阿里云服务器4核8G配置:ECS实例规格、CPU型号及使用场景说明

简介: 阿里云4核8G服务器ECS提供多种实例规格,包括高主频计算型hfc8i、计算型c8i、通用算力型u1、经济型e等。各规格配备不同CPU型号与主频性能,适用于机器学习、数据分析、游戏服务器、Web前端等多种场景。用户可根据需求选择Intel或AMD处理器,如第四代Xeon或AMD EPYC系列,满足高性能计算及企业级应用要求。更多详情参见阿里云官方文档。

阿里云4核8G服务器ECS规格有哪些?4C8G配置可选ECS高主频计算型hfc8i、ecs.c9i、计算型c8i、通用算力型u1、经济型e、计算型c7、AMD计算型c8a、性能增强计算型c8ae、计算型c8y、AMD计算型c7a等实例规格,阿小云整理不同4核8G云服务器CPU型号、处理器主频性能及使用场景说明

阿里云4核8G服务器ECS

阿里云服务器ECS页面:https://www.aliyun.com/product/ecs 点立即购买,如下图:

阿里云服务器ECS立即购买
阿里云服务器ECS立即购买

选择自定义购买,筛选选择4vCPU、8.0GiB,如下图:

阿里云ECS服务器4核8G配置大全

阿里云ECS服务器4核8G配置大全

阿里云4核8G服务器CPU型号主频、ECS规格、参考价格及使用场景如下:

高主频计算型 hfc8i

  • ECS实例规格:ecs.hfc8i.xlarge
  • CPU型号:第四代Intel® Xeon® 可扩展处理器(Sapphire Rapids),基频3.3 GHz,全核睿频3.9 GHz
  • 使用场景:高网络包收发场景,例如视频弹幕、电信业务转发、高性能前端服务器集群、大型多人在线游戏(MMO)前端、数据分析、批量计算、视频编码、高性能科学和工程应用

ecs.c9i

  • ECS实例规格:ecs.c9i.xlarge
  • CPU型号:采用Intel® Xeon® Granite Rapids,主频3.2 GHz,全核睿频3.6 GHz
  • 使用场景:机器学习推理应用,数据分析、批量计算、视频编码,游戏服务器前端,高性能科学和工程应用,Web前端服务器

计算型 c8i

  • ECS实例规格:ecs.c8i.xlarge
  • CPU型号:采用Intel®Xeon®Emerald Rapids或者Intel®Xeon®Sapphire Rapids,主频不低于2.7 GHz,全核睿频3.2 GHz
  • 使用场景:机器学习推理应用,数据分析、批量计算、视频编码,游戏服务器前端,高性能科学和工程应用,Web前端服务器

通用算力型 u1

  • ECS实例规格:ecs.u1-c1m2.xlarge
  • CPU型号:Intel ® Xeon ® Platinum可扩展处理器
  • 使用场景:中小类型和规模的企业级应用、网站和应用服务器、数据分析和计算、中小型数据库系统、缓存、搜索集群

经济型 e

  • ECS实例规格:ecs.e-c1m2.xlarge
  • CPU型号:Intel® Xeon® Platinum可扩展处理器
  • 使用场景:中小型网站建设、开发测试、轻量级应用

计算型 c7

  • ECS实例规格:ecs.c7.xlarge
  • CPU型号:第三代Intel® Xeon®可扩展处理器(Ice Lake),基频2.7 GHz,全核睿频3.5 GHz
  • 使用场景:高网络包收发场景,例如视频弹幕、电信业务转发、大型多人在线游戏(MMO)前端、Web前端服务器、数据分析、批量计算、视频编码、高性能科学和工程应用、安全可信计算场景、各种类型和规模的企业级应用、区块链场景

AMD 计算型 c8a

  • ECS实例规格:ecs.c8a.xlarge
  • CPU型号:AMD EPYC™ Genoa处理器,主频2.7 GHz,睿频最高3.7 GHz
  • 使用场景:大数据类应用,Web类应用,AI训练与推理,音视频转码类应用

性能增强计算型 c8ae

  • ECS实例规格:ecs.c8ae.xlarge
  • CPU型号:3.4 GHz主频的AMD EPYC™ Genoa处理器,单核睿频最高3.75 GHz
  • 使用场景:人工智能场景,如深度学习与训练、AI推理、HPC等高性能科学计算场景、大中型数据库系统、缓存、搜索集群、大型在线游戏服务器、其他对性能要求较高的通用类型的企业级应用

计算型 c8y

  • ECS实例规格:ecs.c8y.xlarge
  • CPU型号:2.75 GHz主频的倚天710处理器
  • 使用场景:容器、微服务,网站和应用服务器,视频编解码,高性能计算,基于CPU的机器学习

AMD 计算型 c7a

  • ECS实例规格:ecs.c7a.xlarge
  • CPU型号:2.55 GHz主频的AMD EPYC™ MILAN处理器,单核睿频最高3.5 GHz
  • 使用场景:视频编解码、高网络包收发场景,例如视频弹幕、电信业务转发、Web前端服务器、大型多人在线游戏(MMO)前端、测试开发,例如DevOps、数据分析、批量计算、高性能科学和工程应用、各种类型和规模的企业级应用

