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阿里云服务器2内核和4G配置在2025年活动事件中提供了多各种实示例规格和价格选择，。用户可以根据自己的需求和预算来挑选合适择正确的云服务器。无论是个人开发者、人员，学生用户还是中小企业用户，他们都能在阿里云可以找到满足阿里云需求的云服务器解决方案。同时，关注折扣活动并获得阿里云的优惠活动和领取优惠券也是降低购买成本的有效途径方法。

 

一、　　1。轻量型应用程序服务器：性价比之成本效益的选择

轻量巧的应用程序服务器以其已成为具有简单易用、性价比高和成本效益的特点，成为个人开发者、人员，学生等和其他用户的首选。在2025年的阿里云活动事件中，轻量级应用程序服务器的2核4G配置的价格尤为特别有吸引人力。

1.1 轻量型应用程序服务器2核心4G配置价格

配置：2-核CPU、，4GB内存、，4M带宽、，60GB高效率云磁盘

价格：298元/年（不无限的流量）

 

这款轻量级巧的云服务器在价格上相比去年更为优惠有利，并且其性能足以满足简单的应用程序部署和网站搭建筑需求。对于那些预算有限但又希望能够快速上手开始的用户来说，这无疑是一个绝佳的选择。

1.2 其他轻量级应用程序服务器配置推荐建议

除了上述推荐的2核4G配置外，阿里云还提供了多各种其他配置的轻量型应用程序服务器，例如2G核2G3M带宽50GB 50GB高效云磁盘的服务器，仅需只有82元/年。这些配置同样还具有很高的成本性价比能，适合具有不同需求的用户。

 

二、　　2。经济型e实E示例：中小企业优选更喜欢

经济型eE实例是阿里云针对个人和普通企业用户推出的一款家经济高性价比效的云服务器。它采使用Intel® Xeon® Platinum可扩展处理器伸缩，拥其具有与企业级产品相同的可用性SLA和安全防保护标准。

2.1 经济型eE实例2核心4G配置价格

经济型e实例　　在2025年的活动中，经济E实例提供了多各种带宽和系统磁盘选择，项。以下是2核4G配置在不同带宽和系统磁盘下的活动2核4G配置的价格：

 

实例规格	配置	带宽	系统盘	活动价格（1M带宽）	活动价格（2M带宽）	活动价格（3M带宽）	活动价格（4M带宽）	活动价格（5M带宽）
通用算力型u1	2核4G	1M-5M	20G ESSD Entry云盘	310.21元/6个月 531.79元/1年 2282.83元/3年 3027.77元/5年	358.51元/6个月 614.59元/1年 2986.63元/3年 4200.77元/5年	411.01元/6个月 704.59元/1年 3751.63元/3年 5475.77元/5年	463.51元/6个月 794.59元/1年 4516.63元/3年 6075.77元/5年	524.41元/6个月 898.99元/1年 5404.03元/3年 8229.77元/5年
通用算力型u1	2核4G	1M-5M	20G ESSD云盘	1069.43元/1年 2323.87元/3年 3096.17元/5年	1304.03元/1年 3027.67元/3年 4269.17元/5年	1559.03元/1年 3792.67元/3年 5544.17元/5年	1814.03元/1年 4557.67元/3年 6819.17元/5年	2109.83元/1年 5445.07元/3年 8298.17元/5年

 

 

（注意：以上价格仅供用于参考。由于区域和系统磁盘容量，实际价格可能因地域、系统盘容量等因素有所不同，。请以参阅阿里云官方网站活动页面为准。）

经济型e实例不仅价格实惠负担得起，而且性能稳定而可靠，的绩效。它非常适合中小型企业用于搭来构建网站、和开发测试等场景。

 

　　第三、通用，一般计算能力型uU1实例：均平衡之选择

通用计算力型u功率U1实例是由阿里云推出启动的一款高性能云服务器，适用于各种计算密集型的应用场景程序方案。在2025年的活动事件中，通用计算力型u功率U1实例的2核4G配置同样也提供了极具非常有竞争力的价格。

3.1 通用计算力功率类型uU1实例2核心4G配置价格

以下是通用一般计算力型u功率U1实例2内核4G配置在的活动价格：不同的带宽和系统磁盘下的活动价格：

 

实例规格	cpu与内存配置	带宽	系统盘	活动价格
通用算力型u1	2核4G	1M	20G ESSD Entry云盘	310.21元/6个月 531.79元/1年
通用算力型u1	2核4G	2M	20G ESSD Entry云盘	358.51元/6个月 614.59元/1年
通用算力型u1	2核4G	3M	20G ESSD Entry云盘	411.01元/6个月 704.59元/1年
通用算力型u1	2核4G	4M	20G ESSD Entry云盘	463.51元/6个月 794.59元/1年
通用算力型u1	2核4G	5M	20G ESSD Entry云盘	524.41元/6个月 898.99元/1年

 

 

通用算力型u1实例以　　凭借其均平衡的性能和价格优势，通用计算能力U1实例已成为众许多用户的首选。无论是Web前端应用、企业程序，公司办公类应用还是程序，数据分析和计算等场景，它都能可以提供稳定且可靠的计算支持。

 

四、　　4。其他实示例规格：满足不同的需求

除了轻量巧的应用服务器、外，经济型eE实例和通用一般计算力型u功率U1实例外，阿里云还提供了2核4G配置云服务器，具有计算型cC8a、A，计算类型cC7a、A和计算型cC8y等多种实例规格的2核4G配置云服务器Y。这些实示例规格各具有自己的特点征，适用于合不同的应用程序场景。

4.1 计算型实例价格概览述

以下是阿里云部分计算型实示例活动的活动价格概述2核4G配置在不同的带宽和系统磁盘下的活动价格概览：

 

实例规格	配置	带宽	系统盘	活动价格（1M带宽）	活动价格（2M带宽）	活动价格（3M带宽）	活动价格（4M带宽）	活动价格（5M带宽）
计算型c8a	2核4G	1M-5M	40G ESSD云盘	63.08元/1个月	69.98元/1个月	77.48元/1个月	84.98元/1个月	93.68元/1个月
计算型c7a	2核4G	1M-5M	40G ESSD云盘	1427.02元/1年 3025.43元/3年 4053.96元/5年	1661.62元/1年 3729.23元/3年 5226.96元/5年	1916.62元/1年 4494.23元/3年 6501.96元/5年	2171.62元/1年 5259.23元/3年 7776.96元/5年	2467.42元/1年 6146.63元/3年 9255.96元/5年
计算型c8a	2核4G	1M-5M	40G ESSD云盘	1743.31元/1年 3653.14元/3年 4783.87元/5年	1977.91元/1年 4356.94元/3年 5956.87元/5年	2232.91元/1年 5121.94元/3年 7231.87元/5年	2487.91元/1年 5886.94元/3年 8506.87元/5年	2783.71元/1年 6774.34元/3年 9985.87元/5年
计算型c7	2核4G	1M-5M	40G ESSD云盘	1713.68元/1年	1948.28元/1年	2203.28元/1年	2458.28元/1年	2754.08元/1年
计算型c8y	2核4G	1M-5M	40G ESSD云盘	1282.71元/1年	1517.31元/1年	1772.31元/1年	2027.31元/1年	2323.11元/1年

 

 

注意：以上述价格仅供用于参考，。实际价格可能因地是由于区域、系统磁盘容量、，采购买持续时长及间和促销活动等因素而有所不同。用户在购买之前，请务必访问阿里云的官方网站以查看最新的价格信息。

 

五、　　5。购买建议

在　　选择阿里云服务器时，用户应根据自己的其实际需求、，预算以及和应用场景来程序方案选择合适当的实示例规格。以下是一些购买建议：

个人开发者及人员和学生用户：对于预算有限且及其主要需求为的用户学习、，开发和测试或搭构建小型网站的用户，建议选择轻量级应用程序服务器。其它简单易用、性价比高，具有成本效益，并且能可以满足基本需求。

 

中小企业　　SME用户：对于需要稳定可靠的云服务器来支撑持企业的日常运营操作的用户，经济型e企业E实例和通用一般计算力型uU1实例是不错的选择。它们提供了均平衡的性能和价格，适合用于中小型企业，用于搭构建网站、，应用程序服务器、，数据库等场景和其他方案。

 

对性能有较很高要求的用户：如果应用程序对计算性能、，网络带宽或存储性能有较很高的要求，则建议选择一个计算型实例，例如计算型cC8a、cA，C7aA等。这些实示例可提供了更强的计算能力、，更高的网络带宽和更快的存储访问速度，适合用于高性能计算、，大数据处理、，科学计算等场景和其他方案。

 

 

 

六、　　6。购买流过程与和优惠活动

用户在　　购买阿里云服务器时，用户可以关注遵循阿里云官方网站的优惠先活动页面，以了解最新的优惠先信息。同时，建议在购买前建议先领取购买优惠券或代金优惠券，以便在购买时享受更多的优惠折扣。购买流过程一般通常包括选择实例规格、范，配置带宽和系统磁盘、，填写订单信息、，选择支付款方式并和完成支付款等步骤。

云服务器活动是直达接的：https://www.aliyun.com/daily-acdt/ecs/activity_selection

云产品通用代金券领取收到：https://www.aliyun.com/minisite/goods

 

 

阿里云服务器2内核4G配置2025年活动的价格是多少？云服务器的活动价格还需要查看购买的云服务器实例的规格和，配置及和带宽大小，。在当前的阿里云目前活动中，2核4G配置的最低价格最低的是通用计算力型uU1实例，。价格只要仅为199元1年。本文详细解析介绍了2025年事件中阿里云服务器2核和4G配置在2025年活动中的价格情况，以供选择参考。

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选择合适正确的阿里云服务器配置，是一个综合全面考虑多个因素的过程。本文将为新手用户提供详细的购买指南，从地区域选择、实，示例规格、，操作系统、，云磁盘配置、，购买持续时长及间和带宽规计划的六大个方面，为新手用户提供了详尽的选购指南。希望用户能够帮助用户更加明智地做出决策，确保所选配置既不仅满足当前需求，又兼顾未还可以考虑将来的可扩展伸缩性和成本控制。此外，在购买之前不妨关，您可能希望注意官方的阿里云官方活动及和优惠券信息，并通过云小站Yunxiao Station平台等平台领取代金赢得优惠券，以享受更多优惠折扣。

 

一、　　1。精准确定位：选择最佳的云服务器地区域

云服务器的地区域选择，直接关系到与网站或应用程序的访问速度和用户体验直接相关。一般来说而言，服务器与用户之间的距离越近，访问的延迟越低小，速度越快。因此，在选择阿里云服务器地区域时，应优先考虑以下因素：

1. 。目标用户群体组

国内用户：若你如果您的主要服务对象为是国内用户，建议选择位于华中国北、华部，中国东、华南等部，中国和其他地区的阿里云数据中心。这些区领域不仅是完整的网络基础设施完善架构，而且能够还可以确保高速和稳定的访问体验。

国际用户：对于面向全球用户面临的业务，您可以考虑阿里云在香港、，新加坡、，美国等和其他地方的阿里云的数据中心。这些海外节点能够可以有效降低地减少跨国访问的延迟，提升并改善用户体验。

 

2. 备案需。要求要求

对于需要在中国境内提供Web服务的用户，他们必须注意不同地域区的备案申请要求。部分地域可能因出于政策原因，对备案某些地区可能有特定的限制或流过程，需要提前了理解并做好准备。

 

3. 服务。互通操作性

在阿里云的不同地区域之间中，ECS实例、，RDS数据库和OSS对象存储等服务的内部网并不络无法互通操作。这意味着，如果你您需要跨地区域部署应用程序或数据库，则可能需要额外的其他网络配置或费用成本。

 

4. 。负载均平衡极限制

阿里云的负载均平衡服务不支持跨地交叉区域部署，即不同地区域中的ECS实例无法不能添加入相同一个的负载均平衡实例。这一点在规计划多地区域和高可用架性体系结构时，这一点尤为其重要。

 

 

二、　　其次，定量身体裁衣缝：挑选合择适当的ECS实例规格

阿里云ECS提供了多样化的实各种示例规格，以满足在不同场景情况下的满足计算需求。对于新手用户而言，如何根据自己的业务特点征选择合适当的实示例规格，范是确保应用程序稳定运行操作的关键。

1. 实。示例规格范概览述

阿里云ECS有许多实例规格繁多，包括经济型e、通用E.美国一般计算能力型uU1、，计算C7型c7、c，C8a、A，通用型gG8a、gA，G8Y，Memory、内存型r Type R8a、rA，R8y等多种Y，R8Y和其他类型。每种类型都有其独特的优势和应用场景程序方案，用户可以根据实际需求进行选择。

轻量级应用程序服务器：适合用于轻巧的应用程序方案，例如单个人建站、电台和博客等轻量级应用场景。一键个单击的部署、可和视化觉面板等特点，让以便新手用户也能可以轻松上手启动。

经济型e实示例：专它是为个人开发者、人员，学生以及小型和微型企业而设计的。它非常成本效益，性价比极高，适合用于中小型网站的构建设和开发测试。

通用计算力型u功率U1实例：提供均平衡的计算、，内存和网络资源，适合用于大多数企业- 级别的应用场景程序方案。

计算型实示例：适用于对计算性能有较很高要求的场景方案，例如网站应用、程序，视频编代码等。

通用型实- 可使用的示例：适用于数据库系统、，缓存、，搜索集群等场景簇和其他方案，以满足企业公司信息化系统、和在线办公系统等的需求。

内存- 类型实示例：专为用于大数据分析、的特殊设计，Hadoop群集群等场景设计和其他方案，以提供大容量的内存资源。

 

2. 实。示例规格推荐范建议

阿里云提供了实示例规格推荐范建议功能，。用户可以根据自己的其应用场景程序方案和需求，输入相应的参数（例如CPU内核心数、，内存大小等），。该系统即可以自动推荐最合适合的实示例规格范。这一功能对于新手用户来说而言，此功能尤为其实用，能够可以帮助他们快速定位找到合适当的配置选项。在2024年，在阿里云的活动中，既有轻量巧的应用程序服务器，也有各种实例规格的云服务器，示例。可选的云服务器实例规格有范包括经济类型e、，通用计算力型u功率U1、，计算型cC7、，计算类型cC8a、通用A，计算类型gC8a、通用A，计算C8A，计算类型gC8y、内存A，计算类型C8A，计算C8A，计算类型C8A类型C8A，计算C8A，计算C8A，计算的C8A型，计算类型C8A，计算C8A，C8A，COMPUTING C8A，C8A，C8A，计算类型C8A，计算C8A，C8A，C8A，C8A，CO8A，计算的Universal G8a、A，GM G8Y，GM G8Y，GM G8Y，MEMOME型R8A型R8A型R8A，内存类型rR8y等实Y和其他示例规格，。实时的活动价格可以通过官方活动了来理解：阿里云上云优首选活动

 

三、　　3.系统之选择：合适合的操作系统镜像图像

操作系统的选择对于云服务器的性能和稳定性至关重要。阿里云提供了丰富的操作系统镜子，包括Windows窗口和多各种Linux发行版在内的丰富操作系统镜像，。用户可以根据自己的其应用需求和开发环境进行挑选择。

1. Windows。窗镜像

如果你您的应用程序是基于根据.NET框架开发的，或者您需要使用到Windows特有的唯一功能和服务（例如Active Directory、，IIS等），那么则选择Windows镜像 Image将是明智之举的。

 

2. L。linux镜像图像

对于基于应用开源技术，例如PHP、，Python、，Ruby等开源技术开发的应用而言，Linux镜像 Mirror通常是一个更为合适的选择。阿里云提供了各种流行的Linux分布式镜子，例如CentOS、os，Ubuntu、，Debian等多种流行的Linux发行版镜像，以供用户选择。

 

3. 。镜像市场与自和定义制镜像子

镜像市场：阿里云镜像市场汇聚了大量经过将已预先安装和优化的大量镜像资源，汇集在一起。用户可以直接选择使用这些镜像来快速部署应用程序环境。这些镜像子涵盖了各种主流的开发语言和框架（例如Node.js、，Java、，WordPress等），从而大大节省了环境搭构建的时间成本。

自定义镜像子：用户还可以根据自己的需求创建自定义镜像。通过备份现有实例或快照来以生成自定义镜像子，它可以方便轻松地迁移或复制将现有环境复制到其他实例上中。

 

 

　　第四、，合理的云磁盘存储的合理规计划

云盘板类型概览述

阿里云提供多了各种云磁盘类型，包括系统磁盘和数据磁盘，以满足不同的存储需求。系统磁盘用于存放储操作系统文件和配置，该数据磁盘用于存放储应用程序数据和用户文件。

云盘板配置策略

系统磁盘配置：默认大小通常为20GB或40GB，对于足以适合大多数应用已足够程序。

数据磁盘配置：根据实际需求选择大小，一般通常建议至少30-50GB，以应对企业满足诸如公司网站等常见之类的共同需求。

云盘板类型选择：平衡余额性能与和成本，高效率云磁盘和SSD云磁盘性价比较高具有成本效益；对 I/O性能有极很高的要求的场景，您可以考虑ESSD云磁盘。

 

 

五、　　5。智慧决定- 购买时长间的智慧决策制作

购买时长概览述

阿里云服务器购买时长灵活，从一周到五年不等。用户可以根据预算和长期规计划，选择合适当的购买时长间。

购买时长期限的决策因素

预算与和长期规计划：建议长期项目建议购买较长时间购买，以享受更多优惠折扣并避免频繁续费订。

需求　　不确定性：当初期始项目或需求尚不明确清楚时，您可以选择较短的购买时长间，以便可以灵活地调整它。

试用验机会：阿里云提供多款实了各种试验服务的示例规格的试。用服务，用户可以先尝试用再，然后购买，降低以减少决策风险。

 

阿里云服务器具有多款各种不同的实例规格和配置的云服务器，可提供试验。用，用户可以选择先尝试用再然后购买，具体可使用。有关特定配置及和适用时长可间，请参考阅：阿里云试用中心

 

六、　　6。带宽资源的精细规计划

带宽选择概览述

带宽是影响云服务器性能和网络速度性能的关键因素。阿里云提供两种类型的带宽选择解决方案：固定带宽和按量付费两种带宽选择方案。

带宽规计划策略

固定带宽：它适用于具有稳定访问量稳定且对和高网络速度要求较高的场景，（例如小型网站）的方案。

按量　　支付费带宽：适用于访问量波动较，灵活且经济的大型或难以不可预测的场景，灵活且经济。

成本效收益平衡：注意6Mbps带宽费用上涨点成本的增加，并合理规地计划带宽以平衡成本与和性能。

 

 

在数字化的时代，无论是个人博客、企业，公司官方网、APP站，应用程序后端支持，还是小型程序运行，云服务器都扮演起着至关重要的角色作用。考虑到性价比大家成本效益现在都喜欢选择阿里云服务器。然而但是，对于初首次接触与云服务接触的新手来说，可能并还不是很清楚应该如何选择阿里云服务器的地区域、，实例、，带宽与和操作系统等配置。

本文　　从地区域选择、，实例规格、，操作系统、，云磁盘配置、，购买持续时长以及间和带宽选择等的六个方面，它为新手用户提供详细的选购指南买准则，以帮助大家您选择更适合自己您的阿里云服务器。

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购买可领取：[阿里云2000元代金券]

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购买可领取：[阿里云2000元代金券]

选择合适正确的阿里云服务器配置，是一个综合全面考虑多个因素的过程。本文将为新手用户提供详细的购买指南，从地区域选择、实，示例规格、，操作系统、，云磁盘配置、，购买持续时长及间和带宽规计划的六大个方面，为新手用户提供了详尽的选购指南。希望用户能够帮助用户更加明智地做出决策，确保所选配置既不仅满足当前需求，又兼顾未还可以考虑将来的可扩展伸缩性和成本控制。此外，在购买之前不妨关，您可能希望注意官方的阿里云官方活动及和优惠券信息，并通过云小站Yunxiao Station平台等平台领取代金赢得优惠券，以享受更多优惠折扣。

 

一、　　1。精准确定位：选择最佳的云服务器地区域

云服务器的地区域选择，直接关系到与网站或应用程序的访问速度和用户体验直接相关。一般来说而言，服务器与用户之间的距离越近，访问的延迟越低小，速度越快。因此，在选择阿里云服务器地区域时，应优先考虑以下因素：

1. 。目标用户群体组

国内用户：若你如果您的主要服务对象为是国内用户，建议选择位于华中国北、华部，中国东、华南等部，中国和其他地区的阿里云数据中心。这些区领域不仅是完整的网络基础设施完善架构，而且能够还可以确保高速和稳定的访问体验。

国际用户：对于面向全球用户面临的业务，您可以考虑阿里云在香港、，新加坡、，美国等和其他地方的阿里云的数据中心。这些海外节点能够可以有效降低地减少跨国访问的延迟，提升并改善用户体验。

 

2. 备案需。要求要求

对于需要在中国境内提供Web服务的用户，他们必须注意不同地域区的备案申请要求。部分地域可能因出于政策原因，对备案某些地区可能有特定的限制或流过程，需要提前了理解并做好准备。

 

3. 服务。互通操作性

在阿里云的不同地区域之间中，ECS实例、，RDS数据库和OSS对象存储等服务的内部网并不络无法互通操作。这意味着，如果你您需要跨地区域部署应用程序或数据库，则可能需要额外的其他网络配置或费用成本。

 

4. 。负载均平衡极限制

阿里云的负载均平衡服务不支持跨地交叉区域部署，即不同地区域中的ECS实例无法不能添加入相同一个的负载均平衡实例。这一点在规计划多地区域和高可用架性体系结构时，这一点尤为其重要。

 

 

二、　　其次，定量身体裁衣缝：挑选合择适当的ECS实例规格

阿里云ECS提供了多样化的实各种示例规格，以满足在不同场景情况下的满足计算需求。对于新手用户而言，如何根据自己的业务特点征选择合适当的实示例规格，范是确保应用程序稳定运行操作的关键。

1. 实。示例规格范概览述

阿里云ECS有许多实例规格繁多，包括经济型e、通用E.美国一般计算能力型uU1、，计算C7型c7、c，C8a、A，通用型gG8a、gA，G8Y，Memory、内存型r Type R8a、rA，R8y等多种Y，R8Y和其他类型。每种类型都有其独特的优势和应用场景程序方案，用户可以根据实际需求进行选择。

