阿里云架构师张先国：揭秘ECS倚天实例背后的技术

来源:芯榜发布时间:2022-12-083214浏览

编者按：11月15日，阿里云ECS 倚天实例正式开始商业化。此前，阿里巴巴在2022云栖大会上宣布，阿里云未来两年20%的新增算力将使用自研CPU。11月5日，云栖大会“倚天开启云原生算力新时代”专场上，阿里云弹性计算高级架构师张先国作为分享嘉宾，带来了题为《云原生算力新时代：倚天ECS技术揭秘》的主题分享，本文根据该演讲整理而成。

图：阿里云弹性计算高级架构师张先国

背景：算力需求暴涨、摩尔定律失效

当前，企业云上业务需求趋势正在大幅增长，算力需求呈“爆炸式”递增。

直播/短视频行业每天有上亿用户产出UGC视频内容发布在不同平台，产生百万核级视频编码算力需求和高业务成本。基因/制药行业涉及到的分子动力学模拟、基因序列对比、蛋白结构分析，原来以实验为主，今天计算机模拟为主，从原子-分子单位的行为进行计算，消耗大量的算力。电商行业从流量为主转变为精益化运营过程中所需的AI推理、大数据画像，智能精准推荐对算力需求也越来越旺盛。以AI为代表的算力规模每三个半月就会翻一倍。

然而，在算力需求暴涨的同时，摩尔定律演进速度却在减慢，硬件技术进步的红利见底。

如今，每迭代一代CPU，服务器和数据中心的功耗和成本攀升，每千瓦芯片功耗在生命周期内带来上万美金的成本；硬件和芯片的成本也在逐代上涨。

在云这类面向多租户的场景下，超线程（HT）架构的问题逐渐暴露出来，面对一些高密计算任务时很难满足业务需求，共享内存与物理核的机制导致租户之间处理任务可能需要相互排队，导致性能大幅下降；或者互相干扰的情况导致性能波动。

如何能在实现高性能（减少干扰）的同时实现低功耗、低成本？我们认为，以此前的技术方案，无法解决业务需求和痛点，需要设计一款云原生芯片，结合现有的阿里云软硬件架构，才能更好地解决客户应用的需求。

我们先来看下结果：在编解码的场景下，ECS倚天实例和传统实例相比，实现了80%的性价比提升，数据库场景、AI推理场景、大数据场景也都分别有着30%、70%、50%的性价比有效提升。目前，ECS倚天实例已应用于阿里巴巴集团核心业务，并服务科学研究、智能手机行业和多家知名互联网公司。2021 年双 11 期间，天猫双 11 核心交易系统平滑迁移至倚天 710 云实例，算力性价比提升30%；汇量科技广告推理业务使用倚天 710 云实例，性能和网络带宽双双提升，性价比提升 40% 以上。

“倚天”利剑出鞘：软硬一体的云原生ECS架构

ECS倚天实例是如何实现大幅的性价比提升的？我们从不同ECS产品架构层面，包括：云原生处理器倚天710、云计算基础设施处理器CIPU、云原生应用优化方案ECS Booster等不同层面，给大家分享。

倚天710：高性能、低功耗

我们先来看下倚天710处理器在设计上，是如何解决上述问题的。

从芯片层面看，主要影响应用性能的四大要素包括ALU（逻辑计算单元）、Cache、主频、加速指令。

首先，倚天710 单颗CPU即实现了128核的高密度设计，高规格实例可以实现线性的性能增长；同时处理器无超线程概念，避免了性能争抢的问题：独享物理核，性能更强劲；独享Cache，应用缓存更高效。

x86架构是两个vCPU/HT共享一个物理核，1份ALU（算术逻辑运算单元）。ECS倚天实例采用的是独享物理核心方式，这可以让算力密集的计算指令不必排队、不必争抢，计算速度更快。

在Cache维度，过去两个vCPU/HT共享一二级缓存，相互争抢，性能波动较为严重。采用倚天CPU独享Cache的设计，让vCPU之间相互不影响，为重负载计算带来更高性能。

