Introduction
Les puces ARM s'imposent comme la référence des téléphones mobiles et des petits appareils depuis la sortie de l'Apple Newton en 1993, et équipent aujourd'hui la plupart de nos smartphones. Plus récemment, ces puces ont investi un nouveau terrain : le cloud computing. AWS Graviton, lancé par Amazon en 2018, est le premier processeur ARM conçu par un grand acteur du cloud.
Le modèle de la fonderie, éprouvé pour la conception et la fabrication de circuits intégrés, a été adapté à la production de CPU ARM destinés aux serveurs cloud. Voici comment il se déploie habituellement :
- ARM Holdings conçoit des cœurs SIP fondés sur l'architecture RISC et les concède sous licence à d'autres entreprises.
- Les hyperscalers (Amazon, Google et Azure), également fabricants de semi-conducteurs fabless, intègrent ces cœurs SIP, y ajoutent leurs personnalisations et réalisent des tape-outs pour leurs CPU.
- Ces tape-outs sont ensuite envoyés à une fonderie de semi-conducteurs pure-play pour la fabrication effective des composants.
La série Neoverse d'ARM est une famille de CPU pensée spécifiquement pour le cloud computing, le HPC et les workloads d'IA.
Dans cet article, nous allons benchmarker deux implémentations de l'architecture Neoverse V2 : AWS Graviton 4 et Google Axion. Nous avons écarté Azure Cobalt 100 de cette comparaison, car il s'appuie sur une variante légèrement différente de l'architecture Neoverse : Neoverse N.
La suite de tests
Les applications web figurent parmi les workloads cloud les plus fréquemment déployés. Pour évaluer les performances des CPU Graviton 4 et Axion sur ce type de workload, nous nous appuierons sur les TechEmpower Framework Benchmarks (TFB). Cette suite propose des tests pour de nombreux langages et frameworks ; par souci de simplicité, nous retiendrons le célèbre framework d'application réactive sur JVM, Vert.x.
Les tests TFB mesurent les performances des frameworks web sur des aspects comme le routage des requêtes, le traitement JSON, le débit et les interactions avec la base de données (mapping ORM, mise en cache et pooling de connexions). TFB requiert trois machines virtuelles pour s'exécuter : un serveur d'application qui héberge le framework web, un serveur de base de données et un générateur de charge.
Configuration de l'infrastructure
Côté AWS, nous avons utilisé 3 VM R8g.xlarge (4 vCPU, 32 Gio de mémoire) avec 20 Go de stockage (SSD gp3). Toutes ces VM ont été déployées dans une même AZ afin de réduire la latence réseau inter-AZ.
Côté GCP, nous avons opté pour des C4A-highmem-4 (4 vCPU, 32 Gio de mémoire) avec 20 Go de SSD. Toutes les VM sont déployées dans une même AZ.
Résultats du benchmark
TFB s'appuie sur un outil puissant, wrk, pour simuler des charges réalistes sur les serveurs d'application. Son principe :
- wrk génère différents niveaux de requêtes concurrentes, reproduisant des intensités de trafic utilisateur variées.
- Le benchmark mesure le nombre de lignes retournées pour chaque scénario de test.
- Plus ce nombre est élevé, meilleures sont les performances CPU : le processeur démontre sa capacité à traiter davantage de données sous charge.
Voici les résultats pour chacun des cas de test (plus la valeur est élevée, mieux c'est) :
Une valeur plus élevée traduit de meilleures performances et illustre la capacité du processeur à traiter davantage de données sous charge (plus c'est élevé, mieux c'est).
Le graphique suivant reprend ces chiffres sous forme de diagramme en barres. Il met en évidence l'écart de performance, en pourcentage, entre Graviton 4 et Axion.
Le graphique met en évidence l'écart de performance, en pourcentage, entre Graviton 4 et Axion (plus c'est élevé, mieux c'est).
Conclusion
Le constat est clair : Axion, la dernière puce ARM de GCP, surpasse AWS Graviton dans 5 cas de test sur 7. L'avantage d'Axion s'étend d'un gain notable de 9,85 % à une amélioration impressionnante de 47,79 % par rapport à Graviton 4. Dans seulement deux cas de test (plaintext et requêtes multiples), Graviton tire son épingle du jeu, devançant Axion de 2,57 % et 3,69 %. Une analyse plus poussée reste nécessaire pour déterminer le choix de puce optimal en fonction des exigences spécifiques de chaque application et des contraintes de coût.
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