轻量级应用程序服务器：适合用于轻巧的应用程序方案，例如单个人建站、电台和博客等轻量级应用场景。一键个单击的部署、可和视化觉面板等特点，让以便新手用户也能可以轻松上手启动。

经济型e实示例：专它是为个人开发者、人员，学生以及小型和微型企业而设计的。它非常成本效益，性价比极高，适合用于中小型网站的构建设和开发测试。

通用计算力型u功率U1实例：提供均平衡的计算、，内存和网络资源，适合用于大多数企业- 级别的应用场景程序方案。

计算型实示例：适用于对计算性能有较很高要求的场景方案，例如网站应用、程序，视频编代码等。

通用型实- 可使用的示例：适用于数据库系统、，缓存、，搜索集群等场景簇和其他方案，以满足企业公司信息化系统、和在线办公系统等的需求。

内存- 类型实示例：专为用于大数据分析、的特殊设计，Hadoop群集群等场景设计和其他方案，以提供大容量的内存资源。

 

2. 实。示例规格推荐范建议

阿里云提供了实示例规格推荐范建议功能，。用户可以根据自己的其应用场景程序方案和需求，输入相应的参数（例如CPU内核心数、，内存大小等），。该系统即可以自动推荐最合适合的实示例规格范。这一功能对于新手用户来说而言，此功能尤为其实用，能够可以帮助他们快速定位找到合适当的配置选项。在2024年，在阿里云的活动中，既有轻量巧的应用程序服务器，也有各种实例规格的云服务器，示例。可选的云服务器实例规格有范包括经济类型e、，通用计算力型u功率U1、，计算型cC7、，计算类型cC8a、通用A，计算类型gC8a、通用A，计算C8A，计算类型gC8y、内存A，计算类型C8A，计算C8A，计算类型C8A类型C8A，计算C8A，计算C8A，计算的C8A型，计算类型C8A，计算C8A，C8A，COMPUTING C8A，C8A，C8A，计算类型C8A，计算C8A，C8A，C8A，C8A，CO8A，计算的Universal G8a、A，GM G8Y，GM G8Y，GM G8Y，MEMOME型R8A型R8A型R8A，内存类型rR8y等实Y和其他示例规格，。实时的活动价格可以通过官方活动了来理解：阿里云上云优首选活动

 

三、　　3.系统之选择：合适合的操作系统镜像图像

操作系统的选择对于云服务器的性能和稳定性至关重要。阿里云提供了丰富的操作系统镜子，包括Windows窗口和多各种Linux发行版在内的丰富操作系统镜像，。用户可以根据自己的其应用需求和开发环境进行挑选择。

1. Windows。窗镜像

如果你您的应用程序是基于根据.NET框架开发的，或者您需要使用到Windows特有的唯一功能和服务（例如Active Directory、，IIS等），那么则选择Windows镜像 Image将是明智之举的。

 

2. L。linux镜像图像

对于基于应用开源技术，例如PHP、，Python、，Ruby等开源技术开发的应用而言，Linux镜像 Mirror通常是一个更为合适的选择。阿里云提供了各种流行的Linux分布式镜子，例如CentOS、os，Ubuntu、，Debian等多种流行的Linux发行版镜像，以供用户选择。

 

3. 。镜像市场与自和定义制镜像子

镜像市场：阿里云镜像市场汇聚了大量经过将已预先安装和优化的大量镜像资源，汇集在一起。用户可以直接选择使用这些镜像来快速部署应用程序环境。这些镜像子涵盖了各种主流的开发语言和框架（例如Node.js、，Java、，WordPress等），从而大大节省了环境搭构建的时间成本。

自定义镜像子：用户还可以根据自己的需求创建自定义镜像。通过备份现有实例或快照来以生成自定义镜像子，它可以方便轻松地迁移或复制将现有环境复制到其他实例上中。

 

 

　　第四、，合理的云磁盘存储的合理规计划

云盘板类型概览述

阿里云提供多了各种云磁盘类型，包括系统磁盘和数据磁盘，以满足不同的存储需求。系统磁盘用于存放储操作系统文件和配置，该数据磁盘用于存放储应用程序数据和用户文件。

云盘板配置策略

系统磁盘配置：默认大小通常为20GB或40GB，对于足以适合大多数应用已足够程序。

数据磁盘配置：根据实际需求选择大小，一般通常建议至少30-50GB，以应对企业满足诸如公司网站等常见之类的共同需求。

云盘板类型选择：平衡余额性能与和成本，高效率云磁盘和SSD云磁盘性价比较高具有成本效益；对 I/O性能有极很高的要求的场景，您可以考虑ESSD云磁盘。

 

 

五、　　5。智慧决定- 购买时长间的智慧决策制作

购买时长概览述

阿里云服务器购买时长灵活，从一周到五年不等。用户可以根据预算和长期规计划，选择合适当的购买时长间。

购买时长期限的决策因素

预算与和长期规计划：建议长期项目建议购买较长时间购买，以享受更多优惠折扣并避免频繁续费订。

需求　　不确定性：当初期始项目或需求尚不明确清楚时，您可以选择较短的购买时长间，以便可以灵活地调整它。

试用验机会：阿里云提供多款实了各种试验服务的示例规格的试。用服务，用户可以先尝试用再，然后购买，降低以减少决策风险。

 

阿里云服务器具有多款各种不同的实例规格和配置的云服务器，可提供试验。用，用户可以选择先尝试用再然后购买，具体可使用。有关特定配置及和适用时长可间，请参考阅：阿里云试用中心

 

六、　　6。带宽资源的精细规计划

带宽选择概览述

带宽是影响云服务器性能和网络速度性能的关键因素。阿里云提供两种类型的带宽选择解决方案：固定带宽和按量付费两种带宽选择方案。

带宽规计划策略

固定带宽：它适用于具有稳定访问量稳定且对和高网络速度要求较高的场景，（例如小型网站）的方案。

按量　　支付费带宽：适用于访问量波动较，灵活且经济的大型或难以不可预测的场景，灵活且经济。

成本效收益平衡：注意6Mbps带宽费用上涨点成本的增加，并合理规地计划带宽以平衡成本与和性能。

 

 

在数字化的时代，无论是个人博客、企业，公司官方网、APP站，应用程序后端支持，还是小型程序运行，云服务器都扮演起着至关重要的角色作用。考虑到性价比大家成本效益现在都喜欢选择阿里云服务器。然而但是，对于初首次接触与云服务接触的新手来说，可能并还不是很清楚应该如何选择阿里云服务器的地区域、，实例、，带宽与和操作系统等配置。

本文　　从地区域选择、，实例规格、，操作系统、，云磁盘配置、，购买持续时长以及间和带宽选择等的六个方面，它为新手用户提供详细的选购指南买准则，以帮助大家您选择更适合自己您的阿里云服务器。

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2025年阿里云服务器Ali Cloud Server的价格调整为用户带来了实质性可观的优惠折扣。无论是单个人开发者还是企人员和业务用户都可以根据自己的需求要选择最合适的云服务器产品。通过明确澄清需求、，比较价格、领取，接收优惠券、关，注意活动以及考虑长期成本等策略，用户可以更加经济实惠地购买到所需的阿里云服务器。

 

一、　　1。阿里云服务器价格概览述

降价　　背景

2025年，阿里云积极响应市场需求，对并大大降低了云产品进行了大幅降的价格。自3月1日起以来，阿里云启动（Alibaba Cloud）发起了新一轮的降价政策，。核心产品价格的平均降幅低已达到20%，部分一些云服务器的价格降价幅度更是低高达93%。毫无疑问，这一举项措无疑施为用户带来了实质性可观的优惠好处，使得购买阿里云服务器变得更加经济实惠。

价格区间范围

阿里云服务器的价格因实示例规格、范，配置及地和区域等因素而异。目前，最便宜的阿里云服务器Alibaba Cloud Server是一款台轻量巧的应用程序服务器，价格仅为82元/年，配置为2核2G3M带宽为2G3M。对于需要更高性能的用户，阿里云也还提供了多款各种经济型云服务器ECS产品，例如经济型e实例的2核2G 3G3M经济体的带宽云服务器E实例，价格仅需为99元/年。

 

二、　　2。阿里云中最便宜的云服务器的简介绍

1. 。轻量型应用程序服务器

轻量巧的应用程序服务器以其已成为许多具有低廉的价格和便捷的管理界面成为众多的用户的首选。在2025年，由阿里云推出的最便宜的轻量型应用程序服务器价格/年为82元/年，配置为2核2G3M带宽。这款该服务器非常适合轻巧的应用程序方案，例如个人体开发者、人员，小型网站及和个人博客等轻量级应用场景。此外，阿里云还提供了配置更高的轻量化应用程序服务器选项，例如2核4G4M带宽60GB高效率云磁盘版本，价格为298元/年。

2. 。云服务器ECS

对于需要更高计算能力和可扩展性的用户，阿里云提供了多款经济型云服务器各种ECS产品ECS产品。其中，经济型e实例的2核2G3M带宽配置云服务器价格为是99元/年，性价比成本相对较高。此外，阿里云还推出了多款配置更高的各种云服务器ECS产品，以满足不同用户的需求。

 

　　第三、，不同的配置云服务器价格对比较

为了更直观地展显示阿里云服务器的价格差异，以下面列出了几款个常用配置的云服务器的价格信息：

　　1. 。2内核4G配置

 

实例规格	配置	带宽	系统盘	活动价格（示例）
轻量应用服务器	2核4G	4M	60GB 高效云盘	165元/1年（新用户专享）
通用算力型u1	2核4G	5M	80G ESSD Entry云盘	199.00元/1年（企业用户专享）
经济型e	2核4G	1M-5M	20G ESSD云盘 Entry云盘	599.93元/1年（新用户及企业用户可选）

 

 

　　2. 。4核心8G配置

实例规格	配置	带宽	系统盘	活动价格（示例）
经济型e	4核8G	1M-5M	20G ESSD云盘 Entry云盘	1544.71元/1年（新用户及企业用户可选）
通用算力型u1	4核8G	1M-5M	20G ESSD云盘	955.58元/1年（示例价格，具体根据配置和地域调整）
计算型c7a	4核8G	1M-5M	40G ESSD云盘	2415.43元/1年（适用于需要更高计算性能的场景）

 

 

　　3. 。8-核16G配置

 

实例规格	配置	带宽	系统盘	活动价格（示例）
经济型e	8核16G	1M-5M	20G ESSD Entry云盘	2804.42元/1年（新用户及企业用户可选）
通用算力型u1	8核16G	1M-5M	20G ESSD云盘	1803.17元/1年（示例价格，具体根据配置和地域调整）
计算型c8a	8核16G	1M-5M	40G ESSD云盘	5657.44元/1年（适用于大规模计算或高性能需求场景）

 

 

 

四、　　4.如何选购买最实惠负担得起的阿里云服务器

1. 。明确的需求

在选购买阿里云服务器之前，我们必须首先要明确自己澄清您的需求。不同的应用场景程序方案对服务器的配置有不同的要求不同，。如果个人博客可能只需要轻量巧的应用程序服务器，而并且大型电商E -Commerce网站则需要更高的配置的云服务器ECS。

2. 。比较价格

阿里云的官方网站提供了详细的价格查询功能，。用户可以根据自己的需求要选择合适当的实示例规格和配置，并比较不同地域区的价格差异。一般来说而言，不同地域区的价格会将有所不同，用户可以根据自己的其实际情况选择一个更有利的价格更优惠的地领域。

3. 领取。接收优惠券

阿里云　　Alibaba Cloud的官方网站和云小站Yunxiao Station平台会将不定期时推出各种优惠券和代金券活动。用户可以在购买前可以领取收到相应的优惠券，以享受更多的价格优惠折扣。同时，新用户还可以享受专属的独家优惠先活动。平台地址：https://www.aliyun.com/minisite/goods

使用代金券的使用效果如下所示：

4. 关注。遵循活动

阿里云会将定期推出发起各种促销活动，例如新用户的特惠、企业殊产品，独家公司用户专享等。用户可以关注阿里云的官方网站和社交媒体平台上的活动信息，以便及时了解最新的优惠动态方式。阿里云活动中心地址：https://www.aliyun.com/activity

5. 。考虑长期成本

在　　购买阿里云服务器时，您不仅要必须考虑初第一次购买的成本，还要必须考虑长期使用的成本。一些长期优惠套餐折扣软件包可能更适合需要长期时间使用云服务的用户。

 

阿里云服务器昂贵不贵吗？最便宜的阿里云服务器是多少钱？阿里云服务器的报价主要看取决于所选云服务器的实例规格、cpu与，CPU以及内容和带宽等的分配置，。不同地区域的中云服务器的价格也不一样，同。在2025年的，阿里云对降低了云产品的收费充电价格做了下调，平均降幅低了20%。，其中云服务器降价的最高幅度达到价格降低了93%，。目前，最便宜的阿里云服务器价格只要仅为99元/1年，配置为2核2G3M带宽，。本文详细解析介绍了2025年阿里云服务器Ali Cloud Server的价格情况，并为其提供了它。购买指南，以帮助用户找到最合适合自己的云服务器解决方案。

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一、　　1。阿里云服务器价格概览述

降价　　背景

2025年，阿里云积极响应市场需求，对并大大降低了云产品进行了大幅降的价格。自3月1日起以来，阿里云启动（Alibaba Cloud）发起了新一轮的降价政策，。核心产品价格的平均降幅低已达到20%，部分一些云服务器的价格降价幅度更是低高达93%。毫无疑问，这一举项措无疑施为用户带来了实质性可观的优惠好处，使得购买阿里云服务器变得更加经济实惠。

价格区间范围

阿里云服务器的价格因实示例规格、范，配置及地和区域等因素而异。目前，最便宜的阿里云服务器Alibaba Cloud Server是一款台轻量巧的应用程序服务器，价格仅为82元/年，配置为2核2G3M带宽为2G3M。对于需要更高性能的用户，阿里云也还提供了多款各种经济型云服务器ECS产品，例如经济型e实例的2核2G 3G3M经济体的带宽云服务器E实例，价格仅需为99元/年。

 

二、　　2。阿里云中最便宜的云服务器的简介绍

1. 。轻量型应用程序服务器

轻量巧的应用程序服务器以其已成为许多具有低廉的价格和便捷的管理界面成为众多的用户的首选。在2025年，由阿里云推出的最便宜的轻量型应用程序服务器价格/年为82元/年，配置为2核2G3M带宽。这款该服务器非常适合轻巧的应用程序方案，例如个人体开发者、人员，小型网站及和个人博客等轻量级应用场景。此外，阿里云还提供了配置更高的轻量化应用程序服务器选项，例如2核4G4M带宽60GB高效率云磁盘版本，价格为298元/年。

2. 。云服务器ECS

对于需要更高计算能力和可扩展性的用户，阿里云提供了多款经济型云服务器各种ECS产品ECS产品。其中，经济型e实例的2核2G3M带宽配置云服务器价格为是99元/年，性价比成本相对较高。此外，阿里云还推出了多款配置更高的各种云服务器ECS产品，以满足不同用户的需求。

 

　　第三、，不同的配置云服务器价格对比较

为了更直观地展显示阿里云服务器的价格差异，以下面列出了几款个常用配置的云服务器的价格信息：

　　1. 。2内核4G配置

 

实例规格	配置	带宽	系统盘	活动价格（示例）
轻量应用服务器	2核4G	4M	60GB 高效云盘	165元/1年（新用户专享）
通用算力型u1	2核4G	5M	80G ESSD Entry云盘	199.00元/1年（企业用户专享）
经济型e	2核4G	1M-5M	20G ESSD云盘 Entry云盘	599.93元/1年（新用户及企业用户可选）

 

 

　　2. 。4核心8G配置

实例规格	配置	带宽	系统盘	活动价格（示例）
经济型e	4核8G	1M-5M	20G ESSD云盘 Entry云盘	1544.71元/1年（新用户及企业用户可选）
通用算力型u1	4核8G	1M-5M	20G ESSD云盘	955.58元/1年（示例价格，具体根据配置和地域调整）
计算型c7a	4核8G	1M-5M	40G ESSD云盘	2415.43元/1年（适用于需要更高计算性能的场景）

 

 

　　3. 。8-核16G配置

 

实例规格	配置	带宽	系统盘	活动价格（示例）
经济型e	8核16G	1M-5M	20G ESSD Entry云盘	2804.42元/1年（新用户及企业用户可选）
通用算力型u1	8核16G	1M-5M	20G ESSD云盘	1803.17元/1年（示例价格，具体根据配置和地域调整）
计算型c8a	8核16G	1M-5M	40G ESSD云盘	5657.44元/1年（适用于大规模计算或高性能需求场景）

 

 

 

四、　　4.如何选购买最实惠负担得起的阿里云服务器

1. 。明确的需求

在选购买阿里云服务器之前，我们必须首先要明确自己澄清您的需求。不同的应用场景程序方案对服务器的配置有不同的要求不同，。如果个人博客可能只需要轻量巧的应用程序服务器，而并且大型电商E -Commerce网站则需要更高的配置的云服务器ECS。

2. 。比较价格

阿里云的官方网站提供了详细的价格查询功能，。用户可以根据自己的需求要选择合适当的实示例规格和配置，并比较不同地域区的价格差异。一般来说而言，不同地域区的价格会将有所不同，用户可以根据自己的其实际情况选择一个更有利的价格更优惠的地领域。

3. 领取。接收优惠券

阿里云　　Alibaba Cloud的官方网站和云小站Yunxiao Station平台会将不定期时推出各种优惠券和代金券活动。用户可以在购买前可以领取收到相应的优惠券，以享受更多的价格优惠折扣。同时，新用户还可以享受专属的独家优惠先活动。平台地址：https://www.aliyun.com/minisite/goods

使用代金券的使用效果如下所示：

4. 关注。遵循活动

阿里云会将定期推出发起各种促销活动，例如新用户的特惠、企业殊产品，独家公司用户专享等。用户可以关注阿里云的官方网站和社交媒体平台上的活动信息，以便及时了解最新的优惠动态方式。阿里云活动中心地址：https://www.aliyun.com/activity

5. 。考虑长期成本

在　　购买阿里云服务器时，您不仅要必须考虑初第一次购买的成本，还要必须考虑长期使用的成本。一些长期优惠套餐折扣软件包可能更适合需要长期时间使用云服务的用户。

 

阿里云服务器昂贵不贵吗？最便宜的阿里云服务器是多少钱？阿里云服务器的报价主要看取决于所选云服务器的实例规格、cpu与，CPU以及内容和带宽等的分配置，。不同地区域的中云服务器的价格也不一样，同。在2025年的，阿里云对降低了云产品的收费充电价格做了下调，平均降幅低了20%。，其中云服务器降价的最高幅度达到价格降低了93%，。目前，最便宜的阿里云服务器价格只要仅为99元/1年，配置为2核2G3M带宽，。本文详细解析介绍了2025年阿里云服务器Ali Cloud Server的价格情况，并为其提供了它。购买指南，以帮助用户找到最合适合自己的云服务器解决方案。

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阿里云　　Aliyun GPU云服务器以其 Cloud Server已成为许多用户具有功能强大的计算能力和灵活的支付费方式成为了众多用户法的首选。本文将详细介绍阿里云GPU云服务器的收费充电标准、，应用场景以及程序方案和最新优惠先活动，并提供购买建议和注意事项预防措施。希望本文能够帮助用户更好地了理解和使用阿里云GPU云服务器资源，来提升高业务处理效率和竞争力。

 

一、　　1。阿里云GPU云云服务器的概述

1.1 GPU云服务器简介

阿里云GPU云服务器结合了GPU与和CPU的优势，提供了高性能的计算功能力，该功能特别适用于合深度学习、，科学计算、，图形可视化、，视频处理等领域和其他字段。用户可以根据实际需求灵活地选择分配置和付费款方式，并实现资源的即开即用和弹性伸缩望远镜的使用。

1.2 选择GPU云服务器的原因

GPU在处理大规模型并发计算和浮动点运算操作方面具有显著重要的优势，能够并且可以提供比CPU高百倍的计算能力一百倍。这使得GPU云服务器在处理复杂的计算任务时更加高有效。阿里云 Aliyun GPU云服务器 Cloud Server配备了行业界领先的GPU计算卡，结合了高性能CPU平台，能够可以满足各种高性能计算需求。

 

　　第二、，阿里云GPU云服务器产品优势

2.1 覆盖宽范围广泛

阿里云GPU云服务器已在全球17个地域区实现了规模部署，。结合弹性供应、，弹性伸缩等交付方式等，能够它可以很好地满足用户业务的突发需求紧急情况。无论用户在全球世界上哪个地区，它都能可以享受到快速、稳定的GPU计算服务。

2.2 超强级计算能力

阿里云　　Aliyun GPU云服务器 Cloud Server配备业界超了具有强大计算力行业的GPU计算卡，。结合高性能CPU平台，单实一个示例可以提供高达1000 TFLOPSflops的混合精度计算性能。这种强大的计算能力使得用户能够高效完成复杂的计算任务，并提升高业务处理效率。

2.3 出色的网络性能出色

阿里云GPU云服务器实例的VPC网络最大支持450万的PPS及，内部网络带宽为32 GbitBIT/s的内网带宽。在超级计算集群产品中，提供了节点之间额外提供高达具有50 GbitBIT/s的RDMA网络，以满足节点之间数据传输的低延时元素和高带宽度要求。这种出色的网络性能可确保了用户在进行当大规模数据传输和处理时能够，用户可以保持高效率和稳定性。

2.4 灵活购买方式灵活法

阿里云GPU云服务器支持多各种付费模式型号，包括包年包度套餐月、按量份，付费、抢占式款，夺取实例、预，保留实例优惠券、，存储容量单位包等。用户可以根据实际需求选择最合适的付费款方式，以避免浪费浪费资源浪费，并降低使用成本。

 

三、　　3。阿里云GPU云服务器应用场景

程序方案3.1 直播实时视频转编码

阿里云GPU云服务器在直播实时视频转编码方面具有显著重要优势。它能够可以支持高画质、量，低带宽、和高分辨率的真实时视频转码，以满足大型直现场广播活动的需求。例如，在天猫双Tmall Double 11狂欢节之夜直的实时广播中，阿里云GPU云服务器成功支持了4K、2K、1080P等各个种分辨率的转码任务，例如4K，2K，1080p，以确保了直实时广播画面屏幕的流畅平滑度和清晰度。