影响算力性能的关键因素，除了核的资源，还有主频。

大家知道为什么多数Web、App、DB的生产业务CPU使用率的安全水位线是50%，日常水位低于30%吗？

以下图中的视频编码为例，并发超过4路后，性能下降40%；再加上前面说到的核争抢问题，如果客户的实际业务超过50-60%水位，关键生产应用将响应放慢，客户感知卡顿甚至超时问题。因此需要将CPU使用率安全水位压低，牺牲成本保证安全，浪费了另外50%资源。

背后的原因是x86功耗大，高算力负载很容易造成功耗过大，温度上升，因此采用降频规避，进而影响了性能。而倚天710的功耗是主流x86的1/6，没有任何降频问题。同时也推荐倚天的安全水位可以提高到70-80%，减少资源浪费。

在云上多租户共用平台，即使用户运行低负载应用，也存在相互影响的风险，倚天彻底解决了此问题。下图展示的案例就可以看到，在视频编解码四路以上时，代表倚天的橙色部分基本保持恒定，x86则会降低幅度40%。

值得一提的是，倚天710还针对特定算法场景进行了加速与优化。比如像NEON、SVE等矢量计算技术，可以让单条指令处理更长的数据，可以大幅提升机器学习、视频编码和高性能计算等场景性能；另外，倚天实例还支持BF16和INT8，在机器学习场景下，大幅提升计算效率，为客户提供更多选择。

以CIPU为中心的架构：高密、稳定、强劲

除了芯片本身能力，为了实现降本增效，倚天ECS实例基于云原生的硬件架构设计。

传统的服务器常常设计为2路或4路，通过多NUMA互连的方式提升整机CPU密度，让一个OS调度更多CPU算力，却也增加了复杂度。在这种架构下，随着核数增加，网络和存储IO也快速翻番，还要保持跨NUMA cache一致性，导致应用性能下降；同时也带来爆炸半径过大的问题，在云计算场景下，多路的设计会让局部硬件故障的影响范围更大。

阿里云采用云原生的思想重新设计。倚天710 CPU单颗CPU即实现了128核的高密度设计，同时以CIPU为中心的硬件架构，通过CIPU连接2颗或者更多倚天的芯片，去NUMA方案下实现整机核密度更高，避免了跨NUMA带来的性能下降，同时由整机的高密度带来了成本下降，使得倚天实例更有竞争力。同时，多单路的硬件机型设计，爆炸半径减半，产品更稳定。

此外CIPU硬件本身也是创新性的设计，通过将虚拟化与IO转发等数据面卸载到专用硬件上进行加速，消除了原来虚拟化损耗与性能争抢，并大幅加速了IO，也会使得整体性能更高；VPC环境下支持弹性RDMA加速能力，相比TCP时延降低70%以上。

ECS Booster

ECS Booster是阿里云在倚天实例上提供的软件性能优化方案，通过网络中断优化、操作系统优化、应用层优化等技术，针对web、APP、数据库等主流场景进行优化，运行在倚天实例上阿里云PaaS产品的性能获已经实现得显著性能收益，相信也能给客户业务场景带来明显受益。

全场景性能大幅提升

11月15日，ECS G8y（倚天实例）将正式上线，产品规格覆盖1-128核，全面搭载eRDMA加速能力，可以大大提升软件性能。

ECS G8y（倚天实例)有着性能卓越、生态丰富，绿色降本三个方向的业务价值，其中关于性能收益及增长方面有着很好的数据表现。

前文说到的云原生处理器和创新的硬件架构，最终在应用上有哪些性能收益？我们从Web、App、Media、DB、大数据、科学计算、AI推理等七个最广泛场景来看产品性能表现。

Web场景：综合性能提升30%

Web场景是互联网中应用场景最多、消耗服务器资源最多的场景。为了解决移动场景流量和体验问题，服务端常常采用网页压缩方案节约带宽。但压缩算法非常消耗CPU算力和时间，导致队列中多客户请求时延变长。

