阿里云u2i云服务器ECS通用算力型实例,CPU采用Intel Xeon Platinum可扩展处理器

简介: 阿里云ECS通用算力型u2i实例,基于全新CIPU架构,搭载Intel Xeon Platinum处理器,支持第五、六代至强平台,提供最高32vCPU配置,标配ESSD Entry云盘,兼具高性能与低成本,适用于Web服务、Java应用、中小型数据库等企业级场景。

阿里云服务器ECS通用算力型u2i实例作为企业级入门独享实例,CPU采用Intel Xeon Platinum可扩展处理器,可用于web、java、中小型数据库、离线业务、通用企业应用场景,兼容多代际服务器(支持Intel最新第五代和第六代至强处理器平台),u2i实例提供企业级的性能保证,满足客户对成本敏感的业务需求。阿小云整理详细ECS通用算力型u2i云服务器架构、CPU处理器及性能参数详细说明,详细参考云服务器ECS页面:https://www.aliyun.com/product/ecs

阿里云服务器ECS通用算力型u2i实例.jpg

阿里云服务器ECS通用算力型u2i实例

云服务器ECS通用算力型u2i实例

阿里云服务器u2i实例通用算力型采用阿里云全新CIPU架构,兼容多代际服务器,支持Intel最新的第五代和第六代至强平台,u2i云服务器具有以下特性:

  • 兼容新代平台,特性统一化:兼容最新代际Intel平台(第五、六代英特尔®至强®),提供统一的平台特性
  • 标配ESSD云盘,低成本优选:标配支持ESSD Entry云盘,提供更低成本的云盘方案
  • 规格配置丰富,高至32vCPU:规格配置丰富,支持1:1/1:2/1:4/1:8等多种配置,最大支持32vCPU规格

阿里云服务器ECS通用算力型u2i实例计算、存储及网络特性如下:

计算性能:

  • 处理器与内存配比为1:1/1:2/1:4/1:8
  • 处理器:Intel ® Xeon ® Platinum可扩展处理器

存储性能:

  • I/O优化实例
  • 支持NVMe协议
  • 支持的云盘类型:ESSD Entry云盘、ESSD云盘和ESSD AutoPL云盘
  • 小规格实例云盘IOPS和云盘带宽具备突发能力

网络性能:

  • 支持IPv4、IPv6
  • 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强)

u2i云服务器适用场景:

云服务器ECS通用算力型u2i实例适用于以下场景:

ECS通用算力型u2i实例性能参数表

不同CPU内存配置的u2i云服务器网络带宽、网络收发包PPS、连接数、多队列、IPv4、IPv6、云盘IOPS性能参数表如下:

实例规格 vCPU 内存(GiB) 网络带宽基础/突发(Gbit/s) 网络收发包PPS 连接数 多队列 弹性网卡 单网卡私有IPv4地址数 单网卡IPv6地址数 云盘IOPS基础/突发 云盘带宽基础/突发(Gbit/s)
ecs.u2i-c1m1.large 2 2 2/最高15 90万 最高30万 2 3 6 6 2万/最高20万 1.5/10
ecs.u2i-c1m1.xlarge 4 4 3/最高15 110万 最高30万 2 4 15 15 4万/最高20万 2/10
ecs.u2i-c1m1.2xlarge 8 8 5/最高15 130万 最高30万 4 4 15 15 5万/最高20万 3/10
ecs.u2i-c1m1.3xlarge 12 12 8/最高15 180万 最高30万 6 8 15 15 6万/最高20万 4/10
ecs.u2i-c1m1.4xlarge 16 16 10/最高25 240万 最高35万 8 8 30 30 8万/最高20万 5/10
ecs.u2i-c1m1.6xlarge 24 24 12/最高25 300万 最高40万 12 8 30 30 10万/最高20万 6/10
ecs.u2i-c1m1.8xlarge 32 32 16/最高32 400万 最高60万 16 8 30 30 16万/最高30万 8/12
ecs.u2i-c1m2.large 2 4 2/最高15 90万 最高30万 2 3 6 6 2万/最高20万 1.5/10
ecs.u2i-c1m2.xlarge 4 8 3/最高15 110万 最高30万 2 4 15 15 4万/最高20万 2/10
ecs.u2i-c1m2.2xlarge 8 16 5/最高15 130万 最高30万 4 4 15 15 5万/最高20万 3/10
ecs.u2i-c1m2.3xlarge 12 24 8/最高15 180万 最高30万 6 8 15 15 6万/最高20万 4/10
ecs.u2i-c1m2.4xlarge 16 32 10/最高25 240万 最高35万 8 8 30 30 8万/最高20万 5/10
ecs.u2i-c1m2.6xlarge 24 48 12/最高25 300万 最高40万 12 8 30 30 10万/最高20万 6/10
ecs.u2i-c1m2.8xlarge 32 64 16/最高32 400万 最高60万 16 8 30 30 16万/最高30万 8/12
ecs.u2i-c1m4.large 2 8 2/最高15 90万 最高30万 2 3 6 6 2万/最高20万 1.5/10
ecs.u2i-c1m4.xlarge 4 16 3/最高15 110万 最高30万 2 4 15 15 4万/最高20万 2/10
ecs.u2i-c1m4.2xlarge 8 32 5/最高15 130万 最高30万 4 4 15 15 5万/最高20万 3/10
ecs.u2i-c1m4.3xlarge 12 48 8/最高15 180万 最高30万 6 8 15 15 6万/最高20万 4/10
ecs.u2i-c1m4.4xlarge 16 64 10/最高25 240万 最高35万 8 8 30 30 8万/最高20万 5/10
ecs.u2i-c1m4.6xlarge 24 96 12/最高25 300万 最高40万 12 8 30 30 10万/最高20万 6/10
ecs.u2i-c1m4.8xlarge 32 128 16/最高32 400万 最高60万 16 8 30 30 16万/最高30万 8/12
ecs.u2i-c1m8.large 2 16 2/最高15 90万 最高30万 2 3 6 6 2万/最高20万 1.5/10
ecs.u2i-c1m8.xlarge 4 32 3/最高15 110万 最高30万 2 4 15 15 4万/最高20万 2/10
ecs.u2i-c1m8.2xlarge 8 64 5/最高15 130万 最高30万 4 4 15 15 5万/最高20万 3/10
ecs.u2i-c1m8.3xlarge 12 96 8/最高15 180万 最高30万 6 8 15 15 6万/最高20万 4/10
ecs.u2i-c1m8.4xlarge 16 128 10/最高25 240万 最高35万 8 8 30 30 8万/最高20万 5/10
ecs.u2i-c1m8.6xlarge 24 192 12/最高25 300万 最高40万 12 8 30 30 10万/最高20万 6/10
ecs.u2i-c1m8.8xlarge 32 256 16/最高32 400万 最高60万 16 8 30 30 16万/最高30万 8/12

更多关于阿里云服务器ECS通用算力型u2i实例的说明,请移步到云服务器ECS页面查看:https://www.aliyun.com/product/ecs

相关文章
|
7天前
|
数据采集 人工智能 安全
|
16天前
|
云安全 监控 安全
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:七十、小树成林,聚沙成塔:随机森林与大模型的协同进化
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来提高准确性和稳定性。其核心思想包括两个随机性:Bootstrap采样(每棵树使用不同的训练子集)和特征随机选择(每棵树分裂时只考虑部分特征)。这种方法能有效处理大规模高维数据,避免过拟合,并评估特征重要性。随机森林的超参数如树的数量、最大深度等可通过网格搜索优化。该算法兼具强大预测能力和工程化优势,是机器学习中的常用基础模型。
266 155
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:六十九、Bootstrap采样在大模型评估中的应用:从置信区间到模型稳定性
Bootstrap采样是一种通过有放回重抽样来评估模型性能的统计方法。它通过从原始数据集中随机抽取样本形成多个Bootstrap数据集,计算统计量(如均值、标准差)的分布,适用于小样本和非参数场景。该方法能估计标准误、构建置信区间,并量化模型不确定性,但对计算资源要求较高。Bootstrap特别适合评估大模型的泛化能力和稳定性,在集成学习、假设检验等领域也有广泛应用。与传统方法相比,Bootstrap不依赖分布假设,在非正态数据中表现更稳健。
206 105
|
9天前
|
SQL 自然语言处理 调度
Agent Skills 的一次工程实践
**本文采用 Agent Skills 实现整体智能体**,开发框架采用 AgentScope,模型使用 **qwen3-max**。Agent Skills 是 Anthropic 新推出的一种有别于mcp server的一种开发方式,用于为 AI **引入可共享的专业技能**。经验封装到**可发现、可复用的能力单元**中,每个技能以文件夹形式存在,包含特定任务的指导性说明(SKILL.md 文件)、脚本代码和资源等 。大模型可以根据需要动态加载这些技能,从而扩展自身的功能。目前不少国内外的一些框架也开始支持此种的开发方式,详细介绍如下。
717 5
|
13天前
|
人工智能 自然语言处理 API
一句话生成拓扑图!AI+Draw.io 封神开源组合,工具让你的效率爆炸
一句话生成拓扑图!next-ai-draw-io 结合 AI 与 Draw.io,通过自然语言秒出架构图,支持私有部署、免费大模型接口,彻底解放生产力,绘图效率直接爆炸。
812 153