自從微軟推出基于 Arm 架構的 Azure Cobalt 100 虛擬機 (VM)以來，已有眾多客戶選擇這款新實例運行各類用例。目前，Cobalt 100 虛擬機已在全球微軟 Azure 云的 32 個地區上線，并且持續快速擴展，為新一代數據中心工作負載帶來了性能、能效和可擴展性的大幅提升。這些提升源于專為賦能現代云原生應用設計的創新 Arm Neoverse 計算子系統 (Compute Subsystems, CSS) ，能實現更高的吞吐量和更低的能耗。

包括 One Trust 和 Databricks 在內的領先軟件供應商對于該款實例均給予高度認可，強調不僅能顯著提升性能和能效，還有助于節省成本。這與行業向異構計算架構轉型的趨勢相契合，Arm 可擴展且高能效的計算平臺讓超大規模云服務提供商在滿足日益增長的性能需求時，不用犧牲可持續發展目標。與此同時，Teams 和 Microsoft Defender for Endpoint 等微軟服務在此類實例上的性能最高提升了 45%。

Arm 近期在 Cobalt 100 實例上，對內存數據庫、Web 服務器和量化金融等多項工作負載進行了基準測試，并和基于 AMD Genoa 的 Azure 實例進行了比較。測試結果直觀展現了在基于 Arm 架構的 Azure Cobalt 100 虛擬機上運行工作負載，能獲得的性能與能效提升，也印證了 Cobalt 100 的設計目標：提供顯著的性價比優勢、廣泛適配各類工作負載，以及大幅節約成本。

Cobalt 100 上通用工作負載的性能提升

Redis 仍是現代分布式應用的核心組件，尤其是在實時數據處理和緩存方面。D4ps_v6 Cobalt 100 實例在性能和性價比上表現亮眼，與 AMD Genoa D4as_v6 實例相比，性能提升 48%，性價比提高 91%。這充分體現了在微服務和對延遲敏感的實時數據交互主導的云原生應用軟件棧中，Arm 架構能有效提升實際運行性能。

同時，對 Nginx 等 Web 基礎設施和網絡工作負載的測量，顯示了 Cobalt 100 在計算、內存和 I/O 方面具有均衡的性能。基準測試顯示，在負載均衡業務上，基于 Arm 架構的 D4ps_v6 Cobalt 100 實例與 AMD Genoa D4as_v6 實例相比，性能提升 53%，性價比提高 99%。

最后，在 QuantLib（一個用于金融工具建模、定價和風險管理的開源量化金融庫）的 GCC/G++-15 基準測試中，D4ps_v6 Cobalt 100 實例相較于 AMD Genoa D4as_v6 實例，性能提升 47%，性價比提高 89%。

能效、可擴展性與實際價值

Arm 與 Microsoft Azure 在創新技術方面不斷保持密切合作，包括近期 Cobalt 200 處理器的推出。雙方的合作展示了基于 Arm 架構的定制芯片正助力 AI 驅動的云基礎設施規模化地實現新的性能與能效水準。

Cobalt 100 實例延續了 Arm 標志性的能效優勢——在性能提升的同時，能耗并沒有同比增加。這一特性讓云計算運營商和云服務客戶都能獲得更優的性價比。例如，ONNX Runtime 中的 Arm 優化與 Cobalt 100 處理器相結合，大幅提升了大語言模型 (LLM) 推理的 AI 性能，與基于 AMD Genoa 的實例相比，性能最高提升 1.9 倍，性價比最多提高 2.8 倍。

無論客戶是運行高頻交易系統、緩存層、API 前端還是 Java 微服務，Cobalt 100 都能提供卓越的性能與能效，助力客戶自信地推進未來的規模化發展。 隨著 Arm 生態系統在軟件、工具和芯片合作伙伴方面的持續拓展，開發者將受益于這一專為云計算長期創新和可持續發展打造的平臺。

* 腳注：所有基準測試結果均在可控且可重復的測試環境中獲得，采用了最新可用的軟件與平臺配置。測試基于 Ubuntu 25.04 系統機型，所有對比平臺（Cobalt100、Genoa 和 Emerald Rapids）均使用一致的內核、編譯器與運行時環境。每項工作負載均執行多次，以確保測量結果的一致性和統計有效性。

通用測試原則

所有平臺的基準測試均采用相同的線程數、客戶端配置和運行時參數。NUMA 和內存設置按實例類型進行了統一； HugePages、THP 與 swapiness 設置進行了標準化。所有系統均使用相同的操作系統映像、編譯器版本 (GCC/G++ 15.0.1) 和庫版本 (OpenSSL 3.4.1, GlibC 2.41)。

基準測試范圍

Redis、PostgreSQL 和 MySQL：通過 Memtier 和 HammerDB (TPROC-C) 測量吞吐量和每美元吞吐量。

SPECjbb 2015：在 Ubuntu 25.04 上使用 OpenJDK 21，評估綜合性能、max-jOPS 和 critical-jOPS /$。

Nginx：使用 wrk 工具，在固定連接數和線程數的條件下，測量第 99 百分位延遲下的 HTTPS 負載均衡吞吐量。

QuantLib：采用 GCC 15 與供應商 LLVM 工具鏈構建金融分析工作負載，分別測量單線程與使能所有 vCPU 時的性能。