3.2 AI培训练

阿里云　　Aliyun GPU云服务器 Cloud Server在AI培训练方面表现中非常出色。其配备的 NVIDIA V100 GPU计算卡具有优异配备了出色的通用GPU计算加速度功能力，能够可以为深度学习提供强大的计算支持。用户可以利使用阿里云Aliyun GPU云服务器进行高有效的模型培训练和迭代，以加速AI应用程序的开发和部署。

3.3 AI推理

对于AI推理场景，阿里云GPU云服务器同样也具备有出色的性能。其配备的NVIDIA Tesla T4 GPU计算卡具有低功耗、和高性能的特点征，能够可以满足实际时间推理的需求。用户可以利使用阿里云Aliyun GPU云服务器 Cloud Server进行高有效的模型推理和部署，以提升高AI应用程序的响应速度和准确性。

3.4 云端图形工作站

阿里云GPU云服务器还也可以用作为云端图形工作站使用。其配备它的NVIDIA TeslaESLA T4 GPU加速器具有极佳出色的图形计算能力，能够可以支持专业的图形图像处理任务，例如电影和电视动画设计、，工业设计、和医疗学成像等专业图形图像处理任务。用户可以通过云桌面产品访问云端图形工作站Cloud Graphic Workstation资源，以实现高效、且方便捷的图形处理工作。

 

　　第四、，阿里云GPU云服务器收费充电标准

由于配置和付款方式的差异，阿里云GPU云服务器的收费充电标准因配置和付费方式的不同而有所差异。以下是2025年阿里云GPU云服务器的最新收费充电标准（部分一些示例）：

 

实例规格	vCPUs	内存(GiB)	按量(小时)	标准目录月价	优惠月价	年付月价	3年付月价	5年付月价
GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn8t.32xlarge	128	1024	110.4167	53000	53000	53000	53000	53000
GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn7.26xlarge	104	768	252.666666	121280	121280	103088	66704	46086.4
GPU计算型 ecs.gn7-c12g1.3xlarge	12	94	31.583333	15160	15160	12886	8338	5760.8
GPU计算型 ecs.gn7-c13g1.13xlarge	52	378	126.333333	60640	60640	51544	33352	23043.2
GPU计算型 ecs.gn7-c13g1.26xlarge	104	756	252.666666	121280	121280	103088	66704	46086.4
GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn7e.32xlarge	128	1024	277.933	133408	133408	113396.8	73374.4	50695.04
GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn7i.32xlarge	128	768	53.2331	25551.9	25551.9	21719.12	14053.55	9709.72
GPU计算型 ecs.gn7i-c8g1.2xlarge	8	30	9.5326	4575.66	4575.66	3889.31	2516.61	1738.75
GPU计算型 ecs.gn7i-c16g1.4xlarge	16	60	10.0934	4844.81	4844.81	4118.09	2664.65	1841.03
GPU计算型 ecs.gn7i-c32g1.8xlarge	32	188	13.3083	6387.98	6387.98	5429.78	3513.39	2427.43
GPU计算型 ecs.gn7i-4x.8xlarge	32	128	38.1305	18302.63	18302.63	15557.24	10066.45	6955
GPU计算型 ecs.gn7i-2x.8xlarge	32	128	20.1867	9689.63	9689.63	8236.19	5329.3	3682.06
GPU计算型 ecs.gn7i-c48g1.12xlarge	48	310	17.944	8613	8613	7321.05	4737.15	3272.94
GPU计算型 ecs.gn7i-c56g1.14xlarge	56	346	21.533	10335.6	10335.6	8785.26	5684.58	3927.53
GPU计算型 ecs.gn7i-c32g1.16xlarge	64	376	26.6166	12775.95	12775.95	10859.56	7026.77	4854.86
GPU计算型 ecs.gn7i-8x.16xlarge	64	256	76.2609	36605.25	36605.25	31114.46	20132.89	13909.99
GPU计算型 ecs.gn7i-4x.16xlarge	64	256	40.3734	19379.25	19379.25	16472.36	10658.59	7364.12
GPU计算型 ecs.gn7i-c32g1.32xlarge	128	752	53.2331	25551.9	25551.9	21719.12	14053.55	9709.72
GPU计算型 ecs.gn7i-8x.32xlarge	128	512	80.7469	38758.5	38758.5	32944.72	21317.18	14728.23
轻量级GPU ecs.vgn7i-vws-m4.xlarge	4	30	3.076559	1476.75	1476.75	1255.24	812.21	561.16
轻量级GPU ecs.vgn7i-vws-m8.2xlarge	10	62	5.568747	2673	2673	2272.05	1470.15	1015.74
轻量级GPU ecs.vgn7i-vws-m12.3xlarge	14	93	8.060934	3869.25	3869.25	3288.86	2128.09	1470.31
轻量级GPU ecs.vgn7i-vws-m24.7xlarge	30	186	15.537497	7458	7458	6339.3	4101.9	2834.04
GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m2.xlarge	4	15.5	1.871086	898.12	898.12	763.4	493.97	341.29
GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m2s.xlarge	4	8	1.831	878.99	878.99	747.14	483.44	334.02
GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m4.2xlarge	8	31	3.117701	1496.5	1496.5	1272.02	823.07	568.67
GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m4s.2xlarge	8	16	3.078	1477.37	1477.37	1255.76	812.55	561.4
GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m8.4xlarge	16	62	5.61093	2693.25	2693.25	2289.26	1481.29	1023.43
GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m8s.4xlarge	16	32	5.571	2674.12	2674.12	2273	1470.76	1016.16
GPU计算型 ecs.gn7e-c16g1.4xlarge	16	125	34.742	16676	16676	14174.6	9171.8	6336.88
GPU计算型 ecs.gn7e-c16g1.8xlarge	32	250	69.483	33352	33352	28349.2	18343.6	12673.76
GPU计算型 ecs.gn7e-c16g1.16xlarge	64	500	138.967	66704	66704	56698.4	36687.2	25347.52
GPU计算型 ecs.gn7e-c16g1.32xlarge	128	1000	277.933	133408	133408	113396.8	73374.4	50695.04
GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn7ex.32xlarge	128	1024	270.8333	130000	130000	110500	71500	49400
ARM GPU计算型 ecs.gn7r-c16g1.4xlarge	16	64	4.8667	2336	2336	1985.6	1284.8	887.68
GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn7ix.32xlarge	128	512	80.7469	38758.5	38758.5	32944.72	21317.18	14728.23
GPU计算型 ecs.gn6v-c8g1.2xlarge	8	32	26.46	7620	4572	3429	2209.8	2209.8
GPU计算型 ecs.gn6v-c8g1.8xlarge	32	128	105.84	30480	18288	13716	8839.2	8839.2
GPU计算型 ecs.gn6v-c8g1.16xlarge	64	256	211.68	60960	36576	27432	17678.4	17678.4
GPU计算型 ecs.gn6v-c10g1.20xlarge	82	336	219.64	63255	37953	28464.75	18343.95	18343.95
GPU计算型 ecs.gn6i-c4g1.xlarge	4	15	11.63	3348	3348	1674	1071.36	1071.36
GPU计算型 ecs.gn6i-c8g1.2xlarge	8	31	14	4032	4032	2016	1290.24	1290.24
GPU计算型 ecs.gn6i-c16g1.4xlarge	16	62	16.41	4725	4725	2362.5	1512	1512
GPU计算型 ecs.gn6i-c24g1.6xlarge	24	93	17.19	4950	4950	2475	1584	1584
GPU计算型 ecs.gn6i-c40g1.10xlarge	40	155	14.819	7112.9	7112.9	3556.45	2276.13	2276.13
GPU计算型 ecs.gn6i-c24g1.12xlarge	48	186	34.38	9900	9900	4950	3168	3168
GPU计算型 ecs.gn6i-c24g1.24xlarge	96	372	68.75	19800	19800	9900	6336	6336
GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn6i.24xlarge	96	384	68.75	19800	19800	16830	10890	7524
GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn6e.24xlarge	96	768	157.92	75800	75800	64430	41690	28804
GPU计算型 ecs.gn6e-c12g1.3xlarge	12	92	19.739	9475	9475	8053.75	5211.25	3600.5
GPU计算型 ecs.gn6e-c12g1.12xlarge	48	368	78.958	37900	37900	32215	20845	14402
GPU计算型 ecs.gn6e-c12g1.24xlarge	96	736	157.916	75800	75800	64430	41690	28804
GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn6v.24xlarge	96	384	237.125	68292	68292	58048.2	37560.6	25950.96
轻量级GPU ecs.vgn6i-m4-vws.xlarge	4	23	3.273719	1571.39	1571.39	1335.68	864.26	597.13
轻量级GPU ecs.vgn6i-m8-vws.2xlarge	10	46	5.909491	2836.56	2836.56	2411.07	1560.11	1077.89
轻量级GPU ecs.vgn6i-m16-vws.5xlarge	20	92	11.186194	5369.37	5369.37	4563.97	2953.16	2040.36
ARM GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn6ia.20xlarge	80	256	33.006185	15842.97	15842.97	13466.52	8713.63	6020.33
GPU计算型 ecs.gn5-c4g1.xlarge	4	30	12.78	3681	3681	3128.85	1914.12	1288.35
GPU计算型 ecs.gn5-c8g1.2xlarge	8	60	15.39	4433	4433	3768.05	2305.16	1551.55
GPU计算型 ecs.gn5-c4g1.2xlarge	8	60	25.57	7363	7363	6258.55	3828.76	2577.05
GPU计算型 ecs.gn5-c8g1.4xlarge	16	120	30.78	8866	8866	7536.1	4610.32	3103.1
GPU计算型 ecs.gn5-c28g1.7xlarge	28	112	23.88	6877	6877	5845.45	3576.04	2406.95
GPU计算型 ecs.gn5-c8g1.8xlarge	32	240	61.57	17731	17731	15071.35	9220.12	6205.85
GPU计算型 ecs.gn5-c8g1.14xlarge	54	480	123.13	35462	35462	30142.7	18440.24	12411.7
GPU计算型 ecs.gn5-c28g1.14xlarge	56	224	47.75	13753	13753	11690.05	7151.56	4813.55
GPU计算型 ecs.gn5i-c2g1.large	2	8	8.68	2500	2375	1875	1125	750
GPU计算型 ecs.gn5i-c4g1.xlarge	4	16	9.69	2790	2650.5	2092.5	1255.5	837
GPU计算型 ecs.gn5i-c8g1.2xlarge	8	32	11.67	3360	3192	2520	1512	1008
GPU计算型 ecs.gn5i-c16g1.4xlarge	16	64	15.63	4500	4275	3375	2025	1350
GPU计算型 ecs.gn5i-c16g1.8xlarge	32	128	31.25	9000	8550	6750	4050	2700
GPU计算型 ecs.gn5i-c28g1.14xlarge	56	224	43.06	12400	11780	9300	5580	3720

 

 

（注意：以上仅为只是示例的一部分示例，完整收费标准。请参考阅阿里云的官方网站以获取完整的收费标准）

用户可以根据实际需求选择合适当的分配置和付费款方式。按量付费款适合短期或临时性需求；包年包月适合长期稳定需求且能享受一定的价格优惠

5。

 

五、阿里云GPU云服务器的最新优惠活动折扣事件

为了回馈广大多数用户，阿里云定期推出启动了GPU云服务器的优惠先活动。以下是部分一些最新的优惠活动介绍：

5.1 新人专享优惠独家折扣

阿里云　　Aliyun为新注册用户提供了专属独家的GPU云 Cloud服务器优惠先活动。新用户首次购买GPU云服务器可 Cloud Server，以每月每月享受包月50的折起、包年扣，并享受4的折起的超值优惠扣。此外，新用户还有机会获得额外的代金优惠券或折扣优惠券，以进一步降低使用成本。

5.2 官方网站特惠别活动

阿里云官方网站定期举办进行特惠别活动，为用户提供更多优惠先选择。在活动期间内购买GPU云服务器可以享受优先措施，例如直接目录价直格和完全降、满减等优惠措施低。用户可根据以在官方网站活动页面上了解详细优惠更多信息并进行购买。

5.3 直接目录价格直降优惠接折扣

针对部分热门　　为了响应一些流行的GPU云服务器实的示例规格范，阿里云推出了直接目录价直降优惠活动格折扣事件。用户购买这些实示例规格时，用户可以享受一定比例的价格优惠，具体优惠折扣。特定的折扣幅度是根据实例规格和购买时长而间确定的。

以下　　这是部分一些GPU云服务器实例规格范（示例）的活动价格表（示例）：

 

gpu云服务器实例	配置	显存	内存	活动价格（1周）	活动价格（1个月）	活动价格（2个月）	活动价格（3个月）	活动价格（4个月））	活动价格（5个月）	活动价格（6个月）	活动价格（9个月）	活动价格（1年）	活动价格（2年）	活动价格（3年）	活动价格（4年）	活动价格（5年）
计算型 gn6v	8核32G	16G显存V100计算卡	最高配置336G DDR4内存	2135.93元/1周	3820.00元/1个月	7640.00元/2个月	11460.00元/3个月	15280.00元/4个月	19100.00元/5个月	22920.00元/6个月	34380.00元/9个月	36678.00元/1年	67833.60元/2年	79732.80元/3年	106310.40元/4年	132888.00元/5年
计算型 gn6v	32核128G	16G显存V100计算卡	最高配置336G DDR4内存	8536.03元/1周	15247.00元/1个月	30494.00元/2个月	45741.00元/3个月	60988.00元/4个月	76235.00元/5个月	91482.00元/6个月	137223.00元/9个月	146375.40元/1年	270780.00元/2年	318337.20元/3年	424449.60元/4年	530562.00元/5年
计算型 gn6v	64核256G	16G显存V100计算卡	最高配置336G DDR4内存	17073.47元/1周	30500.00元/1个月	61000.00元/2个月	91500.00元/3个月	122000.00元/4个月	152500.00元/5个月	183000.00元/6个月	274500.00元/9个月	292812.00元/1年	541660.80元/2年	636782.40元/3年	849043.20元/4年	1061304.00元/5年
计算型 gn6v	82核336G	16G显存V100计算卡	最高配置336G DDR4内存	17716.07元/1周	31634.50元/1个月	63295.00元/2个月	94942.50元/3个月	126590.00元/4个月	158237.50元/5个月	189807.00元/6个月	284827.50元/9个月	303828.00元/1年	562040.40元/2年	660742.20元/3年	880989.60元/4年	1101237.00元/5年
计算型 gn6v	96核384G	16G显存V100计算卡	最高配置336G DDR4内存	19126.43元/1周	68312.00元/1个月	136624.00元/2个月	204936.00元/3个月	273248.00元/4个月	76235.00元/5个月	409872.00元/6个月	614808.00元/9个月	696782.40元/1年	1147,641.60元/2年	1352,541.60元/3年	1475,587.20元/4年	1557,657.60元/5年
计算型 gn7i	32核188G	24G显存A10计算卡	最高配置752G DDR4内存	1612.10元/1周	2884.59元/1个月	5769.18元/2个月	8653.77元/3个月	11538.36元/4个月	14422.95元/5个月	17307.54元/6个月	25961.32元/9个月	27698.07元/1年	55360.15元/2年	114013.80元/3年	124422.33元/4年	131381.35元/5年
计算型 gn6i	4核15G	16G显存T4计算卡	最高配置372G DDR4内存	939.77元/1周	1684.00元/1个月	3368.00元/2个月	5052.00元/3个月	6736.00元/4个月	8420.00元/5个月	10104.00元/6个月	15156.00元/9个月	16172.40元/1年	32308.80元/2年	38748.96元/3年	51665.28元/4年	64581.60元/5年
计算型 gn6i	8核31G	16G显存T4计算卡	最高配置372G DDR4内存	1131.29元/1周	2026.00元/1个月	4052.00元/2个月	6078.00元/3个月	8104.00元/4个月	10130.00元/5个月	12156.00元/6个月	18234.00元/9个月	19455.60元/1年	38875.20元/2年	46628.64元/3年	62171.52元/4年	77714.40元/5年
计算型 gn6i	16核62G	16G显存T4计算卡	最高配置372G DDR4内存	1325.33元/1周	2372.50元/1个月	4745.00元/2个月	7117.50元/3个月	9490.00元/4个月	11862.50元/5个月	14235.00元/6个月	21352.50元/9个月	22782.00元/1年	45528.00元/2年	54612.00元/3年	72816.00元/4年	91020.00元/5年
计算型 gn6i	24核93G	16G显存T4计算卡	最高配置372G DDR4内存	1388.33元/1周	2485.00元/1个月	4970.00元/2个月	7455.00元/3个月	9940.00元/4个月	12425.00元/5个月	14910.00元/6个月	22365.00元/9个月	23862.00元/1年	47688.00元/2年	57204.00元/3年	76272.00元/4年	95340.00元/5年
计算型 gn6i	48核186G	16G显存T4计算卡	最高配置372G DDR4内存	2774.33元/1周	4960.00元/1个月	9920.00元/2个月	14880.00元/3个月	19840.00元/4个月	24800.00元/5个月	29760.00元/6个月	44640.00元/9个月	47622.00元/1年	95208.00元/2年	114228.00元/3年	152304.00元/4年	190380.00元/5年
计算型 gn6i	96核372G	16G显存T4计算卡	最高配置372G DDR4内存	5546.33元/1周	9910.00元/1个月	19820.00元/2个月	29730.00元/3个月	39640.00元/4个月	49550.00元/5个月	59460.00元/6个月	89190.00元/9个月	95142.00元/1年	190248.00元/2年	228276.00元/3年	304368.00元/4年	380460.00元/5年
计算型 gn6i	40核155G	16G显存T4计算卡	最高配置372G DDR4内存	1993.94元/1周	3566.45元/1个月	7132.90元/2个月	10699.35元/3个月	14265.80元/4个月	17832.26元/5个月	21398.71元/6个月	32098.06元/9个月	34243.94元/1年	68451.87元/2年	82120.64元/3年	109494.19元/4年	136867.74元/5年

 

 

说明　　注意：以上述价格仅供参考，。在实际购买中选择，不同带宽及和云磁盘的价格将会有所改变化，。除了以上gpu述GPU云服务器之外，目当前还有经济型e、通用E。一般计算力电源类型uU1、，计算类型cC7、，通用类型g7等实例，常规格的类型，常规类型，常规类型，通用类型云服务器ECS产品 ECS具有实例规格（例如G7）也有优惠，具体折扣。特定的配置和实时价格可以通过活动自行来查询：阿里云2025上云优选活动

 

在购买之前，建议先了解一下当下目前是否有优惠券或者代金券可以领取，凭证来接收。阿里云官方会不定期员将通过云小站平台等之类的地址推出满减代金券，如果有完整的话，先领还原优惠券再购买，价格可以在。优惠价格基础上进一步更便宜。

 

六、　　6.购买建议与注意事项和预防措施

6.1 购买建议

根据需求要选择合适正确的配置：用户在购买阿里云GPU云服务器时，用户应根据实际需求选择合适正确的配置。例如，对于深度学习培训练任务，您应该选择配备具有高性能GPU计算卡的实例规格；对于真实时的视频转码任务，则您应关该注意该实例的网络带宽和I/O性能。

关　　请注意优惠先活动：阿里云会定期推出为GPU云服务器的启动优惠活动，用户先事件。在购买之前，用户应关注官方网站活动页面或咨询客户服务，以了解最新的优惠信息，以获取得更实惠便宜的价格。

合理使用资源：用户在使用阿里云GPU云服务器时，用户应合理规地计划资源使用计划，以避免浪费资源浪费。例如，可以通过设置自动缩放规则来根据业务负载动态调整资源规模的大小。

 

6.2 注意事项

了解服务条款：在购买之前，用户应仔细阅读阿里云Aliyun GPU云服务器 Cloud Server的服务条款和使用协议，以确保自己了他们理解并同意相关条款内容。

备份的重要数据：为了防止数据丢失或损坏给用户带来损失，用户应定期备份将重要数据备份到本地或其他云存储服务中。

关　　请注意性能监控：用户应关注意GPU云服务器的性能监控指标索引（例如CPU使用率、，内存使用率、情况，磁盘I/O等），并及时发现并解决潜在的性能瓶颈问题。

 

 

随着人工智能、，深度学习、，图形处理等和其他领域的快速发展，对GPU云服务器的需求日益正在增加。阿里云gpuGPU云服务器与云服务器ECS一样相同，即也就是说，您可以每月付也可以或年度付，gp款。 GPU Clou云服务器多d Server主要适用于应用程序方案，例如深度学习、，科学计算、，图形可视化、和视频处理等应用场景。本文详细介绍了阿里云Aliyun GPU云服务器 Cloud Server的收费充电标准、，应用场景以及程序方案和最新优惠先活动，以帮助用户更好地选择和使用GPU云服务器。

腾讯云服务器：[腾讯云3000元代金券]

购买可领取：[阿里云2000元代金券]

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阿里云　　Aliyun GPU云服务器以其 Cloud Server已成为许多用户具有功能强大的计算能力和灵活的支付费方式成为了众多用户法的首选。本文将详细介绍阿里云GPU云服务器的收费充电标准、，应用场景以及程序方案和最新优惠先活动，并提供购买建议和注意事项预防措施。希望本文能够帮助用户更好地了理解和使用阿里云GPU云服务器资源，来提升高业务处理效率和竞争力。

 

一、　　1。阿里云GPU云云服务器的概述

1.1 GPU云服务器简介

阿里云GPU云服务器结合了GPU与和CPU的优势，提供了高性能的计算功能力，该功能特别适用于合深度学习、，科学计算、，图形可视化、，视频处理等领域和其他字段。用户可以根据实际需求灵活地选择分配置和付费款方式，并实现资源的即开即用和弹性伸缩望远镜的使用。

1.2 选择GPU云服务器的原因

GPU在处理大规模型并发计算和浮动点运算操作方面具有显著重要的优势，能够并且可以提供比CPU高百倍的计算能力一百倍。这使得GPU云服务器在处理复杂的计算任务时更加高有效。阿里云 Aliyun GPU云服务器 Cloud Server配备了行业界领先的GPU计算卡，结合了高性能CPU平台，能够可以满足各种高性能计算需求。

