实例类型
启动实例时,您指定的实例类型 决定了用于您的实例的主机硬件。每个实例类型提供不同的计算、内存和存储功能,并按照这些功能分组到实例系列。选择一种基于您打算在实例上运行的应用程序或软件的需求的实例类型。
Amazon EC2 会将主机的一些资源(例如 CPU、内存和实例存储)专用于特定实例。Amazon EC2 在实例间共享主机的其他资源,例如网络和磁盘子系统。如果一个主机上的每个实例都试图尽可能多地使用这些共享的资源,那么每个实例都将获得该资源相等份额。但是,当某个资源利用不充分时,会有实例会在该资源可用时消耗其更多的份额。
每种实例类型均从共享资源提供更高或更低的起始性能。例如,高 I/O 性能的实例类型能获取共享资源的更高份额。分配更大份额的共享资源也降低了 I/O 性能的方差。对于大多数应用程序,中等 I/O 是绰绰有余的。然而,对于需要更大或一致性更高的 I/O 性能的应用程序,可考虑使用更高 I/O 性能的实例类型。
实例类型名称
Amazon EC2 提供多种实例类型,让您能够选择最适合自己需求的类型。实例类型的命名基于其系列、代系、附加功能和型号。实例类型名称的第一位表示实例系列,例如 c
。第二位表示实例代系,例如 5
。句点之前的剩余字母表示 附加功能,例如本地 NVMe 存储或对 c 状态的完全控制。句点(.
)之后是实例型号,这是一个数字加一个型号(例如 9xlarge
),或者是单词 metal
,用来表示裸机实例。

目录
可用实例类型
Amazon EC2 提供针对不同使用案例优化的各种不同的实例类型。要确定哪些实例类型满足您的要求(例如支持的区域、计算资源或存储资源),请参阅查找 Amazon EC2 实例类型。
当前一代实例
为了获得最佳性能,我们建议您在启动新实例时使用以下实例类型。有关更多信息,请参阅 Amazon EC2 实例类型
类型 | 尺寸 | 使用案例 |
---|---|---|
C4 | c4.large
| c4.xlarge
| c4.2xlarge
| c4.4xlarge
| c4.8xlarge |
计算优化 |
C5 | c5.large
| c5.xlarge
| c5.2xlarge
| c5.4xlarge
| c5.9xlarge
| c5.12xlarge
| c5.18xlarge
| c5.24xlarge
| c5.metal |
计算优化 |
C5a | c5a.large
| c5a.xlarge
| c5a.2xlarge
| c5a.4xlarge
| c5a.8xlarge
| c5a.12xlarge
| c5a.16xlarge
| c5a.24xlarge |
计算优化 |
C5ad | c5ad.large
| c5ad.xlarge
| c5ad.2xlarge
| c5ad.4xlarge
| c5ad.8xlarge
| c5ad.12xlarge
| c5ad.16xlarge
| c5ad.24xlarge |
计算优化 |
C5d | c5d.large
| c5d.xlarge
| c5d.2xlarge
| c5d.4xlarge
| c5d.9xlarge
| c5d.12xlarge
| c5d.18xlarge
| c5d.24xlarge
| c5d.metal
|
计算优化 |
C5n | c5n.large
| c5n.xlarge
| c5n.2xlarge
| c5n.4xlarge
| c5n.9xlarge
| c5n.18xlarge
| c5n.metal |
计算优化 |
C6a | c6a.large
| c6a.xlarge
| c6a.2xlarge
| c6a.4xlarge
| c6a.8xlarge
| c6a.12xlarge
| c6a.16xlarge
| c6a.24xlarge
| c6a.32xlarge
| c6a.48xlarge
| c6a.metal |
计算优化 |
C6i | c6i.large
| c6i.xlarge
| c6i.2xlarge
| c6i.4xlarge
| c6i.8xlarge
| c6i.12xlarge
| c6i.16xlarge
| c6i.24xlarge
| c6i.32xlarge
| c6i.metal |
计算优化 |
C6id | c6id.large
| c6id.xlarge
| c6id.2xlarge
| c6id.4xlarge
| c6id.8xlarge
| c6id.12xlarge
| c6id.16xlarge
| c6id.24xlarge
