内存优化型实例 - Amazon Elastic Compute Cloud
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内存优化型实例

内存优化型实例旨在让处理内存中的大型数据集的工作负载实现快速性能。

R5、R5a、R5b 和 R5n 实例

这些实例非常适合以下用途：

  • 高性能数据库，包括关系型数据库 MySQL 和 NoSQL（例如 MongoDB 数据库、Cassandra 数据库）。

  • 提供键值型数据内存缓存功能的分布式 Web 级缓存存储，例如 Memcached 和 Redis。

  • 使用用于商业智能的优化型数据存储格式与分析的内存数据库，例如 SAP HANA。

  • 使用 Hadoop 和 Spark 集群对大型非结构化数据进行实时处理的应用程序

  • 高性能计算 (HPC) 和 Electronic Design Automation (EDA) 应用程序。

裸机实例（如 r5.metal）为应用程序提供对主机服务器的物理资源（如处理器和内存）的直接访问。

R6a 实例

这些实例非常适合运行内存密集型工作负载，如下所示：

  • 高性能数据库，例如关系型数据库和 NoSQL

  • 分布式 Web 扩展内存中缓存，例如 Memcached 和 Redis

  • 实时大数据分析，例如 Hadoop 和 Spark 集群

Hpc6id 实例

这些实例非常适合运行高性能计算 (HPC) 工作负载，例如：

  • 地震和水库

  • 崩溃模拟

  • 有限元分析

R6g 和 R6gd 实例

这些实例由 Amazon Graviton2 处理器提供支持，非常适合运行内存密集型工作负载，例如：

  • 开源数据库，例如 MySQL、MariaDB 和 PostgreSQL

  • 内存缓存，例如 Memcached、Redis 和 KeyDB

裸机实例（如 r6g.metal）为应用程序提供对主机服务器的物理资源（如处理器和内存）的直接访问。

R6i 和 R6id 实例

这些实例非常适合运行内存密集型工作负载，如下所示：

  • 高性能数据库，例如关系型数据库和 NoSQL

  • 内存数据库，例如 SAP HANA

  • 分布式 Web 级内存缓存，例如 Memcached 和 Redis

  • 实时大数据分析，例如 Hadoop 和 Spark 集群

R6in 和 R6idn 实例

这些实例非常适合网络密集型工作负载，例如：

  • 高性能关系型数据库 MySQL 和 NoSQL。例如 MongoDB 数据库和 Cassandra 数据库

  • 提供键值型数据内存缓存功能的分布式 Web 级缓存存储，例如 Memcached 和 Redis

  • 使用用于商业智能的优化型数据存储格式与分析的内存数据库，例如 SAP HANA

  • 金融服务的实时大数据分析，例如 Hadoop 和 Spark 集群

有关更多信息，请参阅 Amazon EC2 R6i 实例。

R7iz 实例

R7iz 是由第四代英特尔至强处理器提供支持的高频和高内存实例。它们提供高达 3.9 GHz 的持续全核睿频、高达 1024 GB 的系统内存、高达 50 Gbps 的网络带宽和高达 40 Gbps 的专用 Amazon EBS 带宽。

R7iz 实例非常适合需要高计算和高内存组合的工作负载，例如以下各项：

  • 电子设计自动化

  • 关系数据库

  • 数据分析模拟

有关更多信息，请参阅 Amazon EC2 R7iz 实例。

R7g 和 R7gd 实例

这些实例由 Amazon Graviton3 处理器提供支持，非常适合运行内存密集型工作负载，例如：

  • 开源数据库，例如 MySQL、MariaDB 和 PostgreSQL

  • 内存缓存，例如 Memcached、Redis 和 KeyDB

有关更多信息，请参阅 Amazon EC2 R7g 实例。

内存增强型 (u-*) 实例

这些实例为每个实例提供 3 TiB、6 TiB、9 TiB、12 TiB、18 TiB 和 24 TiB 内存。这些实例适合运行大型内存中数据库，包括 SAP HANA 内存中数据库的生产部署。

X1 实例

这些实例非常适合以下用途：

  • 内存中数据库，如 SAP HANA，包含针对 Business Suite S/4HANA、Business Suite on HANA (SoH)、Business Warehouse on HANA (BW) 和 Data Mart Solutions on HANA 的 SAP 认证支持。有关更多信息，请参阅 Amazon 云上的 SAP HANA。

  • 大数据处理引擎 (如 Apache Spark 或 Presto)。

  • 高性能计算 (HPC) 应用程序。

X1e 实例

这些实例非常适合以下用途：

  • 高性能数据库。

  • 内存中数据库，例如 SAP HANA。有关更多信息，请参阅 Amazon 云上的 SAP HANA。

  • 内存密集型企业应用程序。

X2gd 实例

这些实例非常适合以下用途：

  • 内存中数据库，例如 Redis 和 Memcached。

  • 关系数据库，例如 MySQL 和 PostGreSQL。

  • Electronic Design Automation (EDA) 工作负载，例如物理验证和布局工具。

  • 内存密集型工作负载，例如实时分析和实时缓存服务器。

X2idn、X2iedn 和 X2iezn 实例

这些实例非常适合以下用途：

  • 内存中数据库，例如 Redis 和 Memcached。

  • 关系数据库，例如 MySQL 和 PostGreSQL。

  • Electronic Design Automation (EDA) 工作负载，例如物理验证和布局工具。

  • 内存密集型工作负载，例如实时分析和实时缓存服务器。

X2idn 和 X2iedn 实例支持 io2 Block Express 卷。在启动过程中或启动之后，附至 X2idn 和 X2iedn 实例的所有 io2 卷会自动在 EBS Block Express 上运行。有关更多信息，请参阅 io2 Block Express 卷。

z1d 实例

这些实例提供较高的计算容量和较高的内存数量，非常适合以下用途：

  • Electronic Design Automation (EDA)