 

　　第二、，阿里云GPU云服务器产品优势

2.1 覆盖宽范围广泛

阿里云GPU云服务器已在全球17个地域区实现了规模部署，。结合弹性供应、，弹性伸缩等交付方式等，能够它可以很好地满足用户业务的突发需求紧急情况。无论用户在全球世界上哪个地区，它都能可以享受到快速、稳定的GPU计算服务。

2.2 超强级计算能力

阿里云　　Aliyun GPU云服务器 Cloud Server配备业界超了具有强大计算力行业的GPU计算卡，。结合高性能CPU平台，单实一个示例可以提供高达1000 TFLOPSflops的混合精度计算性能。这种强大的计算能力使得用户能够高效完成复杂的计算任务，并提升高业务处理效率。

2.3 出色的网络性能出色

阿里云GPU云服务器实例的VPC网络最大支持450万的PPS及，内部网络带宽为32 GbitBIT/s的内网带宽。在超级计算集群产品中，提供了节点之间额外提供高达具有50 GbitBIT/s的RDMA网络，以满足节点之间数据传输的低延时元素和高带宽度要求。这种出色的网络性能可确保了用户在进行当大规模数据传输和处理时能够，用户可以保持高效率和稳定性。

2.4 灵活购买方式灵活法

阿里云GPU云服务器支持多各种付费模式型号，包括包年包度套餐月、按量份，付费、抢占式款，夺取实例、预，保留实例优惠券、，存储容量单位包等。用户可以根据实际需求选择最合适的付费款方式，以避免浪费浪费资源浪费，并降低使用成本。

 

三、　　3。阿里云GPU云服务器应用场景

程序方案3.1 直播实时视频转编码

阿里云GPU云服务器在直播实时视频转编码方面具有显著重要优势。它能够可以支持高画质、量，低带宽、和高分辨率的真实时视频转码，以满足大型直现场广播活动的需求。例如，在天猫双Tmall Double 11狂欢节之夜直的实时广播中，阿里云GPU云服务器成功支持了4K、2K、1080P等各个种分辨率的转码任务，例如4K，2K，1080p，以确保了直实时广播画面屏幕的流畅平滑度和清晰度。

3.2 AI培训练

阿里云　　Aliyun GPU云服务器 Cloud Server在AI培训练方面表现中非常出色。其配备的 NVIDIA V100 GPU计算卡具有优异配备了出色的通用GPU计算加速度功能力，能够可以为深度学习提供强大的计算支持。用户可以利使用阿里云Aliyun GPU云服务器进行高有效的模型培训练和迭代，以加速AI应用程序的开发和部署。

3.3 AI推理

对于AI推理场景，阿里云GPU云服务器同样也具备有出色的性能。其配备的NVIDIA Tesla T4 GPU计算卡具有低功耗、和高性能的特点征，能够可以满足实际时间推理的需求。用户可以利使用阿里云Aliyun GPU云服务器 Cloud Server进行高有效的模型推理和部署，以提升高AI应用程序的响应速度和准确性。

3.4 云端图形工作站

阿里云GPU云服务器还也可以用作为云端图形工作站使用。其配备它的NVIDIA TeslaESLA T4 GPU加速器具有极佳出色的图形计算能力，能够可以支持专业的图形图像处理任务，例如电影和电视动画设计、，工业设计、和医疗学成像等专业图形图像处理任务。用户可以通过云桌面产品访问云端图形工作站Cloud Graphic Workstation资源，以实现高效、且方便捷的图形处理工作。

 

　　第四、，阿里云GPU云服务器收费充电标准

由于配置和付款方式的差异，阿里云GPU云服务器的收费充电标准因配置和付费方式的不同而有所差异。以下是2025年阿里云GPU云服务器的最新收费充电标准（部分一些示例）：

 

实例规格	vCPUs	内存(GiB)	按量(小时)	标准目录月价	优惠月价	年付月价	3年付月价	5年付月价
GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn8t.32xlarge	128	1024	110.4167	53000	53000	53000	53000	53000
GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn7.26xlarge	104	768	252.666666	121280	121280	103088	66704	46086.4
GPU计算型 ecs.gn7-c12g1.3xlarge	12	94	31.583333	15160	15160	12886	8338	5760.8
GPU计算型 ecs.gn7-c13g1.13xlarge	52	378	126.333333	60640	60640	51544	33352	23043.2
GPU计算型 ecs.gn7-c13g1.26xlarge	104	756	252.666666	121280	121280	103088	66704	46086.4
GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn7e.32xlarge	128	1024	277.933	133408	133408	113396.8	73374.4	50695.04
GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn7i.32xlarge	128	768	53.2331	25551.9	25551.9	21719.12	14053.55	9709.72
GPU计算型 ecs.gn7i-c8g1.2xlarge	8	30	9.5326	4575.66	4575.66	3889.31	2516.61	1738.75
GPU计算型 ecs.gn7i-c16g1.4xlarge	16	60	10.0934	4844.81	4844.81	4118.09	2664.65	1841.03
GPU计算型 ecs.gn7i-c32g1.8xlarge	32	188	13.3083	6387.98	6387.98	5429.78	3513.39	2427.43
GPU计算型 ecs.gn7i-4x.8xlarge	32	128	38.1305	18302.63	18302.63	15557.24	10066.45	6955
GPU计算型 ecs.gn7i-2x.8xlarge	32	128	20.1867	9689.63	9689.63	8236.19	5329.3	3682.06
GPU计算型 ecs.gn7i-c48g1.12xlarge	48	310	17.944	8613	8613	7321.05	4737.15	3272.94
GPU计算型 ecs.gn7i-c56g1.14xlarge	56	346	21.533	10335.6	10335.6	8785.26	5684.58	3927.53
GPU计算型 ecs.gn7i-c32g1.16xlarge	64	376	26.6166	12775.95	12775.95	10859.56	7026.77	4854.86
GPU计算型 ecs.gn7i-8x.16xlarge	64	256	76.2609	36605.25	36605.25	31114.46	20132.89	13909.99
GPU计算型 ecs.gn7i-4x.16xlarge	64	256	40.3734	19379.25	19379.25	16472.36	10658.59	7364.12
GPU计算型 ecs.gn7i-c32g1.32xlarge	128	752	53.2331	25551.9	25551.9	21719.12	14053.55	9709.72
GPU计算型 ecs.gn7i-8x.32xlarge	128	512	80.7469	38758.5	38758.5	32944.72	21317.18	14728.23
轻量级GPU ecs.vgn7i-vws-m4.xlarge	4	30	3.076559	1476.75	1476.75	1255.24	812.21	561.16
轻量级GPU ecs.vgn7i-vws-m8.2xlarge	10	62	5.568747	2673	2673	2272.05	1470.15	1015.74
轻量级GPU ecs.vgn7i-vws-m12.3xlarge	14	93	8.060934	3869.25	3869.25	3288.86	2128.09	1470.31
轻量级GPU ecs.vgn7i-vws-m24.7xlarge	30	186	15.537497	7458	7458	6339.3	4101.9	2834.04
GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m2.xlarge	4	15.5	1.871086	898.12	898.12	763.4	493.97	341.29
GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m2s.xlarge	4	8	1.831	878.99	878.99	747.14	483.44	334.02
GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m4.2xlarge	8	31	3.117701	1496.5	1496.5	1272.02	823.07	568.67
GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m4s.2xlarge	8	16	3.078	1477.37	1477.37	1255.76	812.55	561.4
GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m8.4xlarge	16	62	5.61093	2693.25	2693.25	2289.26	1481.29	1023.43
GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m8s.4xlarge	16	32	5.571	2674.12	2674.12	2273	1470.76	1016.16
GPU计算型 ecs.gn7e-c16g1.4xlarge	16	125	34.742	16676	16676	14174.6	9171.8	6336.88
GPU计算型 ecs.gn7e-c16g1.8xlarge	32	250	69.483	33352	33352	28349.2	18343.6	12673.76
GPU计算型 ecs.gn7e-c16g1.16xlarge	64	500	138.967	66704	66704	56698.4	36687.2	25347.52
GPU计算型 ecs.gn7e-c16g1.32xlarge	128	1000	277.933	133408	133408	113396.8	73374.4	50695.04
GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn7ex.32xlarge	128	1024	270.8333	130000	130000	110500	71500	49400
ARM GPU计算型 ecs.gn7r-c16g1.4xlarge	16	64	4.8667	2336	2336	1985.6	1284.8	887.68
GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn7ix.32xlarge	128	512	80.7469	38758.5	38758.5	32944.72	21317.18	14728.23
GPU计算型 ecs.gn6v-c8g1.2xlarge	8	32	26.46	7620	4572	3429	2209.8	2209.8
GPU计算型 ecs.gn6v-c8g1.8xlarge	32	128	105.84	30480	18288	13716	8839.2	8839.2
GPU计算型 ecs.gn6v-c8g1.16xlarge	64	256	211.68	60960	36576	27432	17678.4	17678.4
GPU计算型 ecs.gn6v-c10g1.20xlarge	82	336	219.64	63255	37953	28464.75	18343.95	18343.95
GPU计算型 ecs.gn6i-c4g1.xlarge	4	15	11.63	3348	3348	1674	1071.36	1071.36
GPU计算型 ecs.gn6i-c8g1.2xlarge	8	31	14	4032	4032	2016	1290.24	1290.24
GPU计算型 ecs.gn6i-c16g1.4xlarge	16	62	16.41	4725	4725	2362.5	1512	1512
GPU计算型 ecs.gn6i-c24g1.6xlarge	24	93	17.19	4950	4950	2475	1584	1584
GPU计算型 ecs.gn6i-c40g1.10xlarge	40	155	14.819	7112.9	7112.9	3556.45	2276.13	2276.13
GPU计算型 ecs.gn6i-c24g1.12xlarge	48	186	34.38	9900	9900	4950	3168	3168
GPU计算型 ecs.gn6i-c24g1.24xlarge	96	372	68.75	19800	19800	9900	6336	6336
GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn6i.24xlarge	96	384	68.75	19800	19800	16830	10890	7524
GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn6e.24xlarge	96	768	157.92	75800	75800	64430	41690	28804
GPU计算型 ecs.gn6e-c12g1.3xlarge	12	92	19.739	9475	9475	8053.75	5211.25	3600.5
GPU计算型 ecs.gn6e-c12g1.12xlarge	48	368	78.958	37900	37900	32215	20845	14402
GPU计算型 ecs.gn6e-c12g1.24xlarge	96	736	157.916	75800	75800	64430	41690	28804
GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn6v.24xlarge	96	384	237.125	68292	68292	58048.2	37560.6	25950.96
轻量级GPU ecs.vgn6i-m4-vws.xlarge	4	23	3.273719	1571.39	1571.39	1335.68	864.26	597.13
轻量级GPU ecs.vgn6i-m8-vws.2xlarge	10	46	5.909491	2836.56	2836.56	2411.07	1560.11	1077.89
轻量级GPU ecs.vgn6i-m16-vws.5xlarge	20	92	11.186194	5369.37	5369.37	4563.97	2953.16	2040.36
ARM GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn6ia.20xlarge	80	256	33.006185	15842.97	15842.97	13466.52	8713.63	6020.33
GPU计算型 ecs.gn5-c4g1.xlarge	4	30	12.78	3681	3681	3128.85	1914.12	1288.35
GPU计算型 ecs.gn5-c8g1.2xlarge	8	60	15.39	4433	4433	3768.05	2305.16	1551.55
GPU计算型 ecs.gn5-c4g1.2xlarge	8	60	25.57	7363	7363	6258.55	3828.76	2577.05
GPU计算型 ecs.gn5-c8g1.4xlarge	16	120	30.78	8866	8866	7536.1	4610.32	3103.1
GPU计算型 ecs.gn5-c28g1.7xlarge	28	112	23.88	6877	6877	5845.45	3576.04	2406.95
GPU计算型 ecs.gn5-c8g1.8xlarge	32	240	61.57	17731	17731	15071.35	9220.12	6205.85
GPU计算型 ecs.gn5-c8g1.14xlarge	54	480	123.13	35462	35462	30142.7	18440.24	12411.7
GPU计算型 ecs.gn5-c28g1.14xlarge	56	224	47.75	13753	13753	11690.05	7151.56	4813.55
GPU计算型 ecs.gn5i-c2g1.large	2	8	8.68	2500	2375	1875	1125	750
GPU计算型 ecs.gn5i-c4g1.xlarge	4	16	9.69	2790	2650.5	2092.5	1255.5	837
GPU计算型 ecs.gn5i-c8g1.2xlarge	8	32	11.67	3360	3192	2520	1512	1008
GPU计算型 ecs.gn5i-c16g1.4xlarge	16	64	15.63	4500	4275	3375	2025	1350
GPU计算型 ecs.gn5i-c16g1.8xlarge	32	128	31.25	9000	8550	6750	4050	2700
GPU计算型 ecs.gn5i-c28g1.14xlarge	56	224	43.06	12400	11780	9300	5580	3720

 

 

（注意：以上仅为只是示例的一部分示例，完整收费标准。请参考阅阿里云的官方网站以获取完整的收费标准）

用户可以根据实际需求选择合适当的分配置和付费款方式。按量付费款适合短期或临时性需求；包年包月适合长期稳定需求且能享受一定的价格优惠

5。

 

五、阿里云GPU云服务器的最新优惠活动折扣事件

为了回馈广大多数用户，阿里云定期推出启动了GPU云服务器的优惠先活动。以下是部分一些最新的优惠活动介绍：

5.1 新人专享优惠独家折扣

阿里云　　Aliyun为新注册用户提供了专属独家的GPU云 Cloud服务器优惠先活动。新用户首次购买GPU云服务器可 Cloud Server，以每月每月享受包月50的折起、包年扣，并享受4的折起的超值优惠扣。此外，新用户还有机会获得额外的代金优惠券或折扣优惠券，以进一步降低使用成本。

5.2 官方网站特惠别活动

阿里云官方网站定期举办进行特惠别活动，为用户提供更多优惠先选择。在活动期间内购买GPU云服务器可以享受优先措施，例如直接目录价直格和完全降、满减等优惠措施低。用户可根据以在官方网站活动页面上了解详细优惠更多信息并进行购买。

5.3 直接目录价格直降优惠接折扣

针对部分热门　　为了响应一些流行的GPU云服务器实的示例规格范，阿里云推出了直接目录价直降优惠活动格折扣事件。用户购买这些实示例规格时，用户可以享受一定比例的价格优惠，具体优惠折扣。特定的折扣幅度是根据实例规格和购买时长而间确定的。

以下　　这是部分一些GPU云服务器实例规格范（示例）的活动价格表（示例）：

 

gpu云服务器实例	配置	显存	内存	活动价格（1周）	活动价格（1个月）	活动价格（2个月）	活动价格（3个月）	活动价格（4个月））	活动价格（5个月）	活动价格（6个月）	活动价格（9个月）	活动价格（1年）	活动价格（2年）	活动价格（3年）	活动价格（4年）	活动价格（5年）
计算型 gn6v	8核32G	16G显存V100计算卡	最高配置336G DDR4内存	2135.93元/1周	3820.00元/1个月	7640.00元/2个月	11460.00元/3个月	15280.00元/4个月	19100.00元/5个月	22920.00元/6个月	34380.00元/9个月	36678.00元/1年	67833.60元/2年	79732.80元/3年	106310.40元/4年	132888.00元/5年
计算型 gn6v	32核128G	16G显存V100计算卡	最高配置336G DDR4内存	8536.03元/1周	15247.00元/1个月	30494.00元/2个月	45741.00元/3个月	60988.00元/4个月	76235.00元/5个月	91482.00元/6个月	137223.00元/9个月	146375.40元/1年	270780.00元/2年	318337.20元/3年	424449.60元/4年	530562.00元/5年
计算型 gn6v	64核256G	16G显存V100计算卡	最高配置336G DDR4内存	17073.47元/1周	30500.00元/1个月	61000.00元/2个月	91500.00元/3个月	122000.00元/4个月	152500.00元/5个月	183000.00元/6个月	274500.00元/9个月	292812.00元/1年	541660.80元/2年	636782.40元/3年	849043.20元/4年	1061304.00元/5年
计算型 gn6v	82核336G	16G显存V100计算卡	最高配置336G DDR4内存	17716.07元/1周	31634.50元/1个月	63295.00元/2个月	94942.50元/3个月	126590.00元/4个月	158237.50元/5个月	189807.00元/6个月	284827.50元/9个月	303828.00元/1年	562040.40元/2年	660742.20元/3年	880989.60元/4年	1101237.00元/5年
计算型 gn6v	96核384G	16G显存V100计算卡	最高配置336G DDR4内存	19126.43元/1周	68312.00元/1个月	136624.00元/2个月	204936.00元/3个月	273248.00元/4个月	76235.00元/5个月	409872.00元/6个月	614808.00元/9个月	696782.40元/1年	1147,641.60元/2年	1352,541.60元/3年	1475,587.20元/4年	1557,657.60元/5年
计算型 gn7i	32核188G	24G显存A10计算卡	最高配置752G DDR4内存	1612.10元/1周	2884.59元/1个月	5769.18元/2个月	8653.77元/3个月	11538.36元/4个月	14422.95元/5个月	17307.54元/6个月	25961.32元/9个月	27698.07元/1年	55360.15元/2年	114013.80元/3年	124422.33元/4年	131381.35元/5年
计算型 gn6i	4核15G	16G显存T4计算卡	最高配置372G DDR4内存	939.77元/1周	1684.00元/1个月	3368.00元/2个月	5052.00元/3个月	6736.00元/4个月	8420.00元/5个月	10104.00元/6个月	15156.00元/9个月	16172.40元/1年	32308.80元/2年	38748.96元/3年	51665.28元/4年	64581.60元/5年
计算型 gn6i	8核31G	16G显存T4计算卡	最高配置372G DDR4内存	1131.29元/1周	2026.00元/1个月	4052.00元/2个月	6078.00元/3个月	8104.00元/4个月	10130.00元/5个月	12156.00元/6个月	18234.00元/9个月	19455.60元/1年	38875.20元/2年	46628.64元/3年	62171.52元/4年	77714.40元/5年
计算型 gn6i	16核62G	16G显存T4计算卡	最高配置372G DDR4内存	1325.33元/1周	2372.50元/1个月	4745.00元/2个月	7117.50元/3个月	9490.00元/4个月	11862.50元/5个月	14235.00元/6个月	21352.50元/9个月	22782.00元/1年	45528.00元/2年	54612.00元/3年	72816.00元/4年	91020.00元/5年
计算型 gn6i	24核93G	16G显存T4计算卡	最高配置372G DDR4内存	1388.33元/1周	2485.00元/1个月	4970.00元/2个月	7455.00元/3个月	9940.00元/4个月	12425.00元/5个月	14910.00元/6个月	22365.00元/9个月	23862.00元/1年	47688.00元/2年	57204.00元/3年	76272.00元/4年	95340.00元/5年
计算型 gn6i	48核186G	16G显存T4计算卡	最高配置372G DDR4内存	2774.33元/1周	4960.00元/1个月	9920.00元/2个月	14880.00元/3个月	19840.00元/4个月	24800.00元/5个月	29760.00元/6个月	44640.00元/9个月	47622.00元/1年	95208.00元/2年	114228.00元/3年	152304.00元/4年	190380.00元/5年
计算型 gn6i	96核372G	16G显存T4计算卡	最高配置372G DDR4内存	5546.33元/1周	9910.00元/1个月	19820.00元/2个月	29730.00元/3个月	39640.00元/4个月	49550.00元/5个月	59460.00元/6个月	89190.00元/9个月	95142.00元/1年	190248.00元/2年	228276.00元/3年	304368.00元/4年	380460.00元/5年
计算型 gn6i	40核155G	16G显存T4计算卡	最高配置372G DDR4内存	1993.94元/1周	3566.45元/1个月	7132.90元/2个月	10699.35元/3个月	14265.80元/4个月	17832.26元/5个月	21398.71元/6个月	32098.06元/9个月	34243.94元/1年	68451.87元/2年	82120.64元/3年	109494.19元/4年	136867.74元/5年

 

 

说明　　注意：以上述价格仅供参考，。在实际购买中选择，不同带宽及和云磁盘的价格将会有所改变化，。除了以上gpu述GPU云服务器之外，目当前还有经济型e、通用E。一般计算力电源类型uU1、，计算类型cC7、，通用类型g7等实例，常规格的类型，常规类型，常规类型，通用类型云服务器ECS产品 ECS具有实例规格（例如G7）也有优惠，具体折扣。特定的配置和实时价格可以通过活动自行来查询：阿里云2025上云优选活动

 

在购买之前，建议先了解一下当下目前是否有优惠券或者代金券可以领取，凭证来接收。阿里云官方会不定期员将通过云小站平台等之类的地址推出满减代金券，如果有完整的话，先领还原优惠券再购买，价格可以在。优惠价格基础上进一步更便宜。

 

六、　　6.购买建议与注意事项和预防措施

6.1 购买建议

根据需求要选择合适正确的配置：用户在购买阿里云GPU云服务器时，用户应根据实际需求选择合适正确的配置。例如，对于深度学习培训练任务，您应该选择配备具有高性能GPU计算卡的实例规格；对于真实时的视频转码任务，则您应关该注意该实例的网络带宽和I/O性能。

关　　请注意优惠先活动：阿里云会定期推出为GPU云服务器的启动优惠活动，用户先事件。在购买之前，用户应关注官方网站活动页面或咨询客户服务，以了解最新的优惠信息，以获取得更实惠便宜的价格。

合理使用资源：用户在使用阿里云GPU云服务器时，用户应合理规地计划资源使用计划，以避免浪费资源浪费。例如，可以通过设置自动缩放规则来根据业务负载动态调整资源规模的大小。

 

6.2 注意事项

了解服务条款：在购买之前，用户应仔细阅读阿里云Aliyun GPU云服务器 Cloud Server的服务条款和使用协议，以确保自己了他们理解并同意相关条款内容。