| c6id.32xlarge
| c6id.metal |
计算优化 |
D2 | d2.xlarge
| d2.2xlarge
| d2.4xlarge
| d2.8xlarge |
存储优化 |
D3 | d3.xlarge
| d3.2xlarge
| d3.4xlarge
| d3.8xlarge |
存储优化 |
D3en | d3en.large
| d3en.xlarge
| d3en.2xlarge
| d3en.4xlarge
| d3en.6xlarge
| d3en.8xlarge
| d3en.12xlarge |
存储优化 |
F1 | f1.2xlarge
| f1.4xlarge
| f1.16xlarge |
加速计算 |
G3 | g3s.xlarge
| g3.4xlarge
| g3.8xlarge
| g3.16xlarge |
加速计算 |
G4ad | g4ad.xlarge
| g4ad.2xlarge
| g4ad.4xlarge
| g4ad.8xlarge
| g4ad.16xlarge
|
加速计算 |
G4dn | g4dn.xlarge
| g4dn.2xlarge
| g4dn.4xlarge
| g4dn.8xlarge
| g4dn.12xlarge
| g4dn.16xlarge
| g4dn.metal
|
加速计算 |
G5 | g5.xlarge
| g5.2xlarge
| g5.4xlarge
| g5.8xlarge
| g5.12xlarge
| g5.16xlarge
| g5.24xlarge
| g5.48xlarge |
加速计算 |
H1 | h1.2xlarge
| h1.4xlarge
| h1.8xlarge
| h1.16xlarge |
存储优化 |
I3 | i3.large
| i3.xlarge
| i3.2xlarge
| i3.4xlarge
| i3.8xlarge
| i3.16xlarge
| i3.metal |
存储优化 |
I3en | i3en.large
| i3en.xlarge
| i3en.2xlarge
| i3en.3xlarge
| i3en.6xlarge
| i3en.12xlarge
| i3en.24xlarge
| i3en.metal |
存储优化 |
I4i | i4i.large
| i4i.xlarge
| i4i.2xlarge
| i4i.4xlarge
| i4i.8xlarge
| i4i.16xlarge
| i4i.32xlarge
| i4i.metal |
存储优化 |
M4 | m4.large
| m4.xlarge
| m4.2xlarge
| m4.4xlarge
| m4.10xlarge
| m4.16xlarge |
通用型 |
M5 | m5.large
| m5.xlarge
| m5.2xlarge
| m5.4xlarge
| m5.8xlarge
| m5.12xlarge
| m5.16xlarge
| m5.24xlarge
| m5.metal |
通用型 |
M5a | m5a.large
| m5a.xlarge
| m5a.2xlarge
| m5a.4xlarge
| m5a.8xlarge
| m5a.12xlarge
| m5a.16xlarge
| m5a.24xlarge |
通用型 |
M5ad | m5ad.large
| m5ad.xlarge
| m5ad.2xlarge
| m5ad.4xlarge
| m5ad.8xlarge
| m5ad.12xlarge
| m5ad.16xlarge
| m5ad.24xlarge |
通用型 |
M5d | m5d.large
| m5d.xlarge
| m5d.2xlarge
| m5d.4xlarge
| m5d.8xlarge
| m5d.12xlarge
| m5d.16xlarge
| m5d.24xlarge
| m5d.metal |
通用型 |
M5dn | m5dn.large
| m5dn.xlarge
| m5dn.2xlarge
| m5dn.4xlarge
| m5dn.8xlarge
| m5dn.12xlarge
| m5dn.16xlarge
| m5dn.24xlarge
| m5dn.metal |
通用型 |
M5n | m5n.large
| m5n.xlarge
| m5n.2xlarge
| m5n.4xlarge
| m5n.8xlarge