以上是阿小云整理ECS云服务器4核8G配置可选规格、CPU型号、参考价格及使用场景说明,更多ECS实例性能参数说明参考:https://help.aliyun.com/zh/ecs/user-guide/overview-of-instance-families

相关实践学习
借助OSS搭建在线教育视频课程分享网站
本教程介绍如何基于云服务器ECS和对象存储OSS,搭建一个在线教育视频课程分享网站。
7天玩转云服务器
云服务器ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,可降低 IT 成本,提升运维效率。本课程手把手带你了解ECS、掌握基本操作、动手实操快照管理、镜像管理等。了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
5天前
|
人工智能 安全 机器人
无代码革命:10分钟打造企业专属数据库查询AI机器人
随着数字化转型加速,企业对高效智能交互解决方案的需求日益增长。阿里云AppFlow推出的AI助手产品,借助创新网页集成技术,助力企业打造专业数据库查询助手。本文详细介绍通过三步流程将AI助手转化为数据库交互工具的核心优势与操作指南,包括全场景适配、智能渲染引擎及零代码配置等三大技术突破。同时提供Web集成与企业微信集成方案,帮助企业实现便捷部署与安全管理,提升内外部用户体验。
无代码革命:10分钟打造企业专属数据库查询AI机器人
|
1月前
|
开发框架 人工智能 Java
破茧成蝶:阿里云应用服务器让传统 J2EE 应用无缝升级 AI 原生时代
本文详细介绍了阿里云应用服务器如何助力传统J2EE应用实现智能化升级。文章分为三部分:第一部分阐述了传统J2EE应用在智能化转型中的痛点,如协议鸿沟、资源冲突和观测失明;第二部分展示了阿里云应用服务器的解决方案,包括兼容传统EJB容器与微服务架构、支持大模型即插即用及全景可观测性;第三部分则通过具体步骤说明如何基于EDAS开启J2EE应用的智能化进程,确保十年代码无需重写,轻松实现智能化跃迁。
248 39
|
5天前
|
SQL 自然语言处理 数据库
告别切屏|阿里云DMS MCP+通义灵码30分钟搞定电商秒杀开发
近日,阿里云数据管理DMS发布 开源DMS MCP Server,支持RDS、PolarDB、OLAP、NoSQL等40+主流数据源连接的多云通用数据MCP Server,一站式解决跨源数据安全访问。点击访问开源DMS MCP Server GitHub地址:https://github.com/aliyun/alibabacloud-dms-mcp-server
79 0
|
1月前
|
数据采集 人工智能 自然语言处理
|
1月前
|
机器学习/深度学习 设计模式 人工智能
深度解析Agent实现,定制自己的Manus
文章结合了理论分析与实践案例,旨在帮助读者系统地认识AI Agent的核心要素、设计模式以及未来发展方向。
809 99
深度解析Agent实现,定制自己的Manus
|
1月前
|
人工智能 资源调度 监控
LangChain脚本如何调度及提效?
本文介绍了通过任务调度系统SchedulerX管理LangChain脚本的方法。LangChain是开源的大模型开发框架,支持快速构建AI应用,而SchedulerX可托管AI任务,提供脚本版本管理、定时调度、资源优化等功能。文章重点讲解了脚本管理和调度、Prompt管理、资源利用率提升、限流控制、失败重试、依赖编排及企业级可观测性等内容。同时展望了AI任务调度的未来需求,如模型Failover、Tokens限流等,并提供了相关参考链接。
181 28
LangChain脚本如何调度及提效?
|
27天前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
AI 零成本搭建个人网站,小白 3 步搞定!通义灵码智能体+MCP 新玩法
通过AI技术,即使不编写代码也能高效开发项目。从生成诗朗诵网页到3D游戏创建,这些令人惊叹的操作如今触手可及。经过摸索,我利用AI成功上线了个人站点:https://koi0101-max.github.io/web。无需一行代码,借助强大的工具即可实现创意,让开发变得简单快捷!
960 68
|
25天前
|
人工智能 Java API
MCP客户端调用看这一篇就够了(Java版)
本文详细介绍了MCP(Model Context Protocol)客户端的开发方法,包括在没有MCP时的痛点、MCP的作用以及如何通过Spring-AI框架和原生SDK调用MCP服务。文章首先分析了MCP协议的必要性,接着分别讲解了Spring-AI框架和自研SDK的使用方式,涵盖配置LLM接口、工具注入、动态封装工具等步骤,并提供了代码示例。此外,还记录了开发过程中遇到的问题及解决办法,如版本冲突、服务连接超时等。最后,文章探讨了框架与原生SDK的选择,认为框架适合快速构建应用,而原生SDK更适合平台级开发,强调了两者结合使用的价值。
1514 27
MCP客户端调用看这一篇就够了(Java版)