备份的重要数据：为了防止数据丢失或损坏给用户带来损失，用户应定期备份将重要数据备份到本地或其他云存储服务中。

关　　请注意性能监控：用户应关注意GPU云服务器的性能监控指标索引（例如CPU使用率、，内存使用率、情况，磁盘I/O等），并及时发现并解决潜在的性能瓶颈问题。

 

 

随着人工智能、，深度学习、，图形处理等和其他领域的快速发展，对GPU云服务器的需求日益正在增加。阿里云gpuGPU云服务器与云服务器ECS一样相同，即也就是说，您可以每月付也可以或年度付，gp款。 GPU Clou云服务器多d Server主要适用于应用程序方案，例如深度学习、，科学计算、，图形可视化、和视频处理等应用场景。本文详细介绍了阿里云Aliyun GPU云服务器 Cloud Server的收费充电标准、，应用场景以及程序方案和最新优惠先活动，以帮助用户更好地选择和使用GPU云服务器。

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通过以下详细的购买指南准则和优惠技巧能，我相信您将会对如何选购阿里云在美国地域的阿里云中选择云服务器有了一个全面的了解。结合地基于区域选择、实，示例规格、，操作系统、，云磁盘配置、，购买持续时长及间和带宽规计划等多方面的考量，您能够可以更精准确地找到满足需求的云服务器配置。同时，利使用新用户满减少优惠券和并参与专属加独家活动，您将能够以更优惠有利的价格购得心仪买您喜欢的云服务器。

 

一、　　1。阿里云服务器美国地区域接入访问点及运营商和操作员简介绍

阿里云服务器美国地域有在弗吉尼亚、州和美国硅谷有两个接入点，运营商有。操作员包括Equinix、，CUA、ua，Coresite等。

 

地域	接入点	运营商
美国（硅谷）	美国-圣何塞-A	Equinix
美国（弗吉尼亚）	美国-阿什本-A	Equinix
美国（弗吉尼亚）	美国-阿什本-B	CUA
美国（弗吉尼亚）	美国-弗吉尼亚-C	CUA
美国（弗吉尼亚）	美国-弗吉尼亚-D	Coresite

 

 

 

二、　　2。美国阿里云服务器美国地域的最新收费充电标准

阿里云服务器配置与实示例规格不同，并且收费标准不同。以同一样，同时购买时长不同间，换算到每个月的收费标准也不同，下面是阿里云服务器美国地域最新收费标准，包括按量(小时)、标准目录月价、优惠月先价、格，年度付款每月价、格，3年付款每月价、格，每月5年付月价款。

 

