Hugging Face Transformers：可透過Optimum Neuron等工具搭配使用；
- Amazon SageMaker：提供Graviton實例支持，無需底層配置即可完成模型部署。
3.實測結果令人驚艷
根據AWS官方數據，在使用Amazon EC2 C7g（基於Graviton3）實例進行BERT-base推理時，相較於C6i（Intel架構）實例，延遲降低 20%，每次推理成本減少 35%，充分說明Graviton在AI推理場景下的實際優勢。
企業該如何上手？
想要將AI推理遷移至Graviton實例，其實並不複雜。以下是通用流程：
- 評估現有模型相容性：確認是否支援在Arm架構上執行，或是否有ONNX模型可轉；
- 選擇合適實例類型：如計算密集型（C7g）、記憶體最佳化（R7g）、通用型（M7g）等；
- 代碼適配與調優：使用AWS提供的Graviton優化工具包（如Amazon CodeCatalyst、Graviton Ready SDK）；
- 部署至SageMaker或ECS/EKS等平台：快速建構端到端推理服務；
- 監控效能表現並持續優化：結合CloudWatch、Amazon CloudTrail等工具進行效能分析。
总结
在AI不斷發展的今天，企業不應再局限於傳統硬體路徑。 Amazon Graviton 作為一款高性價比、綠色節能、相容廣泛的CPU處理器，正逐漸成為 AI推理新基石。不論是建立生成式AI應用，還是在現有模型基礎上追求更低的部署成本，Graviton都值得成為你的新選項。