| m5n.12xlarge
| m5n.16xlarge
| m5n.24xlarge
| m5n.metal |
通用型 |
M5zn | m5zn.large
| m5zn.xlarge
| m5zn.2xlarge
| m5zn.3xlarge
| m5zn.6xlarge
| m5zn.12xlarge
| m5zn.metal |
通用型 |
M6a | m6a.large
| m6a.xlarge
| m6a.2xlarge
| m6a.4xlarge
| m6a.8xlarge
| m6a.12xlarge
| m6a.16xlarge
| m6a.24xlarge
| m6a.32xlarge
| m6a.48xlarge
| m6a.metal |
通用型 |
M6i | m6i.large
| m6i.xlarge
| m6i.2xlarge
| m6i.4xlarge
| m6i.8xlarge
| m6i.12xlarge
| m6i.16xlarge
| m6i.24xlarge
| m6i.32xlarge
| m6i.metal |
通用型 |
M6id | m6id.large
| m6id.xlarge
| m6id.2xlarge
| m6id.4xlarge
| m6id.8xlarge
| m6id.12xlarge
| m6id.16xlarge
| m6id.24xlarge
| m6id.32xlarge
| m6id.metal |
通用型 |
P2 | p2.xlarge
| p2.8xlarge
| p2.16xlarge |
加速计算 |
P3 | p3.2xlarge
| p3.8xlarge
| p3.16xlarge |
加速计算 |
P3dn | p3dn.24xlarge |
加速计算 |
R4 | r4.large
| r4.xlarge
| r4.2xlarge
| r4.4xlarge
| r4.8xlarge
| r4.16xlarge |
内存优化 |
R5 | r5.large
| r5.xlarge
| r5.2xlarge
| r5.4xlarge
| r5.8xlarge
| r5.12xlarge
| r5.16xlarge
| r5.24xlarge
| r5.metal |
内存优化 |
R5a | r5a.large
| r5a.xlarge
| r5a.2xlarge
| r5a.4xlarge
| r5a.8xlarge
| r5a.12xlarge
| r5a.16xlarge
| r5a.24xlarge
|
内存优化 |
R5ad | r5ad.large
| r5ad.xlarge
| r5ad.2xlarge
| r5ad.4xlarge
| r5ad.8xlarge
| r5ad.12xlarge
| r5ad.16xlarge
| r5ad.24xlarge
|
内存优化 |
R5b | r5b.large
| r5b.xlarge
| r5b.2xlarge
| r5b.4xlarge
| r5b.8xlarge
| r5b.12xlarge
| r5b.16xlarge
| r5b.24xlarge
| r5b.metal |
内存优化 |
R5d | r5d.large
| r5d.xlarge
| r5d.2xlarge
| r5d.4xlarge
| r5d.8xlarge
| r5d.12xlarge
| r5d.16xlarge
| r5d.24xlarge
| r5d.metal |
内存优化 |
R5dn | r5dn.large
| r5dn.xlarge
| r5dn.2xlarge
| r5dn.4xlarge
| r5dn.8xlarge
| r5dn.12xlarge
| r5dn.16xlarge
| r5dn.24xlarge
| r5dn.metal |
内存优化 |
R5n | r5n.large
| r5n.xlarge
| r5n.2xlarge
| r5n.4xlarge
| r5n.8xlarge
| r5n.12xlarge
| r5n.16xlarge
| r5n.24xlarge
| r5n.metal |
内存优化 |
R6a | r6a.large | r6a.xlarge |
r6a.2xlarge | r6a.4xlarge |
r6a.8xlarge | r6a.12xlarge |
r6a.16xlarge | r6a.24xlarge |
r6a.32xlarge | r6a.48xlarge |
r6a.metal |