实例规格	vCPUs	内存(GiB)	按量(小时)	按量月估价(30天)	优惠月价	年付月价	3年付月价	5年付月价
通用算力型 ecs.u1-c1m4.large	2	8	0.5525	397.8	255.72	153.43	97.17	97.17
通用算力型 ecs.u1-c1m2.large	2	4	0.4505	324.36	207.77	124.66	78.95	78.95
通用算力型 ecs.u1-c1m8.large	2	16	0.7225	520.2	331.15	198.69	125.84	125.84
通用算力型 ecs.u1-c1m1.large	2	2	0.428	308.16	197.38	118.43	75	75
通用算力型 ecs.u1-c1m1.xlarge	4	4	0.8559	616.25	394.75	236.85	150.01	150.01
通用算力型 ecs.u1-c1m8.xlarge	4	32	1.4449	1040.33	662.3	397.38	251.68	251.68
通用算力型 ecs.u1-c1m2.xlarge	4	8	0.901	648.72	415.53	249.32	157.9	157.9
通用算力型 ecs.u1-c1m4.xlarge	4	16	1.105	795.6	511.45	306.87	194.35	194.35
通用算力型 ecs.u1-c1m4.2xlarge	8	32	2.21	1591.2	1022.89	613.73	388.7	388.7
通用算力型 ecs.u1-c1m2.2xlarge	8	16	1.802	1297.44	831.06	498.64	315.8	315.8
通用算力型 ecs.u1-c1m8.2xlarge	8	64	2.8898	2080.66	1324.61	794.76	503.35	503.35
通用算力型 ecs.u1-c1m1.2xlarge	8	8	1.7119	1232.57	789.51	473.71	300.01	300.01
通用算力型 ecs.u1-c1m4.3xlarge	12	48	3.315	2386.8	1534.34	920.6	583.05	583.05
通用算力型 ecs.u1-c1m1.3xlarge	12	12	2.5678	1848.82	1184.26	710.56	450.02	450.02
通用算力型 ecs.u1-c1m2.3xlarge	12	24	2.703	1946.16	1246.59	747.96	473.71	473.71
通用算力型 ecs.u1-c1m8.3xlarge	12	96	4.3346	3120.91	1986.91	1192.15	755.03	755.03
通用算力型 ecs.u1-c1m1.4xlarge	16	16	3.4238	2465.14	1579.02	947.41	600.03	600.03
通用算力型 ecs.u1-c1m8.4xlarge	16	128	5.7795	4161.24	2649.21	1589.53	1006.7	1006.7
通用算力型 ecs.u1-c1m4.4xlarge	16	64	4.42	3182.4	2045.78	1227.47	777.4	777.4
通用算力型 ecs.u1-c1m2.4xlarge	16	32	3.604	2594.88	1662.12	997.27	631.61	631.61
通用算力型 ecs.u1-c1m4.8xlarge	32	128	8.84	6364.8	4091.56	2454.94	1554.79	1554.79
通用算力型 ecs.u1-c1m8.8xlarge	32	256	11.559	8322.48	5298.42	3179.05	2013.4	2013.4
通用算力型 ecs.u1-c1m2.8xlarge	32	64	7.208	5189.76	3324.25	1994.55	1263.21	1263.21
通用算力型 ecs.u1-c1m1.8xlarge	32	32	6.8476	4930.27	3158.04	1894.82	1200.05	1200.05
内存型 ecs.r8i.large	2	16	0.79	568.8	448.31	313.81	201.74	134.49
内存型 ecs.r8i.xlarge	4	32	1.581	1138.32	896.61	627.63	403.48	268.98
内存型 ecs.r8i.2xlarge	8	64	3.162	2276.64	1793.23	1255.26	806.95	537.97
内存型 ecs.r8i.3xlarge	12	96	4.742	3414.24	2689.84	1882.89	1210.43	806.95
内存型 ecs.r8i.4xlarge	16	128	6.323	4552.56	3586.46	2510.52	1613.9	1075.94
内存型 ecs.r8i.6xlarge	24	192	9.485	6829.2	5379.68	3765.78	2420.86	1613.9
内存型 ecs.r8i.8xlarge	32	256	12.646	9105.12	7172.91	5021.04	3227.81	2151.87
内存型 ecs.r8i.12xlarge	48	384	18.97	13658.4	10759.37	7531.56	4841.71	3227.81
计算型 ecs.c8i.large	2	4	0.533	383.76	281.26	196.88	126.57	106.88
计算型 ecs.c8i.xlarge	4	8	1.066	767.52	562.53	393.77	253.14	168.76
计算型 ecs.c8i.2xlarge	8	16	2.133	1535.76	1125.06	787.54	506.28	337.52
计算型 ecs.c8i.3xlarge	12	24	3.199	2303.28	1687.58	1181.31	759.41	506.27
计算型 ecs.c8i.4xlarge	16	32	4.266	3071.52	2250.11	1575.08	1012.55	675.03
计算型 ecs.c8i.6xlarge	24	48	6.398	4606.56	3375.17	2362.62	1518.82	1012.55
计算型 ecs.c8i.8xlarge	32	64	8.531	6142.32	4500.22	3150.16	2025.1	1350.07
计算型 ecs.c8i.12xlarge	48	96	12.796	9213.12	6750.33	4725.23	3037.65	2025.1
计算型 ecs.c8i.16xlarge	64	128	17.063	12285.36	9000.45	6300.31	4050.2	2700.13
计算型 ecs.c8i.24xlarge	96	192	25.592	18426.24	13500.67	9450.47	6075.3	4050.2
通用型 ecs.g8i.large	2	8	0.602	433.44	346.19	242.33	155.78	103.86
通用型 ecs.g8i.xlarge	4	16	1.204	866.88	692.38	484.66	311.57	207.71
通用型 ecs.g8i.2xlarge	8	32	2.409	1734.48	1384.76	969.33	623.14	415.43
通用型 ecs.g8i.3xlarge	12	48	3.613	2601.36	2077.14	1454	934.71	623.14
通用型 ecs.g8i.4xlarge	16	64	4.818	3468.96	2769.52	1938.66	1246.28	830.85
通用型 ecs.g8i.6xlarge	24	96	7.226	5202.72	4154.27	2907.99	1869.42	1246.28
通用型 ecs.g8i.8xlarge	32	128	9.635	6937.2	5539.03	3877.32	2492.56	1661.71
通用型 ecs.g8i.12xlarge	48	192	14.452	10405.44	8308.55	5815.98	3738.85	2492.56
通用型 ecs.g8i.16xlarge	64	256	19.271	13875.12	11078.06	7754.64	4985.13	3323.42
通用型 ecs.g8i.24xlarge	96	384	28.904	20810.88	16617.09	11631.96	7477.69	4985.13
通用型 ecs.g7.large	2	8	0.53578	385.76	346.19	242.33	155.78	103.86
通用型 ecs.g7.xlarge	4	16	1.07156	771.52	692.38	484.66	311.57	207.71
通用型 ecs.g7.2xlarge	8	32	2.14401	1543.69	1384.76	969.33	623.14	415.43
通用型 ecs.g7.3xlarge	12	48	3.21557	2315.21	2077.14	1454	934.71	623.14
通用型 ecs.g7.4xlarge	16	64	4.28802	3087.37	2769.52	1938.66	1246.28	830.85
通用型 ecs.g7.6xlarge	24	96	6.43114	4630.42	4154.27	2907.99	1869.42	1246.28
通用型 ecs.g7.8xlarge	32	128	8.57515	6174.11	5539.03	3877.32	2492.56	1661.71
通用型 ecs.g7.16xlarge	64	256	17.15119	12348.86	11078.06	7754.64	4985.13	3323.42
通用型 ecs.g7.32xlarge	128	512	34.30149	24697.07	22156.12	15509.29	9970.26	6646.84
内存型 ecs.r7.large	2	16	0.7031	506.23	448.31	313.81	201.74	134.49
内存型 ecs.r7.xlarge	4	32	1.40709	1013.1	896.61	627.63	403.48	268.98
内存型 ecs.r7.2xlarge	8	64	2.81418	2026.21	1793.23	1255.26	806.95	537.97
内存型 ecs.r7.3xlarge	12	96	4.22038	3038.67	2689.84	1882.89	1210.43	806.95
内存型 ecs.r7.4xlarge	16	128	5.62747	4051.78	3586.46	2510.52	1613.9	1075.94
内存型 ecs.r7.6xlarge	24	192	8.44165	6077.99	5379.68	3765.78	2420.86	1613.9
内存型 ecs.r7.8xlarge	32	256	11.25494	8103.56	7172.91	5021.04	3227.81	2151.87
内存型 ecs.r7.16xlarge	64	512	22.51077	16207.75	14345.82	10042.07	6455.62	4303.75
内存型 ecs.r7.32xlarge	128	1024	45.02065	32414.87	28691.64	20084.15	12911.24	8607.49
计算型 ecs.c7.large	2	4	0.47437	341.55	281.26	196.88	126.57	106.88
计算型 ecs.c7.xlarge	4	8	0.94874	683.09	562.53	393.77	253.14	168.76
计算型 ecs.c7.2xlarge	8	16	1.89837	1366.83	1125.06	787.54	506.28	337.52
计算型 ecs.c7.3xlarge	12	24	2.84711	2049.92	1687.58	1181.31	759.41	506.27
计算型 ecs.c7.4xlarge	16	32	3.79674	2733.65	2250.11	1575.08	1012.55	675.03
计算型 ecs.c7.6xlarge	24	48	5.69422	4099.84	3375.17	2362.62	1518.82	1012.55
计算型 ecs.c7.8xlarge	32	64	7.59259	5466.66	4500.22	3150.16	2025.1	1350.07
计算型 ecs.c7.16xlarge	64	128	15.18607	10933.97	9000.45	6300.31	4050.2	2700.13
计算型 ecs.c7.32xlarge	128	256	30.37125	21867.3	18000.89	12600.62	8100.4	5400.27
计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmc7.32xlarge	128	256	34.125	24570	18000.89	15300.76	9900.49	6840.34
AMD 计算型 ecs.c7a.large	2	4	0.425331	306.24	249.33	174.53	137.13	94.75
AMD 计算型 ecs.c7a.xlarge	4	8	0.850662	612.48	498.66	349.06	224.4	149.6
AMD 计算型 ecs.c7a.2xlarge	8	16	1.701235	1224.89	997.33	698.13	448.8	299.2
AMD 计算型 ecs.c7a.4xlarge	16	32	3.402559	2449.84	1994.65	1396.26	897.59	598.4
AMD 计算型 ecs.c7a.8xlarge	32	64	6.805118	4899.68	3989.3	2792.51	1795.19	1196.79
AMD 计算型 ecs.c7a.16xlarge	64	128	13.610147	9799.31	7978.61	5585.03	3590.37	2393.58
AMD 计算型 ecs.c7a.32xlarge	128	256	27.220383	19598.68	15957.21	11170.05	7180.75	4787.16
AMD 通用型 ecs.g7a.large	2	8	0.480333	345.84	281.61	197.13	126.72	107.01
AMD 通用型 ecs.g7a.xlarge	4	16	0.960755	691.74	563.21	394.25	253.45	168.96
AMD 通用型 ecs.g7a.2xlarge	8	32	1.92151	1383.49	1126.43	788.5	506.89	337.93
AMD 通用型 ecs.g7a.4xlarge	16	64	3.84302	2766.97	2252.85	1577	1013.78	675.86
AMD 通用型 ecs.g7a.8xlarge	32	128	7.685951	5533.88	4505.71	3154	2027.57	1351.71
AMD 通用型 ecs.g7a.16xlarge	64	256	15.371991	11067.83	9011.41	6307.99	4055.13	2703.42
AMD 通用型 ecs.g7a.32xlarge	128	512	30.743893	22135.6	18022.82	12615.98	8110.27	5406.85
AMD 内存型 ecs.r7a.large	2	16	0.630476	453.94	369.61	258.73	166.33	110.88
AMD 内存型 ecs.r7a.xlarge	4	32	1.260952	907.89	739.22	517.46	332.65	221.77
AMD 内存型 ecs.r7a.2xlarge	8	64	2.521993	1815.83	1478.45	1034.91	665.3	443.53
AMD 内存型 ecs.r7a.4xlarge	16	128	5.043986	3631.67	2956.89	2069.83	1330.6	887.07
AMD 内存型 ecs.r7a.8xlarge	32	256	10.087972	7263.34	5913.79	4139.65	2661.2	1774.14
AMD 内存型 ecs.r7a.16xlarge	64	512	20.175855	14526.62	11827.57	8279.3	5322.41	3548.27
AMD 内存型 ecs.r7a.32xlarge	128	1024	40.35171	29053.23	23655.15	16558.61	10644.82	7096.55
GPU计算型 ecs.gn7i-c8g1.2xlarge	8	30	15.144184	10903.81	7269.21	6178.83	3998.06	2762.3
GPU计算型 ecs.gn7i-c16g1.4xlarge	16	60	16.035018	11545.21	7696.81	6542.29	4233.24	2924.79
GPU计算型 ecs.gn7i-c32g1.8xlarge	32	188	17.816687	12828.01	8552.01	7269.21	4703.61	3249.76
GPU计算型 ecs.gn7i-c48g1.12xlarge	48	310	21.380025	15393.62	10262.41	8723.05	5644.33	3899.72
GPU计算型 ecs.gn7i-c56g1.14xlarge	56	346	25.65603	18472.34	12314.89	10467.66	6773.19	4679.66
GPU计算型 ecs.gn7i-c32g1.16xlarge	64	376	35.633375	25656.03	17104.02	14538.42	9407.21	6499.53
GPU计算型 ecs.gn7i-c32g1.32xlarge	128	752	71.26675	51312.06	34208.04	29076.83	18814.42	12999.06
内存型弹性裸金属服务器 ecs.ebmre7p.32xlarge	128	512	75.643	54462.96	36308.81	36308.81	36308.81	36308.81
计算网络增强型 ecs.c7nex.large	2	4	0.592962	426.93	351.58	246.11	158.21	105.47
计算网络增强型 ecs.c7nex.xlarge	4	8	1.185925	853.87	703.16	492.21	316.42	210.95
计算网络增强型 ecs.c7nex.2xlarge	8	16	2.372962	1708.53	1406.32	984.42	632.84	421.9
通用网络增强型 ecs.g7nex.large	2	8	0.669725	482.2	432.74	302.92	194.73	129.82
通用网络增强型 ecs.g7nex.xlarge	4	16	1.33945	964.4	865.47	605.83	389.46	259.64
通用网络增强型 ecs.g7nex.2xlarge	8	32	2.680012	1929.61	1730.95	1211.66	778.93	519.28
GPU计算型 ecs.gn6v-c8g1.2xlarge	8	32	18.26	13147.2	8325.03	6572.39	3943.44	2628.96
GPU计算型 ecs.gn6v-c8g1.8xlarge	32	128	73.04	52588.8	33300.12	26289.57	15773.74	10515.83
GPU计算型 ecs.gn6v-c8g1.16xlarge	64	256	146.08	105177.6	66600.24	52579.14	31547.48	21031.66
通用型 ecs.g6.large	2	8	0.5785	416.52	300.85	210.59	135.38	114.32
通用型 ecs.g6.xlarge	4	16	1.157	833.04	601.7	421.19	270.77	180.51
通用型 ecs.g6.2xlarge	8	32	2.314	1666.08	1203.4	842.38	541.53	361.02
通用型 ecs.g6.3xlarge	12	48	3.471	2499.12	1805.1	1263.57	812.29	541.53
通用型 ecs.g6.4xlarge	16	64	4.628	3332.16	2406.8	1684.76	1083.06	722.04
通用型 ecs.g6.6xlarge	24	96	6.942	4998.24	3610.2	2527.14	1624.59	1083.06
通用型 ecs.g6.8xlarge	32	128	9.256	6664.32	4813.6	3369.52	2166.12	1444.08
通用型 ecs.g6.13xlarge	52	192	15.041	10829.52	7822.1	5475.47	3519.95	2346.63
通用型 ecs.g6.26xlarge	104	384	30.082	21659.04	15644.2	10950.94	7039.89	4693.26
GPU计算型 ecs.gn6i-c4g1.xlarge	4	15	7.79	5608.8	3736.48	3176.01	2055.06	1419.86
GPU计算型 ecs.gn6i-c8g1.2xlarge	8	31	9.08	6537.6	4358.1	3704.39	2396.95	1656.08
GPU计算型 ecs.gn6i-c16g1.4xlarge	16	62	11.68	8409.6	5608.1	4766.89	3084.45	2131.08
GPU计算型 ecs.gn6i-c24g1.6xlarge	24	93	14.84	10684.8	7121.61	6053.37	3916.89	2706.21
GPU计算型 ecs.gn6i-c40g1.10xlarge	40	155	19.44	13996.8	9331.06	7931.4	5132.08	3545.8
GPU计算型 ecs.gn6i-c24g1.12xlarge	48	186	29.69	21376.8	14249.97	12112.47	7837.48	5414.99
GPU计算型 ecs.gn6i-c24g1.24xlarge	96	372	59.39	42760.8	28506.7	24230.7	15678.69	10832.55
通用型弹性裸金属服务器 ecs.ebmg6.26xlarge	104	384	33.8	24336	15644.2	13297.57	8604.31	5944.8
通用平衡增强型 ecs.g6e.large	2	8	0.63635	458.17	330.94	231.65	148.92	99.28
通用平衡增强型 ecs.g6e.xlarge	4	16	1.2727	916.34	661.87	463.31	297.84	198.56
通用平衡增强型 ecs.g6e.2xlarge	8	32	2.5454	1832.69	1323.74	926.62	595.68	397.12
通用平衡增强型 ecs.g6e.4xlarge	16	64	5.0908	3665.38	2647.48	1853.24	1191.37	794.24
通用平衡增强型 ecs.g6e.8xlarge	32	128	10.1816	7330.75	5294.96	3706.47	2382.73	1588.49
通用平衡增强型 ecs.g6e.13xlarge	52	192	16.5451	11912.47	8604.31	6023.02	3871.94	2581.29
计算型 ecs.c6.large	2	4	0.4717	339.62	244.43	171.1	134.44	92.88
计算型 ecs.c6.xlarge	4	8	0.9434	679.25	488.86	342.2	219.99	146.66
计算型 ecs.c6.2xlarge	8	16	1.8868	1358.5	977.72	684.4	439.97	293.32
计算型 ecs.c6.3xlarge	12	24	2.8302	2037.74	1466.58	1026.61	659.96	439.97
计算型 ecs.c6.4xlarge	16	32	3.7736	2716.99	1955.44	1368.81	879.95	586.63
计算型 ecs.c6.6xlarge	24	48	5.6604	4075.49	2933.16	2053.21	1319.92	879.95
计算型 ecs.c6.8xlarge	32	64	7.5472	5433.98	3910.88	2737.62	1759.9	1173.26
计算型 ecs.c6.13xlarge	52	96	12.2642	8830.22	6355.18	4448.63	2859.83	1906.55
计算型 ecs.c6.26xlarge	104	192	24.5284	17660.45	12710.36	8897.25	5719.66	3813.11
内存型 ecs.r6.large	2	16	0.7565	544.68	389.59	272.71	175.32	116.88
内存型 ecs.r6.xlarge	4	32	1.513	1089.36	779.18	545.43	350.63	233.75
内存型 ecs.r6.2xlarge	8	64	3.026	2178.72	1558.36	1090.85	701.26	467.51
内存型 ecs.r6.3xlarge	12	96	4.539	3268.08	2337.54	1636.28	1051.89	701.26
内存型 ecs.r6.4xlarge	16	128	6.052	4357.44	3116.72	2181.7	1402.52	935.02
内存型 ecs.r6.6xlarge	24	192	9.078	6536.16	4675.08	3272.56	2103.79	1402.52
内存型 ecs.r6.8xlarge	32	256	12.104	8714.88	6233.44	4363.41	2805.05	1870.03
内存型 ecs.r6.13xlarge	52	384	19.669	14161.68	10129.34	7090.54	4558.2	3038.8
内存型 ecs.r6.26xlarge	104	768	39.338	28323.36	20258.68	14181.08	9116.41	6077.6
突发性能型 ecs.t6-c4m1.large	2	0.5	0.0372	26.78	14.49	12.32	7.97	5.51
突发性能型 ecs.t6-c2m1.large	2	1	0.0651	46.87	28.49	24.22	15.67	10.83
突发性能型 ecs.t6-c1m1.large	2	2	0.1209	87.05	56.98	48.43	31.34	21.65
突发性能型 ecs.t6-c1m2.large	2	4	0.2418	174.1	114.45	97.28	62.95	43.49
突发性能型 ecs.t6-c1m4.large	2	8	0.4743	341.5	228.82	194.5	125.85	86.95
突发性能型 ecs.t6-c1m4.xlarge	4	16	0.93	669.6	457.23	388.65	251.48	173.75
突发性能型 ecs.t6-c1m4.2xlarge	8	32	1.86	1339.2	914.39	777.23	502.91	347.47
高主频计算型 ecs.hfc6.large	2	4	0.5429	390.89	281.07	196.75	126.48	106.81
高主频计算型 ecs.hfc6.xlarge	4	8	1.0858	781.78	562.14	393.5	252.96	168.64
高主频计算型 ecs.hfc6.2xlarge	8	16	2.1716	1563.55	1124.28	787	505.93	337.28
高主频计算型 ecs.hfc6.3xlarge	12	24	3.2574	2345.33	1686.42	1180.49	758.89	505.93
高主频计算型 ecs.hfc6.4xlarge	16	32	4.3432	3127.1	2248.56	1573.99	1011.85	674.57
高主频计算型 ecs.hfc6.6xlarge	24	48	6.5148	4690.66	3372.84	2360.99	1517.78	1011.85
高主频计算型 ecs.hfc6.8xlarge	32	64	8.6864	6254.21	4497.12	3147.98	2023.7	1349.14
高主频计算型 ecs.hfc6.10xlarge	40	96	10.858	7817.76	5621.4	3934.98	2529.63	1686.42
高主频计算型 ecs.hfc6.16xlarge	64	128	17.3728	12508.42	8994.24	6295.97	4047.41	2698.27
高主频计算型 ecs.hfc6.20xlarge	80	192	21.716	15635.52	11242.8	7869.96	5059.26	3372.84
高主频通用型 ecs.hfg6.large	2	8	0.6319	454.97	330.94	231.66	148.92	99.28
高主频通用型 ecs.hfg6.xlarge	4	16	1.2638	909.94	661.88	463.32	297.85	198.56
高主频通用型 ecs.hfg6.2xlarge	8	32	2.5276	1819.87	1323.76	926.63	595.69	397.13
高主频通用型 ecs.hfg6.3xlarge	12	48	3.7914	2729.81	1985.64	1389.95	893.54	595.69
高主频通用型 ecs.hfg6.4xlarge	16	64	5.0552	3639.74	2647.52	1853.26	1191.38	794.26
高主频通用型 ecs.hfg6.6xlarge	24	96	7.5828	5459.62	3971.28	2779.9	1787.08	1191.38
高主频通用型 ecs.hfg6.8xlarge	32	128	10.1104	7279.49	5295.04	3706.53	2382.77	1588.51
高主频通用型 ecs.hfg6.10xlarge	40	192	12.638	9099.36	6618.8	4633.16	2978.46	1985.64
高主频通用型 ecs.hfg6.16xlarge	64	256	20.2208	14558.98	10590.08	7413.06	4765.54	3177.02
高主频通用型 ecs.hfg6.20xlarge	80	384	25.276	18198.72	13237.6	9266.32	5956.92	3971.28
GPU计算型 ecs.gn6e-c12g1.3xlarge	12	92	19.428	13988.16	9991.39	8492.68	5495.27	3796.73
GPU计算型 ecs.gn6e-c12g1.12xlarge	48	368	77.711	55951.92	39965.57	33970.74	21981.07	15186.92
GPU计算型 ecs.gn6e-c12g1.24xlarge	96	736	155.422	111903.84	79931.15	67941.47	43962.13	30373.84
高主频内存型 ecs.hfr6.large	2	16	0.8277	595.94	428.53	299.97	192.84	128.56
高主频内存型 ecs.hfr6.xlarge	4	32	1.6554	1191.89	857.06	599.94	385.68	257.12
高主频内存型 ecs.hfr6.2xlarge	8	64	3.3108	2383.78	1714.12	1199.88	771.35	514.24
高主频内存型 ecs.hfr6.3xlarge	12	96	4.9662	3575.66	2571.18	1799.83	1157.03	771.35
高主频内存型 ecs.hfr6.4xlarge	16	128	6.6216	4767.55	3428.24	2399.77	1542.71	1028.47
高主频内存型 ecs.hfr6.6xlarge	24	192	9.9324	7151.33	5142.36	3599.65	2314.06	1542.71
高主频内存型 ecs.hfr6.8xlarge	32	256	13.2432	9535.1	6856.48	4799.54	3085.42	2056.94
高主频内存型 ecs.hfr6.10xlarge	40	384	16.554	11918.88	8570.6	5999.42	3856.77	2571.18
高主频内存型 ecs.hfr6.16xlarge	64	512	26.4864	19070.21	13712.96	9599.07	6170.83	4113.89
高主频内存型 ecs.hfr6.20xlarge	80	768	33.108	23837.76	17141.2	11998.84	7713.54	5142.36
内存型弹性裸金属服务器 ecs.ebmr6.26xlarge	104	768	44.2	31824	20258.68	17219.88	11142.27	7698.3
内存平衡增强型 ecs.r6e.large	2	16	0.83215	599.15	428.55	299.98	192.85	128.56
内存平衡增强型 ecs.r6e.xlarge	4	32	1.6643	1198.3	857.1	599.97	385.69	257.13
内存平衡增强型 ecs.r6e.2xlarge	8	64	3.3286	2396.59	1714.2	1199.94	771.39	514.26
内存平衡增强型 ecs.r6e.4xlarge	16	128	6.6572	4793.18	3428.39	2399.87	1542.78	1028.52
内存平衡增强型 ecs.r6e.8xlarge	32	256	13.3144	9586.37	6856.78	4799.75	3085.55	2057.04
内存平衡增强型 ecs.r6e.13xlarge	52	384	21.6359	15577.85	11142.27	7799.59	5014.02	3342.68
计算平衡增强型 ecs.c6e.large	2	4	0.495285	356.61	256.65	179.66	115.49	97.53
计算平衡增强型 ecs.c6e.xlarge	4	8	0.99057	713.21	513.3	359.31	230.99	153.99
计算平衡增强型 ecs.c6e.2xlarge	8	16	1.98114	1426.42	1026.61	718.62	461.97	307.98
计算平衡增强型 ecs.c6e.4xlarge	16	32	3.96228	2852.84	2053.21	1437.25	923.95	615.96
计算平衡增强型 ecs.c6e.8xlarge	32	64	7.92456	5705.68	4106.42	2874.5	1847.89	1231.93
计算平衡增强型 ecs.c6e.13xlarge	52	96	12.87741	9271.74	6672.94	4671.06	3002.82	2001.88
计算平衡增强型 ecs.c6e.26xlarge	104	192	25.75482	18543.47	13345.88	9342.11	6005.65	4003.76
GPU计算型 ecs.gn5-c4g1.xlarge	4	30	10.79	7768.8	4925.75	3888.75	2333.25	1555.5
GPU计算型 ecs.gn5-c8g1.2xlarge	8	60	13	9360	5931.8	4683	2809.8	1873.2
GPU计算型 ecs.gn5-c8g1.4xlarge	16	120	26.01	18727.2	11863.6	9366	5619.6	3746.4
GPU计算型 ecs.gn5-c8g1.8xlarge	32	240	52.03	37461.6	23727.2	18732	11239.2	7492.8
GPU计算型 ecs.gn5-c8g1.14xlarge	54	480	104.06	74923.2	47455.35	37464.75	22478.85	14985.9
计算型 ecs.c5.large	2	4	0.535	385.2	245.8	208.93	135.19	93.4
计算型 ecs.c5.xlarge	4	8	1.069	769.68	491.53	417.8	270.34	186.78
计算型 ecs.c5.2xlarge	8	16	2.131	1534.32	982.99	835.54	540.64	373.54
计算型 ecs.c5.3xlarge	12	24	3.196	2301.12	1474.52	1253.34	810.99	560.32
计算型 ecs.c5.4xlarge	16	32	4.255	3063.6	1965.97	1671.07	1081.28	747.07
计算型 ecs.c5.6xlarge	24	48	6.386	4597.92	2948.96	2506.62	1621.93	1120.6
计算型 ecs.c5.8xlarge	32	64	8.509	6126.48	3931.94	3342.15	2162.57	1494.14
计算型 ecs.c5.16xlarge	64	128	17.018	12252.96	7863.88	6684.3	4325.13	2988.27
通用型 ecs.g5.large	2	8	0.677	487.44	306.14	260.22	168.38	116.33
通用型 ecs.g5.xlarge	4	16	1.353	974.16	611.79	520.02	336.48	232.48
通用型 ecs.g5.2xlarge	8	32	2.706	1948.32	1223.51	1039.98	672.93	464.93
通用型 ecs.g5.3xlarge	12	48	4.059	2922.48	1835.3	1560.01	1009.42	697.41
通用型 ecs.g5.4xlarge	16	64	5.412	3896.64	2447.08	2080.02	1345.89	929.89
通用型 ecs.g5.6xlarge	24	96	8.117	5844.24	3670.66	3120.06	2018.86	1394.85
通用型 ecs.g5.8xlarge	32	128	10.823	7792.56	4894.16	4160.04	2691.79	1859.78
通用型 ecs.g5.16xlarge	64	256	21.645	15584.4	9788.25	8320.01	5383.54	3719.54
内存型 ecs.r5.large	2	16	0.9	648	414.76	352.55	228.12	157.61
内存型 ecs.r5.xlarge	4	32	1.8	1296	829.52	705.09	456.24	315.22
内存型 ecs.r5.2xlarge	8	64	3.599	2591.28	1659.03	1410.18	912.47	630.43
内存型 ecs.r5.3xlarge	12	96	5.398	3886.56	2488.55	2115.27	1368.7	945.65
内存型 ecs.r5.4xlarge	16	128	7.197	5181.84	3318.06	2820.35	1824.93	1260.86
内存型 ecs.r5.6xlarge	24	192	10.796	7773.12	4977.09	4230.53	2737.4	1891.29
内存型 ecs.r5.8xlarge	32	256	14.394	10363.68	6636.11	5640.69	3649.86	2521.72
内存型 ecs.r5.16xlarge	64	512	28.787	20726.64	13272.22	11281.39	7299.72	5043.44
高主频计算型 ecs.hfc5.large	2	4	0.643	462.96	280.8	221.68	133.01	88.67
高主频计算型 ecs.hfc5.xlarge	4	8	1.286	925.92	561.54	443.32	265.99	177.33
高主频计算型 ecs.hfc5.2xlarge	8	16	2.564	1846.08	1123.01	886.59	531.95	354.64
高主频计算型 ecs.hfc5.3xlarge	12	24	3.849	2771.28	1684.55	1329.91	797.94	531.96
高主频计算型 ecs.hfc5.4xlarge	16	32	5.121	3687.12	2245.95	1773.12	1063.87	709.25
高主频计算型 ecs.hfc5.6xlarge	24	48	7.684	5532.48	3368.96	2659.7	1595.82	1063.88
高主频计算型 ecs.hfc5.8xlarge	32	64	10.241	7373.52	4491.89	3546.23	2127.74	1418.49
高主频通用型 ecs.hfg5.large	2	8	0.711	511.92	308.88	243.86	146.31	97.54
高主频通用型 ecs.hfg5.xlarge	4	16	1.414	1018.08	617.7	487.66	292.59	195.06
高主频通用型 ecs.hfg5.2xlarge	8	32	2.821	2031.12	1235.33	975.26	585.16	390.1
高主频通用型 ecs.hfg5.3xlarge	12	48	4.235	3049.2	1853.02	1462.91	877.75	585.17
高主频通用型 ecs.hfg5.4xlarge	16	64	5.635	4057.2	2470.59	1950.47	1170.28	780.19
高主频通用型 ecs.hfg5.6xlarge	24	96	8.455	6087.6	3705.85	2925.67	1755.4	1170.27
高主频通用型 ecs.hfg5.8xlarge	32	128	11.269	8113.68	4941.11	3900.88	2340.53	1560.35
高主频通用型 ecs.hfg5.14xlarge	56	160	19.724	14201.28	8646.96	6826.54	4095.93	2730.62
突发性能型 ecs.t5-lc2m1.nano	1	0.5	0.0372	26.78	16.15	12.75	7.65	5.1
突发性能型 ecs.t5-lc1m1.small	1	1	0.0651	46.87	29.45	23.25	13.95	9.3
突发性能型 ecs.t5-lc1m2.small	1	2	0.1116	80.35	47.5	37.5	22.5	15
突发性能型 ecs.t5-c1m1.large	2	2	0.1767	127.22	77.9	61.5	36.9	24.6
突发性能型 ecs.t5-c1m2.large	2	4	0.2418	174.1	108.3	85.5	51.3	34.2
突发性能型 ecs.t5-c1m4.large	2	8	0.3813	274.54	168.15	132.75	79.65	53.1
突发性能型 ecs.t5-lc1m2.large	2	4	0.2046	147.31	95	75	45	30
突发性能型 ecs.t5-lc1m4.large	2	8	0.3069	220.97	140.6	111	66.6	44.4
突发性能型 ecs.t5-c1m1.xlarge	4	4	0.3441	247.75	155.8	123	73.8	49.2
突发性能型 ecs.t5-c1m2.xlarge	4	8	0.4836	348.19	215.65	170.25	102.15	68.1
突发性能型 ecs.t5-c1m4.xlarge	4	16	0.7533	542.38	335.35	264.75	158.85	105.9
突发性能型 ecs.t5-c1m1.2xlarge	8	8	0.6975	502.2	311.6	246	147.6	98.4
突发性能型 ecs.t5-c1m2.2xlarge	8	16	0.9579	689.69	431.3	340.5	204.3	136.2
突发性能型 ecs.t5-c1m4.2xlarge	8	32	1.5066	1084.75	669.75	528.75	317.25	211.5
突发性能型 ecs.t5-c1m1.4xlarge	16	16	1.3857	997.7	621.3	490.5	294.3	196.2
突发性能型 ecs.t5-c1m2.4xlarge	16	32	1.9158	1379.38	861.65	680.25	408.15	272.1
密集计算型 ecs.ic5.large	2	2	0.51	367.2	234	198.9	128.7	88.92
密集计算型 ecs.ic5.xlarge	4	4	1.02	734.4	467	396.95	256.85	177.46
密集计算型 ecs.ic5.2xlarge	8	8	2.02	1454.4	934	793.9	513.7	354.92
密集计算型 ecs.ic5.3xlarge	12	12	3.04	2188.8	1401	1190.85	770.55	532.38
密集计算型 ecs.ic5.4xlarge	16	16	4.04	2908.8	1868	1587.8	1027.4	709.84
密集计算型 ecs.ic5.6xlarge	24	24	6.07	4370.4	2802	2381.7	1541.1	1064.76
密集计算型 ecs.ic5.8xlarge	32	32	8.08	5817.6	3735	3174.75	2054.25	1419.3
密集计算型 ecs.ic5.16xlarge	64	64	16.17	11642.4	7471	6350.35	4109.05	2838.98
通用网络增强型 ecs.g5ne.large	2	8	0.919528	662.06	379.11	265.38	170.6	113.73
通用网络增强型 ecs.g5ne.xlarge	4	16	1.839055	1324.12	758.22	530.75	341.2	227.47
通用网络增强型 ecs.g5ne.2xlarge	8	32	2.79015	2008.91	1516.44	1061.51	682.4	454.93
通用网络增强型 ecs.g5ne.4xlarge	16	64	5.5803	4017.82	3032.88	2123.02	1364.8	909.86
通用网络增强型 ecs.g5ne.8xlarge	32	128	11.1606	8035.63	6065.76	4246.03	2729.59	1819.73
通用网络增强型 ecs.g5ne.16xlarge	64	256	22.3212	16071.26	12131.52	8492.06	5459.18	3639.46
通用网络增强型 ecs.g5ne.18xlarge	72	288	25.11135	18080.17	13647.96	9553.57	6141.58	4094.39
通用型 ecs.n4.small	1	2	0.161	115.92	85.39	72.58	42.7	42.7
通用型 ecs.n4.large	2	4	0.328	236.16	170.86	145.23	85.43	85.43
通用型 ecs.n4.xlarge	4	8	1.177	847.44	544.6	462.91	272.3	272.3
通用型 ecs.n4.2xlarge	8	16	2.347	1689.84	1089.2	925.82	544.6	544.6
通用型 ecs.n4.4xlarge	16	32	4.686	3373.92	2178.4	1851.64	1089.2	1089.2
通用型 ecs.n4.8xlarge	32	64	9.373	6748.56	4356.8	3703.28	2178.4	2178.4
通用型 ecs.mn4.small	1	4	0.307	221.04	156.05	132.64	78.03	78.03
通用型 ecs.mn4.large	2	8	0.614	442.08	312.11	265.29	156.05	156.05
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通用型 ecs.mn4.2xlarge	8	32	2.459	1770.48	1247.42	1060.31	623.71	623.71
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通用型 ecs.mn4.8xlarge	32	128	9.815	7066.8	4989.84	4241.36	2494.92	2494.92
通用型 ecs.xn4.small	1	1	0.084	60.48	42.69	36.29	21.34	21.35
经济型 ecs.e4.small	1	8	0.459	330.48	213.33	181.33	106.67	106.66
本地SSD型 ecs.i4.large	2	16	1.0231	736.63	491.1	417.43	270.1	186.62
本地SSD型 ecs.i4.xlarge	4	32	2.0462	1473.26	982.2	834.87	540.21	373.23
本地SSD型 ecs.i4.2xlarge	8	64	4.0925	2946.6	1964.39	1669.73	1080.41	746.47
本地SSD型 ecs.i4.4xlarge	16	128	8.185	5893.2	3928.78	3339.46	2160.83	1492.94
本地SSD型 ecs.i4.8xlarge	32	256	16.3699	11786.33	7857.56	6678.93	4321.66	2985.87
本地SSD型 ecs.i4.16xlarge	64	512	32.7398	23572.66	15715.12	13357.86	8643.32	5971.75
本地SSD型 ecs.i4.32xlarge	128	1024	65.4797	47145.38	31430.25	26715.71	17286.64	11943.49
本地SSD型 ecs.i3.xlarge	4	32	1.95978	1411.04	1055.38	738.77	474.92	316.61
本地SSD型 ecs.i3.2xlarge	8	64	3.91867	2821.44	2110.76	1477.53	949.84	633.23
本地SSD型 ecs.i3.4xlarge	16	128	7.83022	5637.76	4221.51	2955.06	1899.68	1266.45
本地SSD型 ecs.i3.8xlarge	32	256	15.66044	11275.52	8443.01	5910.11	3799.35	2532.9
本地SSD型 ecs.i3.13xlarge	52	384	23.48443	16908.79	12664.51	8865.16	5699.03	3799.35
本地SSD型 ecs.i3.26xlarge	104	768	46.96797	33816.94	25329.01	17730.31	11398.05	7598.7
本地SSD型 ecs.i3g.2xlarge	8	32	2.61037	1879.47	1405.55	983.89	632.5	421.67
本地SSD型 ecs.i3g.4xlarge	16	64	5.21451	3754.45	2811.09	1967.76	1264.99	843.33
本地SSD型 ecs.i3g.8xlarge	32	128	10.42813	7508.25	5622.17	3935.52	2529.98	1686.65
本地SSD型 ecs.i3g.13xlarge	52	192	15.64175	11262.06	8433.26	5903.28	3794.97	2529.98
本地SSD型 ecs.i3g.26xlarge	104	384	31.27727	22519.63	16866.51	11806.56	7589.93	5059.95
ecs.sn2ne.large	2	8	0.725	522	327.71	278.55	180.24	124.53
ecs.sn2ne.xlarge	4	16	1.449	1043.28	654.92	556.68	360.21	248.87
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ecs.sn2ne.3xlarge	12	48	4.35	3132	1966.26	1671.32	1081.44	747.18
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ecs.sn2ne.6xlarge	24	96	8.7	6264	3932.52	3342.64	2162.89	1494.36
ecs.sn2ne.8xlarge	32	128	11.586	8341.92	5239.33	4453.43	2881.63	1990.95
ecs.sn2ne.14xlarge	56	224	20.275	14598	9176.19	7799.76	5046.9	3486.95
本地SSD型 ecs.i2.xlarge	4	32	1.602	1153.44	894	625.8	402.3	268.2
本地SSD型 ecs.i2.2xlarge	8	64	3.1951	2300.47	1787	1250.9	804.15	536.1
本地SSD型 ecs.i2.4xlarge	16	128	6.3902	4600.94	3574	2501.8	1608.3	1072.2
本地SSD型 ecs.i2.8xlarge	32	256	12.7804	9201.89	7148	5003.6	3216.6	2144.4
本地SSD型 ecs.i2.16xlarge	64	512	25.5519	18397.37	14296	10007.2	6433.2	4288.8
本地SSD型 ecs.i2g.2xlarge	8	32	2.62728	1891.64	1377.26	1014.82	652.39	434.93
本地SSD型 ecs.i2g.4xlarge	16	64	5.25456	3783.28	2754.52	2029.65	1304.78	869.85
本地SSD型 ecs.i2g.8xlarge	32	128	10.50912	7566.57	5509.05	4059.3	2609.55	1739.7
本地SSD型 ecs.i2g.16xlarge	64	256	21.01824	15133.13	11018.1	8118.6	5219.1	3479.4
本地SSD网络增强型 ecs.i2ne.xlarge	4	32	1.889999	1360.8	938.7	797.89	516.28	356.71
本地SSD网络增强型 ecs.i2ne.2xlarge	8	64	3.78	2721.6	1877.4	1595.79	1032.57	713.41
本地SSD网络增强型 ecs.i2ne.4xlarge	16	128	7.56	5443.2	3754.8	3191.58	2065.14	1426.82
本地SSD网络增强型 ecs.i2ne.8xlarge	32	256	15.12	10886.4	7509.6	6383.16	4130.28	2853.65
本地SSD网络增强型 ecs.i2ne.16xlarge	64	512	30.24	21772.8	15019.2	12766.32	8260.56	5707.3
本地SSD网络增强型 ecs.i2ne.20xlarge	80	704	37.8	27216	18774	15957.9	10325.7	7134.12
本地SSD网络增强型 ecs.i2gne.2xlarge	8	32	2.759	1986.48	1522.24	1065.57	685.01	456.67
本地SSD网络增强型 ecs.i2gne.4xlarge	16	64	5.518	3972.96	3044.48	2131.14	1370.02	913.34
本地SSD网络增强型 ecs.i2gne.8xlarge	32	128	11.03511	7945.28	6088.95	4262.27	2740.03	1826.69
本地SSD网络增强型 ecs.i2gne.16xlarge	64	256	22.072	15891.84	12177.92	8524.54	5480.06	3653.38
大数据存储型 ecs.d2s.5xlarge	20	88	15.92032	11462.63	5151.29	3605.9	2318.08	1545.39
大数据存储型 ecs.d2s.10xlarge	40	176	31.84064	22925.26	10302.58	7211.81	4636.16	3090.77
大数据存储型 ecs.d2s.20xlarge	80	352	63.67505	45846.04	20605.12	14423.58	9272.3	6181.54
存储增强内存型 ecs.se1.large	2	16	0.918	660.96	426.67	362.67	213.34	213.34
存储增强内存型 ecs.se1.xlarge	4	32	1.835	1321.2	832.45	707.58	416.23	416.23
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存储增强内存型 ecs.se1.4xlarge	16	128	7.338	5283.36	3267.14	2777.07	1633.57	1633.57
存储增强内存型 ecs.se1.8xlarge	32	256	14.675	10566	6513.38	5536.37	3256.69	3256.69
ecs.sn1ne.large	2	4	0.623	448.56	285.91	243.02	157.25	108.65
ecs.sn1ne.xlarge	4	8	1.238	891.36	571.83	486.06	314.51	217.3
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ecs.sn1ne.3xlarge	12	24	3.738	2691.36	1715.46	1458.14	943.5	651.87
ecs.sn1ne.4xlarge	16	32	4.95	3564	2287.32	1944.22	1258.03	869.18
ecs.sn1ne.6xlarge	24	48	7.476	5382.72	3430.92	2916.28	1887.01	1303.75
ecs.sn1ne.8xlarge	32	64	9.893	7122.96	4574.64	3888.44	2516.05	1738.36
存储增强内存型 ecs.se1ne.large	2	16	0.964	694.08	448	380.8	246.4	170.24
存储增强内存型 ecs.se1ne.xlarge	4	32	1.927	1387.44	874.07	742.96	480.74	332.15
存储增强内存型 ecs.se1ne.2xlarge	8	64	3.853	2774.16	1726.22	1467.29	949.42	655.96
存储增强内存型 ecs.se1ne.3xlarge	12	96	5.784	4164.48	2688	2284.8	1478.4	1021.44
存储增强内存型 ecs.se1ne.4xlarge	16	128	7.705	5547.6	3430.49	2915.92	1886.77	1303.59
存储增强内存型 ecs.se1ne.6xlarge	24	192	11.568	8328.96	5376	4569.6	2956.8	2042.88
存储增强内存型 ecs.se1ne.14xlarge	56	480	28.41	20455.2	13216.33	11233.88	7268.98	5022.21
大数据网络增强型 ecs.d1ne.2xlarge	8	32	4.539	3268.08	2071.75	1635.59	981.36	654.24
大数据网络增强型 ecs.d1ne.4xlarge	16	64	9.084	6540.48	4143.5	3271.18	1962.71	1308.47
大数据网络增强型 ecs.d1ne.6xlarge	24	96	13.63	9813.6	6215.25	4906.78	2944.07	1962.71
大数据网络增强型 ecs.d1ne.8xlarge	32	128	18.168	13080.96	8287.06	6542.41	3925.45	2616.97
大数据网络增强型 ecs.d1ne-c8d3.8xlarge	32	128	17.44	12556.8	7958.15	6282.75	3769.65	2513.1
大数据网络增强型 ecs.d1ne.14xlarge	56	224	31.804	22898.88	14502.3	11449.18	6869.51	4579.67
大数据网络增强型 ecs.d1ne-c14d3.14xlarge	56	160	26.46	19051.2	12069.75	9528.75	5717.25	3811.5
经济型 ecs.e-c1m2.large	2	4	0.1958	140.98	90.19	76.66	49.6	34.27
经济型 ecs.e-c1m4.large	2	8	0.4352	313.34	199.95	169.96	109.97	75.98
经济型 ecs.e-c1m1.large	2	2	0.0979	70.49	45.07	38.31	24.79	17.13
经济型 ecs.e-c4m1.large	2	0.5	0.0272	19.58	12.33	10.48	6.78	4.69
经济型 ecs.e-c2m1.large	2	1	0.0544	39.17	25.07	21.31	13.79	9.53
经济型 ecs.e-c1m4.xlarge	4	16	0.8704	626.69	400.37	340.32	220.21	152.14
经济型 ecs.e-c1m2.xlarge	4	8	0.5832	419.9	268.25	228.01	147.54	101.94
经济型 ecs.e-c1m4.2xlarge	8	32	1.7408	1253.38	800.75	680.63	440.41	304.28
经济型 ecs.e-c1m2.2xlarge	8	16	1.1664	839.81	536.5	456.03	295.08	203.87