  • 关系数据库工作负载

z1d.metal 实例为应用程序提供对主机服务器的物理资源 (如处理器和内存) 的直接访问。

硬件规格

以下是内存优化型实例的硬件规格摘要。虚拟中央处理单元（vCPU）表示分配给虚拟机（VM）的物理 CPU 的一部分。对于 x86 实例，每个内核有两个 vCPU。对于 Graviton 实例，每个内核有一个 vCPU。

实例类型 默认 vCPU 内存（GiB）
hpc6id.32xlarge 64 1024.00
r3.large 2 15.00
r3.xlarge 4 30.50
r3.2xlarge 8 61.00
r3.4xlarge 16 122.00
r3.8xlarge 32 244.00
r4.large 2 15.25
r4.xlarge 4 30.50
r4.2xlarge 8 61.00
r4.4xlarge 16 122.00
r4.8xlarge 32 244.00
r4.16xlarge 64 488.00
r5.large 2 16.00
r5.xlarge 4 32.00
r5.2xlarge 8 64.00
r5.4xlarge 16 128.00
r5.8xlarge 32 256.00
r5.12xlarge 48 384.00
r5.16xlarge 64 512.00
r5.24xlarge 96 768.00
r5.metal 96 768.00
r5a.large 2 16.00
r5a.xlarge 4 32.00
r5a.2xlarge 8 64.00
r5a.4xlarge 16 128.00
r5a.8xlarge 32 256.00
r5a.12xlarge 48 384.00
r5a.16xlarge 64 512.00
r5a.24xlarge 96 768.00
r5ad.large 2 16.00
r5ad.xlarge 4 32.00
r5ad.2xlarge 8 64.00
r5ad.4xlarge 16 128.00
r5ad.8xlarge 32 256.00
r5ad.12xlarge 48 384.00
r5ad.16xlarge 64 512.00
r5ad.24xlarge 96 768.00
r5b.large 2 16.00
r5b.xlarge 4 32.00
r5b.2xlarge 8 64.00
r5b.4xlarge 16 128.00
r5b.8xlarge 32 256.00
r5b.12xlarge 48 384.00
r5b.16xlarge 64 512.00
r5b.24xlarge 96 768.00
r5b.metal 96 768.00
r5d.large 2 16.00
r5d.xlarge 4 32.00
r5d.2xlarge 8 64.00
r5d.4xlarge 16 128.00
r5d.8xlarge 32 256.00
r5d.12xlarge 48 384.00
r5d.16xlarge 64 512.00
r5d.24xlarge 96 768.00
r5d.metal 96 768.00
r5dn.large 2 16.00
r5dn.xlarge 4 32.00
r5dn.2xlarge 8 64.00
r5dn.4xlarge 16 128.00
r5dn.8xlarge 32 256.00
r5dn.12xlarge 48 384.00
r5dn.16xlarge 64 512.00
r5dn.24xlarge 96 768.00
r5dn.metal 96 768.00
r5n.large 2 16.00
r5n.xlarge 4 32.00
r5n.2xlarge 8 64.00
r5n.4xlarge 16 128.00
r5n.8xlarge 32 256.00
r5n.12xlarge 48 384.00
r5n.16xlarge 64 512.00
r5n.24xlarge 96 768.00
r5n.metal 96 768.00
r6a.large 2 16.00
r6a.xlarge 4 32.00
r6g.2xlarge 8 64.00
r6a.4xlarge 16 128.00
r6a.8xlarge 32 256.00
r6a.12xlarge 48 384.00
r6a.16xlarge 64 512.00
r6a.24xlarge 96 768.00
r6a.32xlarge 128 1024.00
r6a.48xlarge 192 1536.00
r6a.metal 192 1536.00
r6g.medium 1 8.00
r6g.large 2 16.00
r6g.xlarge 4 32.00
r6g.2xlarge 8 64.00
r6g.4xlarge 16 128.00
r6g.8xlarge 32 256.00
r6g.12xlarge 48 384.00
r6g.16xlarge 64 512.00
r6g.metal 64 512.00
r6gd.medium 1 8.00
r6gd.large 2 16.00
r6gd.xlarge 4 32.00
r6gd.2xlarge 8 64.00
r6gd.4xlarge 16 128.00
r6gd.8xlarge 32 256.00
r6gd.12xlarge 48 384.00
r6gd.16xlarge 64 512.00
r6gd.metal 64 512.00
r6i.large 2 16.00
r6i.xlarge 4 32.00
r6i.2xlarge 8 64.00
r6i.4xlarge 16 128.00
r6i.8xlarge 32 256.00
r6i.12xlarge 48 384.00
r6i.16xlarge 64 512.00
r6i.24xlarge 96 768.00
r6i.32xlarge 128 1024.00
r6i.metal 128 1024.00
r6idn.large 2 16.00
r6idn.xlarge 4 32.00
r6idn.2xlarge 8 64.00
r6idn.4xlarge 16 128.00
r6idn.8xlarge 32 256.00
r6idn.12xlarge 48 384.00
r6idn.16xlarge 64 512.00
r6idn.24xlarge 96 768.00
r6idn.32xlarge 128 1024.00
r6idn.metal 128 1024.00
r6in.large 2 16.00
r6in.xlarge 4 32.00
r6in.2xlarge 8 64.00
r6in.4xlarge 16 128.00
r6in.8xlarge 32 256.00
r6in.12xlarge 48 384.00
r6in.16xlarge 64 512.00
r6in.24xlarge 96 768.00
r6in.32xlarge 128 1024.00
r6in.metal 128 1024.00
r6id.large 2 16.00
r6id.xlarge 4 32.00
r6gd.2xlarge 8 64.00
r6id.4xlarge 16 128.00
r6id.8xlarge 32 256.00
r6id.12xlarge 48 384.00
r6id.16xlarge 64 512.00
r6id.24xlarge 96 768.00
r6id.32xlarge 128 1024.00
r6id.metal 128 1024.00
r7g.medium 1 8.00
r7g.large 2 16.00
r7g.xlarge 4 32.00
r7g.2xlarge 8 64.00
r7g.4xlarge 16 128.00
r7g.8xlarge 32 256.00
r7g.12xlarge 48 384.00
r7g.16xlarge 64 512.00
r7g.metal 64 512.00
r7gd.medium 1 8.00
r7gd.large 2 16.00
r7gd.xlarge 4 32.00
r7gd.2xlarge 8 64.00
r7gd.4xlarge 16 128.00
r7gd.8xlarge 32 192.00
r7gd.12xlarge 48 256.00
r7gd.16xlarge 64 512.00
r7iz.large 2 16.00
r7iz.xlarge 4 32.00
r7iz.2xlarge 8 64.00
r7iz.4xlarge 16 128.00
r7iz.8xlarge 32 256.00
r7iz.12xlarge 48 384.00
r7iz.16xlarge 64 512.00
r7iz.32xlarge 128 1024.00
u-3tb1.56xlarge 224 3072.00
u-6tb1.56xlarge 224 6144.00
u-6tb1.112xlarge 448 6144.00
u-6tb1.metal 448 6144.00
u-9tb1.112xlarge 448 9216.00
u-9tb1.metal 448 9216.00
u-12tb1.112xlarge 448 12288.00
u-12tb1.metal 448 12288.00
u-18tb1.112xlarge 448 18432.00
u-18tb1.metal 448 18432.00
u-24tb1.112xlarge 448 24576.00
u-24tb1.metal 448 24576.00
x1.16xlarge 64 976.00
x1.32xlarge 128 1952.00
x2gd.medium 1 16.00
x2gd.large 2 32.00
x2gd.xlarge 4 64.00
x2gd.2xlarge 8 128.00
x2gd.4xlarge 16 256.00
x2gd.8xlarge 32 512.00
x2gd.12xlarge 48 768.00
x2gd.16xlarge 64 1024.00
x2gd.metal 64 1024.00
x2idn.16xlarge 64 1024.00
x2idn.24xlarge 96 1536.00
x2idn.32xlarge 128 2048.00
x2idn.metal 128 2048.00
x2iedn.xlarge 4 128.00
x2iedn.2xlarge 8 256.00
x2iedn.4xlarge 16 512.00
x2iedn.8xlarge 32 1024.00
x2iedn.16xlarge 64 2048.00
x2iedn.24xlarge 96 3072.00
x2iedn.32xlarge 128 4096.00
x2iedn.metal 128 4096.00
x2iezn.2xlarge 8 256.00
x2iezn.4xlarge 16 512.00
x2iezn.6xlarge 24 768.00
x2iezn.8xlarge 32 1024.00
x2iezn.12xlarge 48 1536.00
x2iezn.metal 48 1536.00
x1e.xlarge 4 122.00
x1e.2xlarge 8 244.00
x1e.4xlarge 16 488.00
x1e.8xlarge 32 976.00
x1e.16xlarge 64 1952.00
x1e.32xlarge 128 3904.00
z1d.large 2 16.00
z1d.xlarge 4 32.00
z1d.2xlarge 8 64.00
z1d.3xlarge 12 96.00
z1d.6xlarge 24 192.00
z1d.12xlarge 48 384.00
z1d.metal 48 384.00