内存优化 |
R6i | r6i.large
| r6i.xlarge
| r6i.2xlarge
| r6i.4xlarge
| r6i.8xlarge
| r6i.12xlarge
| r6i.16xlarge
| r6i.24xlarge
| r6i.32xlarge
| r6i.metal |
内存优化 |
R6id | r6id.large
| r6id.xlarge
| r6id.2xlarge
| r6id.4xlarge
| r6id.8xlarge
| r6id.12xlarge
| r6id.16xlarge
| r6id.24xlarge
| r6id.32xlarge
| r6id.metal |
内存优化 |
T2 | t2.nano
| t2.micro
| t2.small
| t2.medium
| t2.large
| t2.xlarge
| t2.2xlarge |
通用型 |
T3 | t3.nano
| t3.micro
| t3.small
| t3.medium
| t3.large
| t3.xlarge
| t3.2xlarge |
通用型 |
T3a | t3a.nano
| t3a.micro
| t3a.small
| t3a.medium
| t3a.large
| t3a.xlarge
| t3a.2xlarge |
通用型 |
Trn1 | trn1.2xlarge | trn1.32xlarge |
加速计算 |
内存增强型 (u-*) | u-3tb1.56xlarge |
u-6tb1.56xlarge |
u-6tb1.112xlarge |
u-6tb1.metal
| u-9tb1.112xlarge
| u-9tb1.metal
| u-12tb1.112xlarge
| u-12tb1.metal
| u-18tb1.metal
| u-24tb1.metal |
内存优化 |
X1 | x1.16xlarge | x1.32xlarge |
内存优化 |
X1e | x1e.xlarge
| x1e.2xlarge
| x1e.4xlarge
| x1e.8xlarge
| x1e.16xlarge
| x1e.32xlarge |
内存优化 |
X2idn | x2idn.16xlarge
| x2idn.24xlarge
| x2idn.32xlarge
| x2idn.metal |
内存优化 |
X2iedn | x2iedn.xlarge
| x2iedn.2xlarge
| x2iedn.4xlarge
| x2iedn.8xlarge
| x2iedn.16xlarge
| x2iedn.24xlarge
| x2iedn.32xlarge
| x2iedn.metal |
内存优化 |
X2iezn | x2iezn.2xlarge
| x2iezn.4xlarge
| x2iezn.6xlarge
| x2iezn.8xlarge
| x2iezn.12xlarge
| x2iezn.metal |
内存优化 |
z1d | z1d.large
| z1d.xlarge
| z1d.2xlarge
| z1d.3xlarge
| z1d.6xlarge
| z1d.12xlarge
| z1d.metal |
内存优化 |
上一代实例
Amazon Web Services 为根据上一代实例类型优化了应用程序但尚未升级的用户提供了上一代实例类型。我们鼓励您使用当前一代实例类型以获得最佳性能,但我们将继续支持下面的上一代实例类型。有关哪些当前一代实例类型是适合的升级的更多信息,请参阅上一代实例
类型 | 尺寸 |
---|---|
C1 | c1.medium | c1.xlarge |
C3 | c3.large
| c3.xlarge
| c3.2xlarge
| c3.4xlarge
| c3.8xlarge |
G2 | g2.2xlarge | g2.8xlarge |
I2 | i2.xlarge
| i2.2xlarge
| i2.4xlarge
| i2.8xlarge |
M1 | m1.small
| m1.medium
| m1.large
| m1.xlarge |
M2 | m2.xlarge
| m2.2xlarge
| m2.4xlarge |
M3 | m3.medium
| m3.large
| m3.xlarge
| m3.2xlarge |
R3 | r3.large
| r3.xlarge
| r3.2xlarge
| r3.4xlarge
