Schema eines AWS-Servers: links der Hauptprozessor mit Kunden-Software, rechts daneben die abgetrennten Nitro-Karten für Netzwerk und Speicher, darunter der schlanke Hypervisor und der Sicherheitschip, verbunden durch Pfeile für den Datenfluss.

Nitro-Chips

Nitro-Chips sind selbst entwickelte Spezialbausteine von Amazon, die in den Servern der Cloud-Sparte AWS stecken. Sie übernehmen Verwaltungsaufgaben wie Netzwerk, Speicherzugriff und Sicherheit, damit die eigentlichen Hauptprozessoren fast ihre gesamte Leistung für die Kunden übrig haben.

Große Internetfirmen betreiben riesige Hallen voller Computer, sogenannte Rechenzentren. Dort mieten Kunden Rechenleistung, statt eigene Rechner zu kaufen. In den Servern von Amazon steckt neben dem normalen Hauptprozessor noch weitere eigene Hardware: die Nitro-Chips. Diese Bausteine erledigen die Arbeit rund um den eigentlichen Rechenjob, also das Verschicken von Daten übers Netzwerk, das Lesen und Schreiben auf Festplatten und die Kontrolle darüber, wer auf was zugreifen darf. Amazon hat sie selbst entworfen und setzt sie seit 2017 in seiner Cloud-Sparte AWS ein. Ein einzelner Server enthält dabei meist mehrere solcher Karten mit unterschiedlichen Aufgaben.

Was Amazon damit gewinnt

Früher lief die Verwaltung eines Servers auf demselben Prozessor wie die Programme der Kunden. Diese Verwaltungssoftware heißt Hypervisor. Sie teilt einen physischen Rechner in mehrere virtuelle Rechner auf, die sich unabhängig voneinander anfühlen. Das kostete früher spürbar Leistung: Schätzungen sprachen von rund 30 Prozent, die für die Verwaltung draufgingen. Diese Rechenzeit konnte Amazon nicht verkaufen.

Nitro verschiebt diese Arbeit auf eigene Chips. Der Hauptprozessor gehört dadurch fast vollständig dem Kunden. Bei hunderttausenden Servern ist das ein enormer wirtschaftlicher Hebel. Amazon kann günstiger anbieten oder mehr verdienen, ohne mehr Hardware zu kaufen.

Dazu kommt die Sicherheit. Weil die Verwaltung auf getrennter Hardware läuft, kommt sie an die Daten der Kunden gar nicht heran. Selbst Amazon-Mitarbeiter haben keinen einfachen Zugriff auf laufende Kundensysteme. Für Banken, Krankenhäuser und Behörden ist genau das ein Argument, überhaupt in die Cloud zu gehen.

Arbeitsteilung im Server

Ein Nitro-Server besteht grob aus drei Teilen. Erstens die Nitro-Karten: Steckkarten mit eigenen Chips, die Netzwerk und Speicher bedienen. Zweitens ein sehr schlanker Hypervisor, der nur noch die Rechenkerne verteilt und sonst kaum etwas tut. Drittens ein Sicherheitschip, der beim Einschalten prüft, ob die Software auf dem Server unverändert ist.

Man kann sich das wie ein Restaurant vorstellen. Der Koch ist der Hauptprozessor und soll ausschließlich kochen. Einkauf, Abrechnung und Türkontrolle übernehmen eigene Leute mit eigenen Räumen. Der Koch bekommt davon nichts mit und wird nicht unterbrochen. Und wer an der Tür steht, betritt die Küche nie.

Wichtig ist die Abgrenzung zu anderen Amazon-Chips. Nitro rechnet nicht selbst an KI-Modellen. Dafür gibt es bei AWS die Chipfamilien Trainium fürs Training und Inferentia fürs Beantworten von Anfragen. Nitro sorgt nur dafür, dass diese Spezialchips sauber und schnell mit Daten versorgt werden.

Nitro in Preislisten und Quartalszahlen

Direkt sichtbar wird Nitro selten, denn niemand kauft einen Nitro-Chip im Laden. Wer aber bei AWS einen Server mietet, nutzt ihn praktisch immer. Fast alle aktuellen Servertypen bei AWS basieren auf dieser Technik. In den technischen Datenblättern taucht sie als Begründung für hohe Netzwerkgeschwindigkeiten auf.

In Wirtschaftsnachrichten erscheint Nitro als Beispiel für einen Trend: Große Cloud-Anbieter entwickeln ihre Chips zunehmend selbst, statt sie einzukaufen. Google, Microsoft und Meta tun Ähnliches. Für Zulieferer wie Intel oder Nvidia bedeutet das langfristig weniger Verhandlungsmacht.

Ein verbreiteter Irrtum ist, Nitro mache Server schneller im Sinne von leistungsfähigeren Prozessoren. Das stimmt nicht. Die Rechenkerne bleiben dieselben, sie werden nur nicht mehr durch Nebenaufgaben ausgebremst. Der Gewinn liegt in der Aufgabenteilung, nicht in mehr Rohleistung.

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