* 每个逻辑处理器都是 224 个内核上的一个超线程。

内存优化的实例使用以下处理器。

Amazon Graviton 处理器

  • Amazon Graviton2：R6g、R6gd、X2gd

  • Amazon Graviton3：R7g、R7gd

AMD 处理器

  • AMD EPYC 7000 系列处理器（AMD EPYC 7571）：R5a、R5ad

  • 第三代 AMD EPYC 处理器 (AMD EPYC 7R13)：R6a

英特尔处理器

  • 英特尔至强可扩展处理器（Haswell E7-8880 v3）：X1、X1e

  • 英特尔至强可扩展处理器（Broadwell E5-2686 v4）：R4

  • 英特尔至强可扩展处理器（Skylake 8151）：z1d

  • 英特尔至强可扩展处理器（Skylake 8175M 或 Cascade Lake 8259CL）：R5、R5d

  • 第二代英特尔至强可扩展处理器（Cascade Lake 8259CL）：R5b、R5n

  • 第二代英特尔至强可扩展处理器（Cascade Lake 8252C）：X2iezn

  • 第三代英特尔至强可扩展处理器（Ice Lake 8375C）：R6i、R6id、X2idn、X2iedn

  • 第四代英特尔至强可扩展处理器（Sapphire Rapids 6455B）：R7iz

有关更多信息，请参阅 Amazon EC2 实例类型。

内存性能

X1 实例包括英特尔可扩展内存缓冲区，从而提供了 300 GiB/s 的可持续内存读取带宽和 140 GiB/s 的可持续内存写入带宽。

有关可以为内存优化型实例启用多少 RAM 的更多信息，请参阅硬件规格。

内存优化型实例拥有增强型内存，并且需要 64 位 HVM AMI 才能利用这一容量。与内存优化型实例上的半虚拟化 (PV) AMI 相比，HVM AMI 可提供卓越的性能。有关更多信息，请参阅 Linux AMI 虚拟化类型。

实例性能

内存优化型实例通过最新的 Intel AES-NI 功能实现更高的加密性能，并支持高级矢量扩展 2 (Intel AVX2) 处理器指令，以将大多数整数命令扩展到 256 位。