| r3.8xlarge |
T1 | t1.micro |
硬件规格
有关更多信息,请参阅 Amazon EC2 实例类型
要确定最适合您的需求的实例类型,我们建议启动一个实例,并使用自己的基准测试应用程序。由于您是按实例秒付费的,因此在做出决策前测试多个实例类型将会既方便又经济。如果您的需求有变化,甚至是在做出决策后,您可以在以后更改您的实例类型。有关更多信息,请参阅更改实例类型。
命名约定
实例类型名称由实例系列、世代和大小组成。
它们还可以表示其他功能,例如:
-
a – AMD 处理器
-
g – Amazon Graviton 处理器
-
i – 英特尔处理器
-
d – 实例存储卷
-
n – 网络优化
-
b – 数据块存储优化
-
e – 额外的存储或内存
-
z – 高频率
处理器功能
Intel 处理器功能
在 Intel 处理器上运行的 Amazon EC2 实例可能包括以下功能。并非所有实例类型都支持以下所有处理器功能。有关每种实例类型可用哪些功能的详细信息,请参阅 Amazon EC2实例类型。
Intel AES New Instructions (AES-NI) — Intel AES-NI 加密指令集改进了原先 Advanced Encryption Standard (AES) 的算法,可以提供更快的数据保护和更好的安全性。所有最新一代 EC2 实例都支持此处理器功能。
Intel Advanced Vector Extensions(Intel AVX、Intel AVX2 和 Intel AVX-512) — :Intel AVX/Intel AVX2 和 Intel AVX-512 分别是 256 位和 512 位指令集扩展,专为浮点 (FP) 密集型应用程序而设计。Intel AVX 指令可以提升诸如图像和音频/视频处理、科学模拟、财务分析、3D 建模与分析等应用的性能。这些功能仅在使用 HVM AMI 启动的实例上可用。
Intel 睿频加速技术 — Intel 睿频加速技术处理器以比基本操作频率快的速度自动运行核心。
Intel Deep Learning Boost (Intel DL Boost) — 加速 AI 深度学习使用案例。第二代 Intel Xeon 可扩展处理器能够扩展采用全新矢量神经网络指令 (VNNI/INT8) 的 Intel AVX-512,与上一代 Intel Xeon 可扩展处理器(配有 FP32)相比,深度学习推理性能显著提高,适用于图像识别/分割、对象检测、语音识别、语言翻译、推荐系统和强化学习等。VNNI 可能不会兼容所有 Linux 发行版。
以下实例支持 VNNI:
M5n
、R5n
、M5dn
、M5zn
、R5b
、R5dn
、D3
、D3en
和C6i
。C5
和C5d
实例仅支持12xlarge
、24xlarge
和metal
实例的 VNNI。
64 位 CPU 的命名约定可能会导致混淆。芯片制造商 Advanced Micro Devices (AMD) 成功引入了第一款基于 Intel x86 指令集的商用 64 位架构。因此,不论芯片制造商是谁,这一架构被普遍称为 AMD64。Windows 和多个 Linux 发行版遵循这一实践。这说明了为什么实例即使运行在 Intel 硬件上,但 Ubuntu 或 Windows 上的内部系统信息仍将 CPU 架构显示为 AMD64。
基于 Nitro 系统构建的实例
Nitro 系统是由 Amazon 打造的硬件和软件组件集合,可实现高性能、高可用性和高安全性。有关更多信息,请参阅 Amazon Nitro 系统
Nitro 系统提供了裸机功能,从而消除了所有虚拟化开销并支持需要完全访问主机硬件的工作负载。裸机实例非常适合以下用途:
-
需要访问虚拟环境中不可用或不完整支持的低级硬件功能 (如 Intel VT) 的工作负载
-
需要非虚拟化环境进行许可或支持的应用程序
Nitro 组件
以下组件属于 Nitro 系统的一部分:
-
Nitro 卡
-
本地 NVMe 存储卷
-
联网硬件支持
-
管理
-
监控
-
安全性
-
-
Nitro 安全芯片,集成到主板中
-
Nitro 管理程序 - 一种轻量级管理程序,可管理内存和 CPU 分配并为多数工作负载提供了与裸机不相上下的性能。
可用实例类型
以下虚拟化实例基于 Nitro 系统而构建:
-
通用型:M5、M5a、M5ad、M5d、M5dn、M5n、M5zn、M6a、M6i、M6id、T3、T3a
-
计算优化型:C5、C5a、C5ad、C5d、C5n、C6a、C6i、C6id
