Arm64 ले 2025 AWS Lambda बेन्चमार्कमा x86 लाई क्रश गर्छ, ठूलो प्रदर्शन बढाउँछ र कम्प्युट लागत घटाउँछ

• आर्म 64 tensive कार्यमा CPU भन्दा छिटो पूरा गर्नको लागि रस्ट x86
• Arm64 ले सबै रन टाइमहरूमा कोल्ड स्टार्ट विलम्बतालाई 24% सम्म घटाउँछ
• आर्म ६४ मा पाइथन ३.११ ले मेमोरी-हेभी वर्कलोडहरूमा नयाँ संस्करणहरू भन्दा राम्रो प्रदर्शन गर्छ

AWS Lambda को बेन्चमार्किङले यस वर्षको सबै भन्दा धेरै कन्सर्ट 4 मा x8 architecture लाई देखाउँछ। कार्यभार।

Node.js, पाइथन र रस्ट रनटाइमहरूमा CPU-गहन, मेमोरी-गहन, र हल्का वर्कलोडहरू समावेश गरिएको परीक्षणहरू। data-hl-processed=”none”/>

उत्पादन वातावरणमा यी प्रदर्शन सुधारहरू कम्पाउन्ड हुन्छन् जहाँ बारम्बार चिसो सुरु हुन्छ।

लागत विश्लेषणले देखाउँछ कि arm64 ले x86 को तुलनामा औसतमा 30% कम कम्प्युट लागतहरू प्रदान गर्दछ।

मेमोरी-हेवी वर्कलोडहरूको लागि, लागत बचत 42% सम्म पुग्यो, विशेष गरी

वर्कलोडको लागि। कच्चा गणनाको सट्टा I/O विलम्बतामा धेरै निर्भर रहनुहोस्, आर्किटेक्चरहरू बीच न्यूनतम कार्यसम्पादन भिन्नता देखायो।

यसले यी परिदृश्यहरूमा रनटाइम चयन भन्दा लागत अप्टिमाइजेसनले बढी महत्त्व राख्छ भनेर देखाउँछ।

CPU-गहन र मेमोरी-गहन कार्यभारहरू, arm64-को उत्पादनमा बलियो रूपमा डेलिभर गर्ने मूल्यको पुष्टि गर्न लागत अनुकूलन। डिप्लोयमेन्टहरू।

यी बेन्चमार्कहरूले arm64 पूर्वनिर्धारित हुनु पर्छ भन्ने संकेत गर्छ CPU धेरै जसो Lambda वर्कलोडहरूका लागि लक्षित पुस्तकालय अनुकूलता समस्याहरू देखा पर्दैन।

आर्म६४ मा रस्ट वर्कलोडहरूले कार्यसम्पादन र लागत बचत दुवैलाई अधिकतम बनाउँछ, जबकि पाइथन 3.11js2 को लागि अन्य ठोस प्रयोगहरू प्रदान गर्दैनन्। केसहरू।

इन्टरप्राइज-स्केल अनुप्रयोगहरूको लागि Lambda मा भर परेका संस्थाहरू वा एउटै डेटा केन्द्र ले प्रभावकारितामा स्पष्ट सुधारहरू देख्न सक्नेछ।

एक वर्कस्टेशन परिप्रेक्ष्यमा, परिणामहरूले सुझाव दिन्छ कि स्थानीय रूपमा CPU-सघन वर्कलोडहरूका लागि कम्पाइल गर्ने विकासकर्ताहरूले पनि arm64-नेटिभ निर्माणहरूबाट लाभ उठाउन सक्छन्।

यद्यपि यी बेन्चमार्कहरू, व्यक्तिगत कन्फिगरेसनहरू र कार्यभारहरूमा निर्भरताहरू विस्तार गर्न सक्छन्। त्यसैले पूर्ण-स्तर अपनाउन अघि थप परीक्षणहरू गर्न सल्लाह दिइन्छ।

उद्यम-स्केल अनुप्रयोगहरू वा एकल डेटा केन्द्र ले प्रभावकारितामा ठोस सुधारहरू देख्नेछ।

वर्कस्टेशन परिप्रेक्ष्यमा, नतिजाहरूले सुझाव दिन्छ कि स्थानीय रूपमा CPU-गहन कार्यभारहरूको लागि कम्पाइल गर्ने विकासकर्ताहरूले पनि arm64-स्थानीय निर्माणहरूबाट लाभ उठाउन सक्छन्। वर्कलोड र निर्भरता कन्फिगरेसनले विभिन्न परिणामहरू ल्याउन सक्छ, त्यसैले पूर्ण-स्केल अपनाउन अघि थप परीक्षणहरू सल्लाह दिइन्छ।

Google समाचारमा TechRadar फलो गर्नुहोस् र हामीलाई रुचाइएको स्रोतको रूपमा थप्नुहोस्हाम्रो समाचार, फिडको समीक्षा र विज्ञहरू लिनुहोस्। फलो गर्ने बटनमा क्लिक गर्न नबिर्सनुहोस्!

र पक्कै पनि तपाईं पनि TikTok मा TechRadar फलो गर्नुहोस् समाचार, समीक्षा, भिडियो फारममा अनबक्सिङका लागि, र हामीबाट नियमित अपडेटहरू प्राप्त गर्नुहोस् WhatsApp पनि।