一些内存优化型实例提供了在 Linux 上控制处理器 C 状态和 P 状态的功能。C 状态控制当核心处于非活动状态时可以进入的睡眠级别，而 P 状态控制核心所需的性能 (通过 CPU 频率来测量)。有关更多信息，请参阅您的 EC2 实例的处理器状态控制。

网络性能

您可以为受支持的实例类型启用增强联网，以提供更低的延迟、更低的网络抖动和更高的每秒数据包数 (PPS) 性能。大多数应用程序并非始终需要较高的网络性能，但较高的带宽有助于其发送或接收数据。有关更多信息，请参阅Linux 上的增强联网。

以下是支持增强联网的内存优化型实例的网络性能摘要。

注意

标有 † 的实例类型具备基准带宽，并且可以通过网络输入/输出积分机制，尽可能将其基准带宽突增到基准以上。有关更多信息，请参阅实例网络带宽。

实例类型 网络性能 增强联网功能
hpc6id.32xlarge 200Gb ENA | EFA
r3.large 中 不支持
r3.xlarge 中 不支持
r3.2xlarge 高 不支持
r3.4xlarge 高 不支持
r3.8xlarge 10Gb 不支持
r4.large † 高达 10Gb ENA
r4.xlarge † 高达 10Gb ENA
r4.2xlarge † 高达 10Gb ENA
r4.4xlarge † 高达 10Gb ENA
r4.8xlarge 10Gb ENA
r4.16xlarge 25Gb ENA
r5.large † 高达 10Gb ENA
r5.xlarge † 高达 10Gb ENA
r5.2xlarge † 高达 10Gb ENA
r5.4xlarge † 高达 10Gb ENA
r5.8xlarge 10Gb ENA
r5.12xlarge 12Gb ENA
r5.16xlarge 20Gb ENA
r5.24xlarge 25Gb ENA
r5.metal 25Gb ENA
r5a.large † 高达 10Gb ENA
r5a.xlarge † 高达 10Gb ENA
r5a.2xlarge † 高达 10Gb ENA
r5a.4xlarge † 高达 10Gb ENA
r5a.8xlarge † 高达 10Gb ENA
r5a.12xlarge 10Gb ENA
r5a.16xlarge 12Gb ENA
r5a.24xlarge 20Gb ENA
r5ad.large † 高达 10Gb ENA
r5ad.xlarge † 高达 10Gb ENA
r5ad.2xlarge † 高达 10Gb ENA
r5ad.4xlarge † 高达 10Gb ENA
r5ad.8xlarge † 高达 10Gb ENA
r5ad.12xlarge 10Gb ENA
r5ad.16xlarge 12Gb ENA
r5ad.24xlarge 20Gb ENA
r5b.large † 高达 10Gb ENA
r5b.xlarge † 高达 10Gb ENA
r5b.2xlarge † 高达 10Gb ENA
r5b.4xlarge † 高达 10Gb ENA
r5b.8xlarge 10Gb ENA
r5b.12xlarge 12Gb ENA
r5b.16xlarge 20Gb ENA
r5b.24xlarge 25Gb ENA
r5b.metal 25Gb ENA
r5d.large † 高达 10Gb ENA
r5d.xlarge † 高达 10Gb ENA
r5d.2xlarge † 高达 10Gb ENA
r5d.4xlarge † 高达 10Gb ENA
r5d.8xlarge 10Gb ENA
r5d.12xlarge 12Gb ENA
r5d.16xlarge 20Gb ENA
r5d.24xlarge 25Gb ENA
r5d.metal 25Gb ENA
r5dn.large † 高达 25Gb ENA
r5dn.xlarge † 高达 25Gb ENA
r5dn.2xlarge † 高达 25Gb ENA
r5dn.4xlarge † 高达 25Gb ENA
r5dn.8xlarge 25Gb ENA
r5dn.12xlarge 50Gb ENA
r5dn.16xlarge 75Gb ENA
r5dn.24xlarge 100Gb ENA | EFA
r5dn.metal 100Gb ENA | EFA
r5n.large † 高达 25Gb ENA
r5n.xlarge † 高达 25Gb ENA
r5n.2xlarge † 高达 25Gb ENA
r5n.4xlarge † 高达 25Gb ENA
r5n.8xlarge 25Gb ENA
r5n.12xlarge 50Gb ENA
r5n.16xlarge 75Gb ENA
r5n.24xlarge 100Gb ENA | EFA
r5n.metal 100Gb ENA | EFA
r6a.large † 高达 12.5Gb ENA
r6a.xlarge † 高达 12.5Gb ENA
r6a.2xlarge † 高达 12.5Gb ENA
r6a.4xlarge † 高达 12.5Gb ENA
r6a.8xlarge 12.5Gb ENA
r6a.12xlarge 18.75Gb ENA
r6a.16xlarge 25Gb ENA
r6a.24xlarge 37.5Gb ENA
r6a.32xlarge 50Gb ENA
r6a.48xlarge 50Gb ENA | EFA
r6a.metal 50Gb ENA | EFA
r6g.medium † 高达 10Gb ENA
r6g.large † 高达 10Gb ENA
r6g.xlarge † 高达 10Gb ENA
r6g.2xlarge † 高达 10Gb ENA
r6g.4xlarge † 高达 10Gb ENA
r6g.8xlarge 12Gb ENA
r6g.12xlarge 20Gb ENA
r6g.16xlarge 25Gb ENA
r6g.metal 25Gb ENA
r6gd.medium † 高达 10Gb ENA
r6gd.large † 高达 10Gb ENA
r6gd.xlarge † 高达 10Gb ENA
r6gd.2xlarge † 高达 10Gb ENA
r6gd.4xlarge † 高达 10Gb ENA
r6gd.8xlarge 12Gb ENA
r6gd.12xlarge 20Gb ENA
r6gd.16xlarge 25Gb ENA
r6gd.metal 25Gb ENA
r6i.large † 高达 12.5Gb ENA
r6i.xlarge † 高达 12.5Gb ENA
r6i.2xlarge † 高达 12.5Gb ENA
r6i.4xlarge † 高达 12.5Gb ENA
r6i.8xlarge 12.5Gb ENA