 

 

　　第三、，阿里云服务器便宜的购买技巧能便宜（比活动价格更便宜）

在了解完阿里云服务器美国地区域收费充电标准之后，让我们再来说说谈谈如何购买高于事件价格的阿里云服务器能比活动价格还低，。 2024年阿里ALI云活动事件中的云服务器具有多种配置和实例规格的云服务器可供选择。其中，其中轻量级应用程序服务器最少2核2G3M最低 82元/1年，云服务器2核2G3M最低仅需少只有99元/1年，云服务器Cloud Server 2核 Core 2 Core 4G5M最低4G5M仅需199元/1年。在阿里云活动中期间购买云服务器时，很许多新用户会询问，阿里云活动事件中的云服务器的价格还能会更便宜吗？答案是肯定的，。现在，在阿里云活动中购买云服务器时，我们可以通过领取收到新用户满全额减少优惠券，在购买阿里云活动中的云服务器时来享受更多优惠折扣，实际购买价格比活动价格更便宜。

第一　　步骤1：领取接收新用户满全额减少优惠券或代金优惠券

首先，我们需要领取收到新用户满的全额减少优惠券或代金优惠券，。阿里云官方会不定期员将为个人和企业新用户推出签发各种满全面减少优惠券或者代金优惠券，。您可以从以下两个项活动中领取获得优惠券：

阿里云活动中心的“领券行为中心”。官方网站地址为是：https://www.aliyun.com/activity

 

阿里云官方云小站　　Yunxiao Station平台内上的“云产品通用代金券大容量”。官方网站地址为是：https://www.aliyun.com/minisite/goods

 

 

我们随便进可以输入一个活动领取以接收优惠券即可。为了方便起见，小编小的建议您直接通过云小站Yunxiao Station平台领取收到优惠券，因为领取在接收后，您可以在此事件中直接在活动内购买云服务器使用Yun Server。

第二　　步骤2：参与专属加独家活动以获取优惠得折扣

除了领取接收优惠券和代金优惠券外，用户还可以通过参与加阿里云的专属独家活动来获取从外国外云服务器的优惠获得折扣。以下这是两个值得关注的两项活动：

活动一1：云服务器新人移民特惠活动殊事件

该活动专是为新用户设计的，提供了为购买外国外地区域云服务器的提供特惠价格。用户可以在活动页面选择上的多个外国外地区域的中选择云服务器，并享受优惠的价格。此外，活动该事件还提供了多各种实示例类型和配置供，以满足用户选择，以满足不同场景下方案的需求。通过参与该加这项活动，新用户可以在初第一次购买时即享受到较大的优惠折扣。

活动二2： 全球局云服务器精选择特惠别

该活动不仅提供了为外国外地域区的轻量型应用服务器的提供了优惠先价格，而且还不定期上架为国外的一些外国外地域的云服务器ECS产品设置。用户可以在活动事件页面上查看最新的优惠信息和产品列表，并选择购买适合自己它们的云服务器进行购买。通过参与该加活动，用户可以及时获取到得最新的优惠先信息，并在购买时享受到相应的折扣。活动地址：https://www.aliyun.com/daily-acdt/ecs/activity_global

第二　　步骤2：在事件时比较活动内云服务器不同地区域的活动价格

在相同实的示例规格和配置的情况下，不同地区域的中阿里云服务器活动的价格是不一样的同。购买时，我们在购买时候可以首先比较一下不同地区域之间的云服务器活动的价格，然后选择较低的价格更低的，这样也。能达到更便宜够实现廉价购买的目的，是例如，相同样是的计算型cC7实例2核 Core 4G1M带宽配置，。目前，阿里云活动内中显示的价格是为2129.41元1年，这个价格只是北京、杭州、上海、深圳等地域的价格，。如果我们选择乌兰察布、河源等Ulancha，Heyuan和其他地域区，活动的价格则是为1875.79元，持续了1年，价格要便宜为253.62元，如下所示：

第三　　步骤3：下订单购买并和使用满全额减少优惠券

当我们领取　　在收到完满减整的还原优惠券并选择良好的云服务器配置之后，我们可以查看下这款云服务器是否支持叠加覆盖层并使用优惠券，如下所示：

最后，在支付云服务器订单的时候，系统会将自动显示可在此订单可顺序使用的全部满完整减少优惠券金额的数量，如下所示：

 

阿里云服务器在中该国内有十几个地域可选，区。美国有两个地域主要有区：弗吉尼亚州和硅谷两个地域，且不用备案，2024年阿里云中国内地地域云服务器做了降价调整，因此收费标准也有所变化，本文为大家无需记录。它向您展示了美国阿里云服务器美国地域的最新的收费充电标准，以及如何在实际购买过程中如何购买价格可以更加便宜，以供参考。

腾讯云服务器：[腾讯云3000元代金券]

购买可领取：[阿里云2000元代金券]

腾讯云服务器：[腾讯云3000元代金券]

购买可领取：[阿里云2000元代金券]

通过以下详细的购买指南准则和优惠技巧能，我相信您将会对如何选购阿里云在美国地域的阿里云中选择云服务器有了一个全面的了解。结合地基于区域选择、实，示例规格、，操作系统、，云磁盘配置、，购买持续时长及间和带宽规计划等多方面的考量，您能够可以更精准确地找到满足需求的云服务器配置。同时，利使用新用户满减少优惠券和并参与专属加独家活动，您将能够以更优惠有利的价格购得心仪买您喜欢的云服务器。

 

一、　　1。阿里云服务器美国地区域接入访问点及运营商和操作员简介绍

阿里云服务器美国地域有在弗吉尼亚、州和美国硅谷有两个接入点，运营商有。操作员包括Equinix、，CUA、ua，Coresite等。

 

地域	接入点	运营商
美国（硅谷）	美国-圣何塞-A	Equinix
美国（弗吉尼亚）	美国-阿什本-A	Equinix
美国（弗吉尼亚）	美国-阿什本-B	CUA
美国（弗吉尼亚）	美国-弗吉尼亚-C	CUA
美国（弗吉尼亚）	美国-弗吉尼亚-D	Coresite

 

 

 

二、　　2。美国阿里云服务器美国地域的最新收费充电标准

阿里云服务器配置与实示例规格不同，并且收费标准不同。以同一样，同时购买时长不同间，换算到每个月的收费标准也不同，下面是阿里云服务器美国地域最新收费标准，包括按量(小时)、标准目录月价、优惠月先价、格，年度付款每月价、格，3年付款每月价、格，每月5年付月价款。

 