-
内存优化型:R5、R5a、R5ad、R5b、R5d、R5dn、R5n、R6a、R6i、R6id、
u-3tb1.56xlarge
、u-6tb1.56xlarge
、u-6tb1.112xlarge
、u-9tb1.112xlarge
、u-12tb1.112xlarge
、X2idn、X2iedn、X2iezn、z1d -
存储优化型:D3、D3en、I3en、I4i
-
加速计算型:G4、G4ad、G5、
p3dn.24xlarge
以下裸机实例基于 Nitro 系统而构建:
-
通用型:
m5.metal
、m5d.metal
、m5dn.metal
、m5n.metal
、m5zn.metal
、m6a.metal
、m6i.metal
、m6id.metal
-
计算优化型:
c5.metal
、c5d.metal
、c5n.metal
、c6a.metal
、c6i.metal
、c6id.metal
-
内存优化型:
r5.metal
、r5b.metal
、r5d.metal
、r5dn.metal
、r5n.metal
、r6a.metal
、r6i.metal
、r6id.metal
、u-6tb1.metal
、u-9tb1.metal
、u-12tb1.metal
、u-18tb1.metal
、u-24tb1.metal
、x2idn.metal
、x2iedn.metal
、x2iezn.metal
、z1d.metal
-
存储优化型:
i3.metal
、i3en.metal
、i4i.metal
-
加速计算型:
g4dn.metal
联网和存储功能
当您选择实例类型时,您同时选择了可用的联网和存储功能。要描述实例类型,请使用 describe-instance-types 命令。
联网功能
-
所有当前生成实例类型以及 C3、R3 和 I2 以前生成实例类型都支持 IPv6。
-
为了最大程度提高您的实例类型的联网和带宽性能,您可以执行以下操作:
-
将支持的实例类型启动到集群置放群组中,以针对高性能计算 (HPC) 应用程序优化您的实例。通用集群置放群组中的实例可以受益于高带宽、低延迟的联网。有关更多信息,请参阅置放群组。
-
为受支持的最新一代实例类型启用增强联网,从而显著提高每秒数据包数 (PPS) 性能、减弱网络抖动和减少网络延迟。有关更多信息,请参阅Windows 上的增强联网。
-
-
为增强网络启用的当前生成实例类型具有以下网络性能属性:
-
通过私有 IPv4 或 IPv6 位于相同区域内的流量可以支持 5 Gbps 用于单流流量,以及最多 25 Gbps 用于多流流量(取决于实例类型)。
-
在同一个区域中,通过公有 IP 地址空间或者通过 VPC 终端节点往返于 Amazon S3 存储桶之间的流量可以使用所有可用的实例聚合带宽。
-
-
支持的最大传输单位 (MTU) 因实例类型而异。所有 Amazon EC2 实例类型都支持标准以太网 V2 1500 MTU 框架。所有最新一代实例都支持 9001 MTU (巨型帧),某些上一代实例也支持它们。有关更多信息,请参阅EC2 实例的网络最大传输单位 (MTU)。
存储功能
-
一些实例类型支持 EBS 卷和实例存储卷,而另一些实例类型仅支持 EBS 卷。一些支持实例存储卷的实例类型使用固态硬盘 (SSD) 来提供非常高的随机 I/O 性能。一些实例类型支持 NVMe 实例存储卷。一些实例类型支持 NVMe EBS 卷。有关更多信息,请参阅Windows 实例上的 Amazon EBS 和 NVMe 和 NVMe SSD 卷。
-
若要获得 Amazon EBS I/O 的额外专用容量,您可以将某些实例类型作为 EBS 优化实例启动。某些实例类型在默认情况下会进行 EBS 优化。有关更多信息,请参阅Amazon EBS 优化的实例。
联网和存储功能摘要
下表总结了最新一代实例类型支持的联网和存储功能。
实例类型 | 仅限于 EBS | NVMe EBS | 实例存储 | 置放群组 | 增强联网 |
---|---|---|---|---|---|
C4 | 是 | 否 | 否 | 是 | Intel 82599 VF |
C5 | 是 | 是 | 否 | 是 | ENA |
C5a | 是 | 是 | 否 | 是 | ENA |
C5ad | 否 | 是 | NVMe * | 是 | ENA |
C5d | 否 | 是 | NVMe * | 是 | ENA |
C5n | 是 | 是 | 否 | 是 | ENA |
C6a | 是 | 是 | 否 | 是 | ENA |