r6i.12xlarge 18.75Gb ENA
r6i.16xlarge 25Gb ENA
r6i.24xlarge 37.5Gb ENA
r6i.32xlarge 50Gb ENA | EFA
r6i.metal 50Gb ENA | EFA
r6idn.large † 高达 25Gb ENA
r6idn.xlarge † 高达 30Gb ENA
r6idn.2xlarge † 高达 40Gb ENA
r6idn.4xlarge † 高达 50Gb ENA
r6idn.8xlarge 50Gb ENA
r6idn.12xlarge 75Gb ENA
r6idn.16xlarge 100Gb ENA
r6idn.24xlarge 150Gb ENA
r6idn.32xlarge 200Gb ENA | EFA
r6idn.metal 200Gb ENA | EFA
r6in.large † 高达 25Gb ENA
r6in.xlarge † 高达 30Gb ENA
r6in.2xlarge † 高达 40Gb ENA
r6in.4xlarge † 高达 50Gb ENA
r6in.8xlarge 50Gb ENA
r6in.12xlarge 75Gb ENA
r6in.16xlarge 100Gb ENA
r6in.24xlarge 150Gb ENA
r6in.32xlarge 200Gb ENA | EFA
r6in.metal 200Gb ENA | EFA
r6id.large † 高达 12.5Gb ENA
r6id.xlarge † 高达 12.5Gb ENA
r6id.2xlarge † 高达 12.5Gb ENA
r6id.4xlarge † 高达 12.5Gb ENA
r6id.8xlarge 12.5Gb ENA
r6id.12xlarge 18.75Gb ENA
r6id.16xlarge 25Gb ENA
r6id.24xlarge 37.5Gb ENA
r6id.32xlarge 50Gb ENA | EFA
r6id.metal 50Gb ENA | EFA
r7g.medium † 高达 12.5Gb ENA
r7g.large † 高达 12.5Gb ENA
r7g.xlarge † 高达 12.5Gb ENA
r7g.2xlarge † 高达 15Gb ENA
r7g.4xlarge † 高达 15Gb ENA
r7g.8xlarge 15Gb ENA
r7g.12xlarge 22.5Gb ENA
r7g.16xlarge 30Gb ENA | EFA
r7g.metal 30Gb ENA | EFA
r7gd.medium † 高达 12.5Gb ENA
r7gd.large † 高达 12.5Gb ENA
r7gd.xlarge † 高达 12.5Gb ENA
r7gd.2xlarge † 高达 15Gb ENA
r7gd.4xlarge † 高达 15Gb ENA
r7gd.8xlarge 15Gb ENA
r7gd.12xlarge 22.5Gb ENA
r7gd.16xlarge 30Gb ENA | EFA
r7iz.large † 高达 12.5Gb ENA
r7iz.xlarge † 高达 12.5Gb ENA
r7iz.2xlarge † 高达 12.5Gb ENA
r7iz.4xlarge † 高达 12.5Gb ENA
r7iz.8xlarge 12.5Gb ENA
r7iz.12xlarge 25Gb ENA
r7iz.16xlarge 25Gb ENA
r7iz.32xlarge 50Gb ENA | EFA
u-3tb1.56xlarge 50Gb ENA
u-6tb1.56xlarge 100Gb ENA
u-6tb1.112xlarge 100Gb ENA
u-6tb1.metal 100 ENA
u-9tb1.112xlarge 100Gb ENA
u-9tb1.metal 100 ENA
u-12tb1.112xlarge 100Gb ENA
u-12tb1.metal 100 ENA
u-18tb1.112xlarge 100Gb ENA
u-18tb1.metal 100Gb ENA
u-24tb1.112xlarge 100Gb ENA
u-24tb1.metal 100Gb ENA
x1.16xlarge 10Gb ENA
x1.32xlarge 25Gb ENA
x2gd.medium † 高达 10Gb ENA
x2gd.large † 高达 10Gb ENA
x2gd.xlarge † 高达 10Gb ENA
x2gd.2xlarge † 高达 10Gb ENA
x2gd.4xlarge † 高达 10Gb ENA
x2gd.8xlarge 12Gb ENA
x2gd.12xlarge 20Gb ENA
x2gd.16xlarge 25Gb ENA
x2gd.metal 25Gb ENA
x2idn.16xlarge 50Gb ENA
x2idn.24xlarge 75Gb ENA
x2idn.32xlarge 100Gb ENA | EFA
x2idn.metal 100Gb ENA | EFA
x2iedn.xlarge † 高达 25Gb ENA
x2iedn.2xlarge † 高达 25Gb ENA
x2iedn.4xlarge † 高达 25Gb ENA
x2iedn.8xlarge 25Gb ENA
x2iedn.16xlarge 50Gb ENA
x2iedn.24xlarge 75Gb ENA
x2iedn.32xlarge 100Gb ENA | EFA
x2iedn.metal 100Gb ENA | EFA
x2iezn.2xlarge † 高达 25Gb ENA
x2iezn.4xlarge † 高达 25Gb ENA
x2iezn.6xlarge 50Gb ENA
x2iezn.8xlarge 75Gb ENA
x2iezn.12xlarge 100Gb ENA | EFA
x2iezn.metal 100Gb ENA | EFA
x1e.xlarge † 高达 10Gb ENA
x1e.2xlarge † 高达 10Gb ENA
x1e.4xlarge † 高达 10Gb ENA
x1e.8xlarge † 高达 10Gb ENA
x1e.16xlarge 10Gb ENA
x1e.32xlarge 25Gb ENA
z1d.large † 高达 10Gb ENA
z1d.xlarge † 高达 10Gb ENA
z1d.2xlarge † 高达 10Gb ENA
z1d.3xlarge † 高达 10Gb ENA
z1d.6xlarge 12Gb ENA
z1d.12xlarge 25Gb ENA
z1d.metal 25Gb ENA