倚天拥有独立CPU物理核，结合SVE指令加速，单vCPU数据压缩性能翻倍，前面提到的体验影响减半。Web场景包括Nginx、Apache、NodeJS、PHP等排名靠前的应用，倚天实例对比阿里云G7系列实例，综合性能提升30%左右。

阿里云防火墙CFW已经实现倚天ECS迁移。CFW为客户业务提供安全防护，需进行大量正则表达规则进行扫描，消耗大量算力，影响业务性能。采用独享物理核的ECS倚天实例，实现安全和体验收益兼得。在不同正则匹配性能优势分别为23%、40%、28%。

App编程语言性能：多数性能提升40%

不管是编译型语言C、Go等还是无需编译的语言Java、Python等，都很好的平滑兼容ARM架构，我们可以看到，使用开源的Benchmark进行测试，应用运行在ECS倚天实例上获得的性能提升多数有40%。

编解码场景：20-40%性能提升

短视频和直播是如今最火热的应用，UGC时代内容指数级增长，编解码算力消耗也随之增长。如今最流行的H.264算法速度快，节约算力，但是编码后的文件更大，消耗更多存储和带宽。H.265可以很好解决此问题，使用比重快速增长，但多消耗1倍算力成本。

无论是在哪种场景下，倚天的视频编解码性能均比x86实例更高，成本更低。

如图，上述两类视频编码规范的编码器X.264、X.265运行在ECS倚天实例上，都收获了20-40%性能提升；这个过程中我们进行了大量矢量指令优化，使性能大幅提高，优化软件可以向客户输出。

数据库场景：10-30%性能提升

数据库场景下，运行在ECS倚天实例上，相较与G7实例，开源软件Redis、Memcached有30%性能优势，MySQL和PGSQL有10-20%性能优势。

阿里集团电商业务所使用的Tair数据库也已经迁移到倚天平台，协议上兼容Redis，性能是开源Redis数据库的3倍。Tair支撑了多年天猫双11大促，有强大的缓存能力，需要把数据缓存到内存，消耗Memory资源。我们采用倚天强大的算力优势进行数据压缩，让内存成本降低60%，叠加倚天实例自带的eRDMA加速能力，可以提升吞吐量80%，时延降低15%以上。目前基于ECS倚天实例的Tair产品已经上线，大家可以在云上使用。

大数据场景：20-60%性能提升

在需要消耗大量IO、大量计算以及高内存带宽的大数据场景中，ECS倚天实例由于拥有独立物理核、Cache更大、网络时延更低等特点，运行Spark应用性能收益20%以上，搜索Elastic Search和流计算Flink场景性能收益达到40%和60%。上述大数据开源软件，直接编译即可在倚天实例上运行，欢迎大家试用。

科学计算：20%以上性能提升

在科学计算等场景下，相比于同规格x86云实例，运行在倚天实例上的基因、制药，汽车领域等方面的算法都有20%左右的收益，我们近期有两个伙伴测试分子动力学和EDA应用，甚至实现了性能翻倍。这主要是由于科学计算场景使用的主要是物理核资源，倚天实例与同规格的x86实例相比，核物理核数量是后者的两倍，计算性能更高。

阿里云弹性高性能计算平台E-HPC、弹性伸缩等云上工具已经支持ARM平台，主要科学算法也都可以平滑兼容。

AI推理：性能提升1倍

AI场景算力消耗增长飞快，成本占比急剧上升。推理场景下典型的搜推广客户都无法接受下调精度（影响模型准确度）降本。阿里云弹性计算团队和达摩院合作，推出了HIE-Engine动态量化方案，利用倚天实例的INT8加速能力，可将RestNet和Bert场景性能提升1倍，且精度没有损失。

降低碳排放、降低成本

对于企业客户来说，除了业务性能表现，IT碳排放和成本也很重要的一环。今天的这款倚天处理器，可以在CPU负载30%的情况下，每vCPU功耗比x86降低6倍，整机功耗降低60%以上。碳排放也等比降低。全国IDC年耗电量约2000多亿度，相当于两个三峡大坝的发电量，采用倚天实例进行替换，可以省下一整个三峡的电量。