C6i | 是 | 是 | 否 | 是 | ENA |
C6id | 否 | 是 | NVMe * | 是 | ENA |
D2 | 否 | 否 | HDD | 是 | Intel 82599 VF |
D3 | 否 | 是 | NVMe * | 是 | ENA |
D3en | 否 | 是 | NVMe * | 是 | ENA |
F1 | 否 | 否 | NVMe * | 是 | ENA |
G3 | 是 | 否 | 否 | 是 | ENA |
G4ad | 否 | 是 | NVMe * | 是 | ENA |
G4dn | 否 | 是 | NVMe * | 是 | ENA |
G5 | 否 | 是 | NVMe * | 是 | ENA |
H1 | 否 | 否 | HDD * | 是 | ENA |
I3 | 否 | 否 | NVMe * | 是 | ENA |
I3en | 否 | 是 | NVMe * | 是 | ENA |
I4i | 否 | 是 | NVMe * | 是 | ENA |
M4 | 是 | 否 | 否 | 是 | m4.16xlarge : ENA 所有其他尺寸:Intel 82599 VF |
M5 | 是 | 是 | 否 | 是 | ENA |
M5a | 是 | 是 | 否 | 是 | ENA |
M5ad | 否 | 是 | NVMe * | 是 | ENA |
M5d | 否 | 是 | NVMe * | 是 | ENA |
M5dn | 否 | 是 | NVMe * | 是 | ENA |
M5n | 是 | 是 | 否 | 是 | ENA |
M5zn | 是 | 是 | 否 | 是 | ENA |
M6a | 是 | 是 | 否 | 是 | ENA |
M6i | 是 | 是 | 否 | 是 | ENA |
M6id | 否 | 是 | NVMe * | 是 | ENA |
P2 | 是 | 否 | 否 | 是 | ENA |
P3 | 是 | 否 | 否 | 是 | ENA |
P3dn | 否 | 是 | NVMe * | 是 | ENA |
R4 | 是 | 否 | 否 | 是 | ENA |
R5 | 是 | 是 | 否 | 是 | ENA |
R5a | 是 | 是 | 否 | 是 | ENA |
R5ad | 否 | 是 | NVMe * | 是 | ENA |
R5b | 是 | 是 | 否 | 是 | ENA |
R5d | 否 | 是 | NVMe * | 是 | ENA |
R5dn | 否 | 是 | NVMe * | 是 | ENA |
R5n | 是 | 是 | 否 | 是 | ENA |
R6a | 是 | 是 | 否 | 是 | ENA |
R6i | 是 | 是 | 否 | 是 | ENA |
R6id | 否 | 是 | NVMe * | 是 | ENA |
T2 | 是 | 否 | 否 | 否 | 否 |
T3 | 是 | 是 | 否 | 否 | ENA |
T3a | 是 | 是 | 否 | 否 | ENA |
Trn1 | 否 | 是 | NVMe * | 是 | ENA |
内存增强型 (u-*) | 是 | 是 | 否 | 虚拟化:是 裸机:否 |
ENA |
X1 | 否 | 否 | SSD * | 是 | ENA |
X1e | 否 | 否 | SSD * | 是 | ENA |
X2idn | 否 | 是 | NVMe * | 是 | ENA |
X2iedn | 否 | 是 | NVMe * | 是 | ENA |
X2iezn | 是 | 是 | 否 | 是 | ENA |
z1d | 否 | 是 | NVMe * | 是 | ENA |
* 根设备卷必须是 Amazon EBS 卷。
下表总结了前一代实例类型支持的联网和存储功能。
实例存储 | 置放群组 | 增强联网 | |
---|---|---|---|
C3 | SSD | 是 | Intel 82599 VF |
G2 | SSD | 是 | 否 |
I2 | SSD | 是 | Intel 82599 VF |
M3 | SSD | 否 | 否 |
R3 | SSD | 是 | Intel 82599 VF |
实例限制
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。
有关默认限制的更多信息,请参阅我可以在 Amazon EC2 中运行多少个实例?
有关查看当前限制或请求提高当前限制的更多信息,请参阅 Amazon EC2 Service Quotas。