对于支持 200Gbps 的 32xlarge 和 metal 实例类型，实例上至少需要 2 个 ENI，并且每个 ENI 需要连接到不同的网卡，才能达到 200Gbps 的吞吐量。连接到网卡的每个 ENI 最大可达到 170Gbps。

2020 年 3 月 12 日之后启动的 u-6tb1.metal、u-9tb1.metal 和 u-12tb1.metal 实例提供 100 Gbps 网络性能，而 2020 年 3 月 12 日之前启动的 u-6tb1.metal、u-9tb1.metal 和 u-12tb1.metal 实例可能仅提供 25 Gbps 网络性能。要确保在 2020 年 3 月 12 日之前启动的实例具有100 Gbps 网络性能，请与客户团队联系以免费升级实例。

下表显示了实例类型的基准带宽和突增带宽，这些实例类型通过网络输入/输出积分机制将其基准带宽突增到基准以上。

实例类型 基准带宽 (Gbps) 突增带宽 (Gbps)
r4.large 0.75 10.0
r4.xlarge 1.25 10.0
r4.2xlarge 2.5 10.0
r4.4xlarge 5.0 10.0
r5.large 0.75 10.0
r5.xlarge 1.25 10.0
r5.2xlarge 2.5 10.0
r5.4xlarge 5.0 10.0
r5a.large 0.75 10.0
r5a.xlarge 1.25 10.0
r5a.2xlarge 2.5 10.0
r5a.4xlarge 5.0 10.0
r5a.8xlarge 7.5 10.0
r5ad.large 0.75 10.0
r5ad.xlarge 1.25 10.0
r5ad.2xlarge 2.5 10.0
r5ad.4xlarge 5.0 10.0
r5ad.8xlarge 7.5 10.0
r5b.large 0.75 10.0
r5b.xlarge 1.25 10.0
r5b.2xlarge 2.5 10.0
r5b.4xlarge 5.0 10.0
r5d.large 0.75 10.0
r5d.xlarge 1.25 10.0
r5d.2xlarge 2.5 10.0
r5d.4xlarge 5.0 10.0
r5dn.large 2.1 25.0
r5dn.xlarge 4.1 25.0
r5dn.2xlarge 8.125 25.0
r5dn.4xlarge 16.25 25.0
r5n.large 2.1 25.0
r5n.xlarge 4.1 25.0
r5n.2xlarge 8.125 25.0
r5n.4xlarge 16.25 25.0
r6a.large 0.781 12.5
r6a.xlarge 1.562 12.5
r6a.2xlarge 3.125 12.5
r6a.4xlarge 6.25 12.5
r6g.medium 0.5 10.0
r6g.large 0.75 10.0
r6g.xlarge 1.25 10.0
r6g.2xlarge 2.5 10.0
r6g.4xlarge 5.0 10.0
r6gd.medium 0.5 10.0
r6gd.large 0.75 10.0
r6gd.xlarge 1.25 10.0
r6gd.2xlarge 2.5 10.0
r6gd.4xlarge 5.0 10.0
r6i.large 0.781 12.5
r6i.xlarge 1.562 12.5
r6i.2xlarge 3.125 12.5
r6i.4xlarge 6.25 12.5
r6idn.large 3.125 25.0
r6idn.xlarge 6.25 30.0
r6idn.2xlarge 12.5 40.0
r6idn.4xlarge 25.0 50.0
r6in.large 3.125 25.0
r6in.xlarge 6.25 30.0
r6in.2xlarge 12.5 40.0
r6in.4xlarge 25.0 50.0
r6id.large 0.781 12.5
r6id.xlarge 1.562 12.5
r6id.2xlarge 3.125 12.5
r6id.4xlarge 6.25 12.5
r7g.medium 0.52 12.5
r7g.large 0.937 12.5
r7g.xlarge 1.876 12.5
r7g.2xlarge 3.75 15.0
r7g.4xlarge 7.5 15.0
r7gd.medium 0.52 12.5
r7gd.large 0.937 12.5
r7gd.xlarge 1.876 12.5
r7gd.2xlarge 3.75 15.0
r7gd.4xlarge 7.5 15.0
r7iz.large 0.781 12.5
r7iz.xlarge 1.562 12.5
r7iz.2xlarge 3.125 12.5
r7iz.4xlarge 6.25 12.5
x2gd.medium 0.5 10.0
x2gd.large 0.75 10.0
x2gd.xlarge 1.25 10.0
x2gd.2xlarge 2.5 10.0
x2gd.4xlarge 5.0 10.0
x2iedn.xlarge 1.875 25.0
x2iedn.2xlarge 5.0 25.0
x2iedn.4xlarge 12.5 25.0
x2iezn.2xlarge 12.5 25.0
x2iezn.4xlarge 15.0 25.0
x1e.xlarge 0.625 10.0
x1e.2xlarge 1.25 10.0
x1e.4xlarge 2.5 10.0
x1e.8xlarge 5.0 10.0
z1d.large 0.75 10.0
z1d.xlarge 1.25 10.0
z1d.2xlarge 2.5 10.0
z1d.3xlarge 5.0 10.0

Amazon EBS I/O 性能

Amazon EBS 优化型实例使用经过优化的配置堆栈，并为 Amazon EBS I/O 提供额外的专用容量。这种优化通过最小化 Amazon EBS I/O 与来自您实例的其他流量之间的争用，为您的 Amazon EBS 卷提供最佳性能。

有关更多信息，请参阅Amazon EBS 优化的实例。

基于 SSD 的实例存储卷的 I/O 性能

如果您使用内核版本为 4.4 或更高版本的 Linux AMI 并使用可用于您的实例的、基于 SSD 的所有实例存储卷，则您最高可以获得下表所列的 IOPS（4096 字节的数据块大小）性能（在队列深度饱和时）。否则，您将获得较低的 IOPS 性能。

实例大小 100% 随机读取 IOPS 写入 IOPS
hpc6id.32xlarge 2,146,664 1,073,336
r5ad.large 30000 15000
r5ad.xlarge 59,000 29,000
r5ad.2xlarge 117,000 57,000
r5ad.4xlarge 234,000 114,000
r5ad.8xlarge 466666 233333
r5ad.12xlarge 700,000 340,000
r5ad.16xlarge 933333 466666
r5ad.24xlarge 1400000 680,000
r5d.large 30000 15000
r5d.xlarge 59,000 29,000
r5d.2xlarge 117,000 57,000
r5d.4xlarge 234,000 114,000
r5d.8xlarge 466666 233333
r5d.12xlarge 700,000 340,000
r5d.16xlarge 933333 466666
r5d.24xlarge 1400000 680,000
r5d.metal 1400000 680,000
r5dn.large 30000 15000
r5dn.xlarge 59,000 29,000
r5dn.2xlarge 117,000 57,000
r5dn.4xlarge 234,000 114,000
r5dn.8xlarge 466666 233333
r5dn.12xlarge 700,000 340,000
r5dn.16xlarge 933333 466666
r5dn.24xlarge 1400000 680,000
r5dn.metal 1400000 680,000
r6id.metal 3,219,995 1,610,005
r6gd.medium 13438 5625
r6gd.large 26875 11250
r6gd.xlarge 53750 22500
r6gd.2xlarge 107500 45000
r6gd.4xlarge 215000 90000
r6gd.8xlarge 430000 180,000
r6gd.12xlarge 645000 270000
r6gd.16xlarge 860000 360,000
r6gd.metal 860000 360,000
r6id.large 33,542 16,771
r6id.xlarge 67,083 33,542
r6id.2xlarge 134,167 67,084
r6id.4xlarge 268,333 134,167
r6id.8xlarge 536,666 268,334
r6id.12xlarge 804,999 402,501
r6id.16xlarge 1,073,332 536,668
r6id.24xlarge 1,609,998 805,002
r6id.32xlarge 2,146,664 1,073,336
r6id.metal 2,146,664 1,073,336
r6idn.large 33,542 16,771
r6idn.xlarge 67,083 33,542
r6idn.2xlarge 134,167 67,084
r6idn.4xlarge 268,333 134,167
r6idn.8xlarge 536,666 268,334
r6idn.12xlarge 804,999 402,501
r6idn.16xlarge 1,073,332 536,668
r6idn.24xlarge 1,609,998 805,002
r6idn.32xlarge 2,146,664 1,073,336
r6idn.metal 2,146,664 1,073,336
r7gd.medium 16,771 8,385
r7gd.large 33,542 16,771
r7gd.xlarge 67,083 33,542
r7gd.2xlarge 134,167 67,084
r7gd.4xlarge 268,333 134,167
r7gd.8xlarge 536,666 268,334
r7gd.12xlarge 804,998 402,500
r7gd.16xlarge 1,073,332 536,668
x2gd.medium 13438 5625
x2gd.large 26875 11250
x2gd.xlarge 53750 22500
x2gd.2xlarge 107500 45000
x2gd.4xlarge 215000 90000
x2gd.8xlarge 430000 180,000
x2gd.12xlarge 645000 270000
x2gd.16xlarge 860000 360,000
x2gd.metal 860000 360,000
x2idn.16xlarge 430000 180,000
x2idn.24xlarge 645000 270000
x2idn.32xlarge 860000 360,000
x2idn.metal 860000 360,000
x2iedn.xlarge 26875 11250
x2iedn.2xlarge 53750 22500
x2iedn.4xlarge 107500 45000
x2iedn.8xlarge 215000 90000
x2iedn.16xlarge 430000 180,000
x2iedn.24xlarge 645000 270000
x2iedn.32xlarge 860000 360,000
x2iedn.metal 860000 360,000
z1d.large 30000 15000
z1d.xlarge 59,000 29,000
z1d.2xlarge 117,000 57,000
z1d.3xlarge 175000 75000
z1d.6xlarge 350,000 170,000
z1d.12xlarge 700,000 340,000
z1d.metal 700,000 340,000

随着您不断在您的实例的基于 SSD 的实例存储卷中填充数据，您可以达到的写入 IOPS 将不断减少。这是因为，SSD 控制器必须执行额外的工作，即查找可用空间、重写现有数据，以及擦除未使用的空间以使之可供重写。这一垃圾回收过程将导致对 SSD 的内部写入放大影响，这以 SSD 写入操作数相对于用户写入操作数的比率形式来表示。如果写入操作数并非 4096 字节的倍数，或不在 4096 字节这一边界上，则性能的降低会更明显。如果您写入的字节数较少或不在边界上，则 SSD 控制器必须读取周围的数据并在新位置存储结果。这种模式会大大增加写入放大的影响，加长延迟，并显著降低 I/O 性能。

SSD 控制器可以使用多种策略来减少写入放大的影响。其中的一个策略是在 SSD 实例存储中预订空间，以便控制器更高效地管理可用于写入操作的空间。这称为超额配置。为 实例提供的基于 SSD 的实例存储卷不会为超额配置预保留空白间。要减少写入放大问题造成的影响，建议您留出 10% 的卷空间不进行分区，以便 SSD 控制器可使用这部分空间来进行超额配置。虽然这会减少您可使用的存储空间，但可提高性能，即使磁盘容量快用完也是如此。

对于支持 TRIM 的实例存储卷，您可在不再需要已写入的数据时使用 TRIM 命令告知 SSD 控制器此情况。这将为控制器提供更多可用空间，从而可以减少写入放大的影响并提高性能。有关更多信息，请参阅实例存储卷 TRIM 支持。

支持 个 vCPU

内存优化型实例具有大量虚拟 vCPU，可能会在虚拟 vCPU 数量上限较低的操作系统上导致启动问题。我们强烈建议您在启动内存优化型实例时使用最新的 AMI。

以下 AMI 支持启动内存优化型实例：

  • Amazon Linux 2 (HVM)

  • Amazon Linux AMI 2016.03 (HVM) 或更高版本

  • Ubuntu Server 14.04 LTS (HVM)

  • Red Hat Enterprise Linux 7.1 (HVM)

  • SUSE Linux Enterprise Server 12 SP1 (HVM)

  • Windows Server 2019

  • Windows Server 2016

  • Windows Server 2012 R2

  • Windows Server 2012

  • Windows Server 2008 R2 64 位

  • Windows Server 2008 SP2 64 位

发布说明

  • 基于 Nitro 系统构建的实例具有以下要求：

    以下 Linux AMI 满足这些要求：

    • Amazon Linux 2023

    • Amazon Linux 2

    • Amazon Linux AMI 2018.03 和更高版本

    • Ubuntu 14.04 或更高版本（采用 linux-aws 内核）

      注意

      Amazon 基于 Graviton 的实例类型需要 Ubuntu 18.04 或更高版本（采用 linux-aws 内核）

    • Red Hat Enterprise Linux 7.4 或更高版本

    • SUSE Linux Enterprise Server 12 SP2 或更高版本

    • CentOS 7.4.1708 或更高版本

    • FreeBSD 11.1 或更高版本

    • Debian GNU/Linux 9 或更高版本

  • 具有 Amazon Graviton 处理器的实例具有以下要求：

    • 使用适用于 64 位 Arm 架构的 AMI。

    • 支持通过带有 ACPI 表的 UEFI 进行引导，以及支持 ACPI 热插拔 PCI 设备。

    以下 AMI 满足这些要求：

    • Amazon Linux 2（64 位 Arm）

    • Ubuntu 16.04 或更高版本（64 位 Arm）

    • Red Hat Enterprise Linux 8.0 或更高版本（64 位 Arm）

    • SUSE Linux Enterprise Server 15 或更高版本（64 位 Arm）

    • Debian 10 或更高版本（64 位 Arm）

  • 为了从 R6i 实例获得最佳性能，请确保它们的 ENA 驱动程序版本为 2.2.9 或更高版本。将早于 1.2 版本的 ENA 驱动程序用于这些实例会导致网络接口连接失败。以下 AMI 具备兼容的 ENA 驱动程序。

    • Amazon Linux 2023

    • 内核版本为 4.14.186 和更高版本的 Amazon Linux 2

    • 内核版本为 5.4.0-1025-aws 和更高版本的 Ubuntu 20.04

    • 内核版本为 4.18.0-240.1.1.el8_3.ARCH 和更高版本的 Red Hat Enterprise Linux 8.3

    • 内核版本为 5.3.18-24.15.1 和更高版本的 SUSE Linux Enterprise Server 15 SP2

  • 您可以挂载到实例的最大 Amazon EBS 卷数取决于实例类型和实例规模。有关更多信息，请参阅实例卷限制。

  • 在启动过程中或启动之后，附加到 C6a、C6in、C7g、C7gd、C7gn、Inf2、M6a、M6in、M6idn、M7a、M7g、M7gd、M7i、M7i-flex、P5、R5b、R6a、R6in、R6idn、R7g、 R7gd、R7iz、Trn1、Trn1n、X2idn 和 X2iedn 实例的所有 io2 卷会在 EBS Block Express 上自动运行。有关更多信息，请参阅 io2 Block Express 卷。

  • 启动裸机实例会启动基础服务器，包含验证所有硬件和固件组件。这意味着从实例进入运行状态直至在网络上可用需要超过 20 分钟的时间。

  • 对裸机实例附加或分离 EBS 卷或辅助网络接口需要 PCIe 本机 hotplug 支持。Amazon Linux 2 和最新版本的 Amazon Linux AMI 支持 PCIe 本机 hotplug，但更早的版本不支持。必须启用以下 Linux 内核配置选项：

    CONFIG_HOTPLUG_PCI_PCIE=y
CONFIG_PCIEASPM=y

  • 裸机实例使用基于 PCI 的串行设备而不是基于 I/O 端口的串行设备。上游 Linux 内核和最新 Amazon Linux AMI 支持此设备。裸机实例还提供一个 ACPI SPCR 表，使系统能够自动使用基于 PCI 的串行设备。最新 Windows AMI 自动使用基于 PCI 的串行设备。

  • 除了 x1.16xlarge 实例之外，您无法使用 Windows Server 2008 SP2 64 位 AMI 启动 X1 实例。

  • 您无法使用 Windows Server 2008 SP2 64 位 AMI 启动 X1e 实例。

  • 对于 Windows Server 2008 R2 64 位 AMI 的早期版本，您无法启动 r4.large 和 r4.4xlarge 实例。如果遇到此问题，请更新至该 AMI 的最新版本。

  • 在一个区域中可以启动的实例总数存在限制，某些实例类型还存在其他限制。有关更多信息，请参阅 Amazon EC2 常见问题解答中的我可以在 Amazon EC2 中运行多少个实例？。