实例规格	vCPUs	内存(GiB)	按量(小时)	按量月估价(30天)	优惠月价	年付月价	3年付月价	5年付月价
通用算力型 ecs.u1-c1m4.large	2	8	0.5525	397.8	255.72	153.43	97.17	97.17
通用算力型 ecs.u1-c1m2.large	2	4	0.4505	324.36	207.77	124.66	78.95	78.95
通用算力型 ecs.u1-c1m8.large	2	16	0.7225	520.2	331.15	198.69	125.84	125.84
通用算力型 ecs.u1-c1m1.large	2	2	0.428	308.16	197.38	118.43	75	75
通用算力型 ecs.u1-c1m1.xlarge	4	4	0.8559	616.25	394.75	236.85	150.01	150.01
通用算力型 ecs.u1-c1m8.xlarge	4	32	1.4449	1040.33	662.3	397.38	251.68	251.68
通用算力型 ecs.u1-c1m2.xlarge	4	8	0.901	648.72	415.53	249.32	157.9	157.9
通用算力型 ecs.u1-c1m4.xlarge	4	16	1.105	795.6	511.45	306.87	194.35	194.35
通用算力型 ecs.u1-c1m4.2xlarge	8	32	2.21	1591.2	1022.89	613.73	388.7	388.7
通用算力型 ecs.u1-c1m2.2xlarge	8	16	1.802	1297.44	831.06	498.64	315.8	315.8
通用算力型 ecs.u1-c1m8.2xlarge	8	64	2.8898	2080.66	1324.61	794.76	503.35	503.35
通用算力型 ecs.u1-c1m1.2xlarge	8	8	1.7119	1232.57	789.51	473.71	300.01	300.01
通用算力型 ecs.u1-c1m4.3xlarge	12	48	3.315	2386.8	1534.34	920.6	583.05	583.05
通用算力型 ecs.u1-c1m1.3xlarge	12	12	2.5678	1848.82	1184.26	710.56	450.02	450.02
通用算力型 ecs.u1-c1m2.3xlarge	12	24	2.703	1946.16	1246.59	747.96	473.71	473.71
通用算力型 ecs.u1-c1m8.3xlarge	12	96	4.3346	3120.91	1986.91	1192.15	755.03	755.03
通用算力型 ecs.u1-c1m1.4xlarge	16	16	3.4238	2465.14	1579.02	947.41	600.03	600.03
通用算力型 ecs.u1-c1m8.4xlarge	16	128	5.7795	4161.24	2649.21	1589.53	1006.7	1006.7
通用算力型 ecs.u1-c1m4.4xlarge	16	64	4.42	3182.4	2045.78	1227.47	777.4	777.4
通用算力型 ecs.u1-c1m2.4xlarge	16	32	3.604	2594.88	1662.12	997.27	631.61	631.61
通用算力型 ecs.u1-c1m4.8xlarge	32	128	8.84	6364.8	4091.56	2454.94	1554.79	1554.79
通用算力型 ecs.u1-c1m8.8xlarge	32	256	11.559	8322.48	5298.42	3179.05	2013.4	2013.4
通用算力型 ecs.u1-c1m2.8xlarge	32	64	7.208	5189.76	3324.25	1994.55	1263.21	1263.21
通用算力型 ecs.u1-c1m1.8xlarge	32	32	6.8476	4930.27	3158.04	1894.82	1200.05	1200.05
内存型 ecs.r8i.large	2	16	0.79	568.8	448.31	313.81	201.74	134.49
内存型 ecs.r8i.xlarge	4	32	1.581	1138.32	896.61	627.63	403.48	268.98
内存型 ecs.r8i.2xlarge	8	64	3.162	2276.64	1793.23	1255.26	806.95	537.97
内存型 ecs.r8i.3xlarge	12	96	4.742	3414.24	2689.84	1882.89	1210.43	806.95
内存型 ecs.r8i.4xlarge	16	128	6.323	4552.56	3586.46	2510.52	1613.9	1075.94
内存型 ecs.r8i.6xlarge	24	192	9.485	6829.2	5379.68	3765.78	2420.86	1613.9
内存型 ecs.r8i.8xlarge	32	256	12.646	9105.12	7172.91	5021.04	3227.81	2151.87
内存型 ecs.r8i.12xlarge	48	384	18.97	13658.4	10759.37	7531.56	4841.71	3227.81
计算型 ecs.c8i.large	2	4	0.533	383.76	281.26	196.88	126.57	106.88
计算型 ecs.c8i.xlarge	4	8	1.066	767.52	562.53	393.77	253.14	168.76
计算型 ecs.c8i.2xlarge	8	16	2.133	1535.76	1125.06	787.54	506.28	337.52
计算型 ecs.c8i.3xlarge	12	24	3.199	2303.28	1687.58	1181.31	759.41	506.27
计算型 ecs.c8i.4xlarge	16	32	4.266	3071.52	2250.11	1575.08	1012.55	675.03
计算型 ecs.c8i.6xlarge	24	48	6.398	4606.56	3375.17	2362.62	1518.82	1012.55
计算型 ecs.c8i.8xlarge	32	64	8.531	6142.32	4500.22	3150.16	2025.1	1350.07
计算型 ecs.c8i.12xlarge	48	96	12.796	9213.12	6750.33	4725.23	3037.65	2025.1
计算型 ecs.c8i.16xlarge	64	128	17.063	12285.36	9000.45	6300.31	4050.2	2700.13
计算型 ecs.c8i.24xlarge	96	192	25.592	18426.24	13500.67	9450.47	6075.3	4050.2
通用型 ecs.g8i.large	2	8	0.602	433.44	346.19	242.33	155.78	103.86
通用型 ecs.g8i.xlarge	4	16	1.204	866.88	692.38	484.66	311.57	207.71
通用型 ecs.g8i.2xlarge	8	32	2.409	1734.48	1384.76	969.33	623.14	415.43
通用型 ecs.g8i.3xlarge	12	48	3.613	2601.36	2077.14	1454	934.71	623.14
通用型 ecs.g8i.4xlarge	16	64	4.818	3468.96	2769.52	1938.66	1246.28	830.85
通用型 ecs.g8i.6xlarge	24	96	7.226	5202.72	4154.27	2907.99	1869.42	1246.28
通用型 ecs.g8i.8xlarge	32	128	9.635	6937.2	5539.03	3877.32	2492.56	1661.71
通用型 ecs.g8i.12xlarge	48	192	14.452	10405.44	8308.55	5815.98	3738.85	2492.56
通用型 ecs.g8i.16xlarge	64	256	19.271	13875.12	11078.06	7754.64	4985.13	3323.42
通用型 ecs.g8i.24xlarge	96	384	28.904	20810.88	16617.09	11631.96	7477.69	4985.13
通用型 ecs.g7.large	2	8	0.53578	385.76	346.19	242.33	155.78	103.86
通用型 ecs.g7.xlarge	4	16	1.07156	771.52	692.38	484.66	311.57	207.71
通用型 ecs.g7.2xlarge	8	32	2.14401	1543.69	1384.76	969.33	623.14	415.43
通用型 ecs.g7.3xlarge	12	48	3.21557	2315.21	2077.14	1454	934.71	623.14
通用型 ecs.g7.4xlarge	16	64	4.28802	3087.37	2769.52	1938.66	1246.28	830.85
通用型 ecs.g7.6xlarge	24	96	6.43114	4630.42	4154.27	2907.99	1869.42	1246.28
通用型 ecs.g7.8xlarge	32	128	8.57515	6174.11	5539.03	3877.32	2492.56	1661.71
通用型 ecs.g7.16xlarge	64	256	17.15119	12348.86	11078.06	7754.64	4985.13	3323.42
通用型 ecs.g7.32xlarge	128	512	34.30149	24697.07	22156.12	15509.29	9970.26	6646.84
内存型 ecs.r7.large	2	16	0.7031	506.23	448.31	313.81	201.74	134.49
内存型 ecs.r7.xlarge	4	32	1.40709	1013.1	896.61	627.63	403.48	268.98
内存型 ecs.r7.2xlarge	8	64	2.81418	2026.21	1793.23	1255.26	806.95	537.97
内存型 ecs.r7.3xlarge	12	96	4.22038	3038.67	2689.84	1882.89	1210.43	806.95
内存型 ecs.r7.4xlarge	16	128	5.62747	4051.78	3586.46	2510.52	1613.9	1075.94
内存型 ecs.r7.6xlarge	24	192	8.44165	6077.99	5379.68	3765.78	2420.86	1613.9
内存型 ecs.r7.8xlarge	32	256	11.25494	8103.56	7172.91	5021.04	3227.81	2151.87
内存型 ecs.r7.16xlarge	64	512	22.51077	16207.75	14345.82	10042.07	6455.62	4303.75
内存型 ecs.r7.32xlarge	128	1024	45.02065	32414.87	28691.64	20084.15	12911.24	8607.49
计算型 ecs.c7.large	2	4	0.47437	341.55	281.26	196.88	126.57	106.88
计算型 ecs.c7.xlarge	4	8	0.94874	683.09	562.53	393.77	253.14	168.76
计算型 ecs.c7.2xlarge	8	16	1.89837	1366.83	1125.06	787.54	506.28	337.52
计算型 ecs.c7.3xlarge	12	24	2.84711	2049.92	1687.58	1181.31	759.41	506.27
计算型 ecs.c7.4xlarge	16	32	3.79674	2733.65	2250.11	1575.08	1012.55	675.03
计算型 ecs.c7.6xlarge	24	48	5.69422	4099.84	3375.17	2362.62	1518.82	1012.55
计算型 ecs.c7.8xlarge	32	64	7.59259	5466.66	4500.22	3150.16	2025.1	1350.07
计算型 ecs.c7.16xlarge	64	128	15.18607	10933.97	9000.45	6300.31	4050.2	2700.13
计算型 ecs.c7.32xlarge	128	256	30.37125	21867.3	18000.89	12600.62	8100.4	5400.27
计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmc7.32xlarge	128	256	34.125	24570	18000.89	15300.76	9900.49	6840.34
AMD 计算型 ecs.c7a.large	2	4	0.425331	306.24	249.33	174.53	137.13	94.75
AMD 计算型 ecs.c7a.xlarge	4	8	0.850662	612.48	498.66	349.06	224.4	149.6
AMD 计算型 ecs.c7a.2xlarge	8	16	1.701235	1224.89	997.33	698.13	448.8	299.2
AMD 计算型 ecs.c7a.4xlarge	16	32	3.402559	2449.84	1994.65	1396.26	897.59	598.4
AMD 计算型 ecs.c7a.8xlarge	32	64	6.805118	4899.68	3989.3	2792.51	1795.19	1196.79
AMD 计算型 ecs.c7a.16xlarge	64	128	13.610147	9799.31	7978.61	5585.03	3590.37	2393.58
AMD 计算型 ecs.c7a.32xlarge	128	256	27.220383	19598.68	15957.21	11170.05	7180.75	4787.16
AMD 通用型 ecs.g7a.large	2	8	0.480333	345.84	281.61	197.13	126.72	107.01
AMD 通用型 ecs.g7a.xlarge	4	16	0.960755	691.74	563.21	394.25	253.45	168.96
AMD 通用型 ecs.g7a.2xlarge	8	32	1.92151	1383.49	1126.43	788.5	506.89	337.93
AMD 通用型 ecs.g7a.4xlarge	16	64	3.84302	2766.97	2252.85	1577	1013.78	675.86
AMD 通用型 ecs.g7a.8xlarge	32	128	7.685951	5533.88	4505.71	3154	2027.57	1351.71
AMD 通用型 ecs.g7a.16xlarge	64	256	15.371991	11067.83	9011.41	6307.99	4055.13	2703.42
AMD 通用型 ecs.g7a.32xlarge	128	512	30.743893	22135.6	18022.82	12615.98	8110.27	5406.85
AMD 内存型 ecs.r7a.large	2	16	0.630476	453.94	369.61	258.73	166.33	110.88
AMD 内存型 ecs.r7a.xlarge	4	32	1.260952	907.89	739.22	517.46	332.65	221.77
AMD 内存型 ecs.r7a.2xlarge	8	64	2.521993	1815.83	1478.45	1034.91	665.3	443.53
AMD 内存型 ecs.r7a.4xlarge	16	128	5.043986	3631.67	2956.89	2069.83	1330.6	887.07
AMD 内存型 ecs.r7a.8xlarge	32	256	10.087972	7263.34	5913.79	4139.65	2661.2	1774.14
AMD 内存型 ecs.r7a.16xlarge	64	512	20.175855	14526.62	11827.57	8279.3	5322.41	3548.27
AMD 内存型 ecs.r7a.32xlarge	128	1024	40.35171	29053.23	23655.15	16558.61	10644.82	7096.55
GPU计算型 ecs.gn7i-c8g1.2xlarge	8	30	15.144184	10903.81	7269.21	6178.83	3998.06	2762.3
GPU计算型 ecs.gn7i-c16g1.4xlarge	16	60	16.035018	11545.21	7696.81	6542.29	4233.24	2924.79
GPU计算型 ecs.gn7i-c32g1.8xlarge	32	188	17.816687	12828.01	8552.01	7269.21	4703.61	3249.76
GPU计算型 ecs.gn7i-c48g1.12xlarge	48	310	21.380025	15393.62	10262.41	8723.05	5644.33	3899.72
GPU计算型 ecs.gn7i-c56g1.14xlarge	56	346	25.65603	18472.34	12314.89	10467.66	6773.19	4679.66
GPU计算型 ecs.gn7i-c32g1.16xlarge	64	376	35.633375	25656.03	17104.02	14538.42	9407.21	6499.53
GPU计算型 ecs.gn7i-c32g1.32xlarge	128	752	71.26675	51312.06	34208.04	29076.83	18814.42	12999.06
内存型弹性裸金属服务器 ecs.ebmre7p.32xlarge	128	512	75.643	54462.96	36308.81	36308.81	36308.81	36308.81
计算网络增强型 ecs.c7nex.large	2	4	0.592962	426.93	351.58	246.11	158.21	105.47
计算网络增强型 ecs.c7nex.xlarge	4	8	1.185925	853.87	703.16	492.21	316.42	210.95
计算网络增强型 ecs.c7nex.2xlarge	8	16	2.372962	1708.53	1406.32	984.42	632.84	421.9
通用网络增强型 ecs.g7nex.large	2	8	0.669725	482.2	432.74	302.92	194.73	129.82
通用网络增强型 ecs.g7nex.xlarge	4	16	1.33945	964.4	865.47	605.83	389.46	259.64
通用网络增强型 ecs.g7nex.2xlarge	8	32	2.680012	1929.61	1730.95	1211.66	778.93	519.28
GPU计算型 ecs.gn6v-c8g1.2xlarge	8	32	18.26	13147.2	8325.03	6572.39	3943.44	2628.96
GPU计算型 ecs.gn6v-c8g1.8xlarge	32	128	73.04	52588.8	33300.12	26289.57	15773.74	10515.83
GPU计算型 ecs.gn6v-c8g1.16xlarge	64	256	146.08	105177.6	66600.24	52579.14	31547.48	21031.66
通用型 ecs.g6.large	2	8	0.5785	416.52	300.85	210.59	135.38	114.32
通用型 ecs.g6.xlarge	4	16	1.157	833.04	601.7	421.19	270.77	180.51
通用型 ecs.g6.2xlarge	8	32	2.314	1666.08	1203.4	842.38	541.53	361.02
通用型 ecs.g6.3xlarge	12	48	3.471	2499.12	1805.1	1263.57	812.29	541.53
通用型 ecs.g6.4xlarge	16	64	4.628	3332.16	2406.8	1684.76	1083.06	722.04
通用型 ecs.g6.6xlarge	24	96	6.942	4998.24	3610.2	2527.14	1624.59	1083.06
通用型 ecs.g6.8xlarge	32	128	9.256	6664.32	4813.6	3369.52	2166.12	1444.08
通用型 ecs.g6.13xlarge	52	192	15.041	10829.52	7822.1	5475.47	3519.95	2346.63
通用型 ecs.g6.26xlarge	104	384	30.082	21659.04	15644.2	10950.94	7039.89	4693.26
GPU计算型 ecs.gn6i-c4g1.xlarge	4	15	7.79	5608.8	3736.48	3176.01	2055.06	1419.86
GPU计算型 ecs.gn6i-c8g1.2xlarge	8	31	9.08	6537.6	4358.1	3704.39	2396.95	1656.08
GPU计算型 ecs.gn6i-c16g1.4xlarge	16	62	11.68	8409.6	5608.1	4766.89	3084.45	2131.08
GPU计算型 ecs.gn6i-c24g1.6xlarge	24	93	14.84	10684.8	7121.61	6053.37	3916.89	2706.21
GPU计算型 ecs.gn6i-c40g1.10xlarge	40	155	19.44	13996.8	9331.06	7931.4	5132.08	3545.8
GPU计算型 ecs.gn6i-c24g1.12xlarge	48	186	29.69	21376.8	14249.97	12112.47	7837.48	5414.99
GPU计算型 ecs.gn6i-c24g1.24xlarge	96	372	59.39	42760.8	28506.7	24230.7	15678.69	10832.55
通用型弹性裸金属服务器 ecs.ebmg6.26xlarge	104	384	33.8	24336	15644.2	13297.57	8604.31	5944.8
通用平衡增强型 ecs.g6e.large	2	8	0.63635	458.17	330.94	231.65	148.92	99.28
通用平衡增强型 ecs.g6e.xlarge	4	16	1.2727	916.34	661.87	463.31	297.84	198.56
通用平衡增强型 ecs.g6e.2xlarge	8	32	2.5454	1832.69	1323.74	926.62	595.68	397.12
通用平衡增强型 ecs.g6e.4xlarge	16	64	5.0908	3665.38	2647.48	1853.24	1191.37	794.24
通用平衡增强型 ecs.g6e.8xlarge	32	128	10.1816	7330.75	5294.96	3706.47	2382.73	1588.49
通用平衡增强型 ecs.g6e.13xlarge	52	192	16.5451	11912.47	8604.31	6023.02	3871.94	2581.29
计算型 ecs.c6.large	2	4	0.4717	339.62	244.43	171.1	134.44	92.88
计算型 ecs.c6.xlarge	4	8	0.9434	679.25	488.86	342.2	219.99	146.66
计算型 ecs.c6.2xlarge	8	16	1.8868	1358.5	977.72	684.4	439.97	293.32
计算型 ecs.c6.3xlarge	12	24	2.8302	2037.74	1466.58	1026.61	659.96	439.97
计算型 ecs.c6.4xlarge	16	32	3.7736	2716.99	1955.44	1368.81	879.95	586.63
计算型 ecs.c6.6xlarge	24	48	5.6604	4075.49	2933.16	2053.21	1319.92	879.95
计算型 ecs.c6.8xlarge	32	64	7.5472	5433.98	3910.88	2737.62	1759.9	1173.26
计算型 ecs.c6.13xlarge	52	96	12.2642	8830.22	6355.18	4448.63	2859.83	1906.55
计算型 ecs.c6.26xlarge	104	192	24.5284	17660.45	12710.36	8897.25	5719.66	3813.11
内存型 ecs.r6.large	2	16	0.7565	544.68	389.59	272.71	175.32	116.88
内存型 ecs.r6.xlarge	4	32	1.513	1089.36	779.18	545.43	350.63	233.75
内存型 ecs.r6.2xlarge	8	64	3.026	2178.72	1558.36	1090.85	701.26	467.51
内存型 ecs.r6.3xlarge	12	96	4.539	3268.08	2337.54	1636.28	1051.89	701.26
内存型 ecs.r6.4xlarge	16	128	6.052	4357.44	3116.72	2181.7	1402.52	935.02
内存型 ecs.r6.6xlarge	24	192	9.078	6536.16	4675.08	3272.56	2103.79	1402.52
内存型 ecs.r6.8xlarge	32	256	12.104	8714.88	6233.44	4363.41	2805.05	1870.03
内存型 ecs.r6.13xlarge	52	384	19.669	14161.68	10129.34	7090.54	4558.2	3038.8
内存型 ecs.r6.26xlarge	104	768	39.338	28323.36	20258.68	14181.08	9116.41	6077.6
突发性能型 ecs.t6-c4m1.large	2	0.5	0.0372	26.78	14.49	12.32	7.97	5.51
突发性能型 ecs.t6-c2m1.large	2	1	0.0651	46.87	28.49	24.22	15.67	10.83
突发性能型 ecs.t6-c1m1.large	2	2	0.1209	87.05	56.98	48.43	31.34	21.65
突发性能型 ecs.t6-c1m2.large	2	4	0.2418	174.1	114.45	97.28	62.95	43.49
突发性能型 ecs.t6-c1m4.large	2	8	0.4743	341.5	228.82	194.5	125.85	86.95
突发性能型 ecs.t6-c1m4.xlarge	4	16	0.93	669.6	457.23	388.65	251.48	173.75
突发性能型 ecs.t6-c1m4.2xlarge	8	32	1.86	1339.2	914.39	777.23	502.91	347.47
高主频计算型 ecs.hfc6.large	2	4	0.5429	390.89	281.07	196.75	126.48	106.81
高主频计算型 ecs.hfc6.xlarge	4	8	1.0858	781.78	562.14	393.5	252.96	168.64
高主频计算型 ecs.hfc6.2xlarge	8	16	2.1716	1563.55	1124.28	787	505.93	337.28
高主频计算型 ecs.hfc6.3xlarge	12	24	3.2574	2345.33	1686.42	1180.49	758.89	505.93
高主频计算型 ecs.hfc6.4xlarge	16	32	4.3432	3127.1	2248.56	1573.99	1011.85	674.57
高主频计算型 ecs.hfc6.6xlarge	24	48	6.5148	4690.66	3372.84	2360.99	1517.78	1011.85
高主频计算型 ecs.hfc6.8xlarge	32	64	8.6864	6254.21	4497.12	3147.98	2023.7	1349.14
高主频计算型 ecs.hfc6.10xlarge	40	96	10.858	7817.76	5621.4	3934.98	2529.63	1686.42
高主频计算型 ecs.hfc6.16xlarge	64	128	17.3728	12508.42	8994.24	6295.97	4047.41	2698.27
高主频计算型 ecs.hfc6.20xlarge	80	192	21.716	15635.52	11242.8	7869.96	5059.26	3372.84
高主频通用型 ecs.hfg6.large	2	8	0.6319	454.97	330.94	231.66	148.92	99.28
高主频通用型 ecs.hfg6.xlarge	4	16	1.2638	909.94	661.88	463.32	297.85	198.56
高主频通用型 ecs.hfg6.2xlarge	8	32	2.5276	1819.87	1323.76	926.63	595.69	397.13
高主频通用型 ecs.hfg6.3xlarge	12	48	3.7914	2729.81	1985.64	1389.95	893.54	595.69
高主频通用型 ecs.hfg6.4xlarge	16	64	5.0552	3639.74	2647.52	1853.26	1191.38	794.26
高主频通用型 ecs.hfg6.6xlarge	24	96	7.5828	5459.62	3971.28	2779.9	1787.08	1191.38
高主频通用型 ecs.hfg6.8xlarge	32	128	10.1104	7279.49	5295.04	3706.53	2382.77	1588.51
高主频通用型 ecs.hfg6.10xlarge	40	192	12.638	9099.36	6618.8	4633.16	2978.46	1985.64
高主频通用型 ecs.hfg6.16xlarge	64	256	20.2208	14558.98	10590.08	7413.06	4765.54	3177.02
高主频通用型 ecs.hfg6.20xlarge	80	384	25.276	18198.72	13237.6	9266.32	5956.92	3971.28
GPU计算型 ecs.gn6e-c12g1.3xlarge	12	92	19.428	13988.16	9991.39	8492.68	5495.27	3796.73
GPU计算型 ecs.gn6e-c12g1.12xlarge	48	368	77.711	55951.92	39965.57	33970.74	21981.07	15186.92
GPU计算型 ecs.gn6e-c12g1.24xlarge	96	736	155.422	111903.84	79931.15	67941.47	43962.13	30373.84
高主频内存型 ecs.hfr6.large	2	16	0.8277	595.94	428.53	299.97	192.84	128.56
高主频内存型 ecs.hfr6.xlarge	4	32	1.6554	1191.89	857.06	599.94	385.68	257.12
高主频内存型 ecs.hfr6.2xlarge	8	64	3.3108	2383.78	1714.12	1199.88	771.35	514.24
高主频内存型 ecs.hfr6.3xlarge	12	96	4.9662	3575.66	2571.18	1799.83	1157.03	771.35
高主频内存型 ecs.hfr6.4xlarge	16	128	6.6216	4767.55	3428.24	2399.77	1542.71	1028.47
高主频内存型 ecs.hfr6.6xlarge	24	192	9.9324	7151.33	5142.36	3599.65	2314.06	1542.71
高主频内存型 ecs.hfr6.8xlarge	32	256	13.2432	9535.1	6856.48	4799.54	3085.42	2056.94
高主频内存型 ecs.hfr6.10xlarge	40	384	16.554	11918.88	8570.6	5999.42	3856.77	2571.18
高主频内存型 ecs.hfr6.16xlarge	64	512	26.4864	19070.21	13712.96	9599.07	6170.83	4113.89
高主频内存型 ecs.hfr6.20xlarge	80	768	33.108	23837.76	17141.2	11998.84	7713.54	5142.36
内存型弹性裸金属服务器 ecs.ebmr6.26xlarge	104	768	44.2	31824	20258.68	17219.88	11142.27	7698.3
内存平衡增强型 ecs.r6e.large	2	16	0.83215	599.15	428.55	299.98	192.85	128.56
内存平衡增强型 ecs.r6e.xlarge	4	32	1.6643	1198.3	857.1	599.97	385.69	257.13
内存平衡增强型 ecs.r6e.2xlarge	8	64	3.3286	2396.59	1714.2	1199.94	771.39	514.26
内存平衡增强型 ecs.r6e.4xlarge	16	128	6.6572	4793.18	3428.39	2399.87	1542.78	1028.52
内存平衡增强型 ecs.r6e.8xlarge	32	256	13.3144	9586.37	6856.78	4799.75	3085.55	2057.04
内存平衡增强型 ecs.r6e.13xlarge	52	384	21.6359	15577.85	11142.27	7799.59	5014.02	3342.68
计算平衡增强型 ecs.c6e.large	2	4	0.495285	356.61	256.65	179.66	115.49	97.53
计算平衡增强型 ecs.c6e.xlarge	4	8	0.99057	713.21	513.3	359.31	230.99	153.99
计算平衡增强型 ecs.c6e.2xlarge	8	16	1.98114	1426.42	1026.61	718.62	461.97	307.98
计算平衡增强型 ecs.c6e.4xlarge	16	32	3.96228	2852.84	2053.21	1437.25	923.95	615.96
计算平衡增强型 ecs.c6e.8xlarge	32	64	7.92456	5705.68	4106.42	2874.5	1847.89	1231.93
计算平衡增强型 ecs.c6e.13xlarge	52	96	12.87741	9271.74	6672.94	4671.06	3002.82	2001.88
计算平衡增强型 ecs.c6e.26xlarge	104	192	25.75482	18543.47	13345.88	9342.11	6005.65	4003.76
GPU计算型 ecs.gn5-c4g1.xlarge	4	30	10.79	7768.8	4925.75	3888.75	2333.25	1555.5
GPU计算型 ecs.gn5-c8g1.2xlarge	8	60	13	9360	5931.8	4683	2809.8	1873.2
GPU计算型 ecs.gn5-c8g1.4xlarge	16	120	26.01	18727.2	11863.6	9366	5619.6	3746.4
GPU计算型 ecs.gn5-c8g1.8xlarge	32	240	52.03	37461.6	23727.2	18732	11239.2	7492.8
GPU计算型 ecs.gn5-c8g1.14xlarge	54	480	104.06	74923.2	47455.35	37464.75	22478.85	14985.9
计算型 ecs.c5.large	2	4	0.535	385.2	245.8	208.93	135.19	93.4
计算型 ecs.c5.xlarge	4	8	1.069	769.68	491.53	417.8	270.34	186.78
计算型 ecs.c5.2xlarge	8	16	2.131	1534.32	982.99	835.54	540.64	373.54
计算型 ecs.c5.3xlarge	12	24	3.196	2301.12	1474.52	1253.34	810.99	560.32
计算型 ecs.c5.4xlarge	16	32	4.255	3063.6	1965.97	1671.07	1081.28	747.07
计算型 ecs.c5.6xlarge	24	48	6.386	4597.92	2948.96	2506.62	1621.93	1120.6
计算型 ecs.c5.8xlarge	32	64	8.509	6126.48	3931.94	3342.15	2162.57	1494.14
计算型 ecs.c5.16xlarge	64	128	17.018	12252.96	7863.88	6684.3	4325.13	2988.27
通用型 ecs.g5.large	2	8	0.677	487.44	306.14	260.22	168.38	116.33
通用型 ecs.g5.xlarge	4	16	1.353	974.16	611.79	520.02	336.48	232.48
通用型 ecs.g5.2xlarge	8	32	2.706	1948.32	1223.51	1039.98	672.93	464.93
通用型 ecs.g5.3xlarge	12	48	4.059	2922.48	1835.3	1560.01	1009.42	697.41
通用型 ecs.g5.4xlarge	16	64	5.412	3896.64	2447.08	2080.02	1345.89	929.89
通用型 ecs.g5.6xlarge	24	96	8.117	5844.24	3670.66	3120.06	2018.86	1394.85
通用型 ecs.g5.8xlarge	32	128	10.823	7792.56	4894.16	4160.04	2691.79	1859.78
通用型 ecs.g5.16xlarge	64	256	21.645	15584.4	9788.25	8320.01	5383.54	3719.54
内存型 ecs.r5.large	2	16	0.9	648	414.76	352.55	228.12	157.61
内存型 ecs.r5.xlarge	4	32	1.8	1296	829.52	705.09	456.24	315.22
内存型 ecs.r5.2xlarge	8	64	3.599	2591.28	1659.03	1410.18	912.47	630.43
内存型 ecs.r5.3xlarge	12	96	5.398	3886.56	2488.55	2115.27	1368.7	945.65
内存型 ecs.r5.4xlarge	16	128	7.197	5181.84	3318.06	2820.35	1824.93	1260.86
内存型 ecs.r5.6xlarge	24	192	10.796	7773.12	4977.09	4230.53	2737.4	1891.29
内存型 ecs.r5.8xlarge	32	256	14.394	10363.68	6636.11	5640.69	3649.86	2521.72
内存型 ecs.r5.16xlarge	64	512	28.787	20726.64	13272.22	11281.39	7299.72	5043.44
高主频计算型 ecs.hfc5.large	2	4	0.643	462.96	280.8	221.68	133.01	88.67
高主频计算型 ecs.hfc5.xlarge	4	8	1.286	925.92	561.54	443.32	265.99	177.33
高主频计算型 ecs.hfc5.2xlarge	8	16	2.564	1846.08	1123.01	886.59	531.95	354.64
高主频计算型 ecs.hfc5.3xlarge	12	24	3.849	2771.28	1684.55	1329.91	797.94	531.96
高主频计算型 ecs.hfc5.4xlarge	16	32	5.121	3687.12	2245.95	1773.12	1063.87	709.25
高主频计算型 ecs.hfc5.6xlarge	24	48	7.684	5532.48	3368.96	2659.7	1595.82	1063.88
高主频计算型 ecs.hfc5.8xlarge	32	64	10.241	7373.52	4491.89	3546.23	2127.74	1418.49
高主频通用型 ecs.hfg5.large	2	8	0.711	511.92	308.88	243.86	146.31	97.54
高主频通用型 ecs.hfg5.xlarge	4	16	1.414	1018.08	617.7	487.66	292.59	195.06
高主频通用型 ecs.hfg5.2xlarge	8	32	2.821	2031.12	1235.33	975.26	585.16	390.1
高主频通用型 ecs.hfg5.3xlarge	12	48	4.235	3049.2	1853.02	1462.91	877.75	585.17
高主频通用型 ecs.hfg5.4xlarge	16	64	5.635	4057.2	2470.59	1950.47	1170.28	780.19
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高主频通用型 ecs.hfg5.8xlarge	32	128	11.269	8113.68	4941.11	3900.88	2340.53	1560.35
高主频通用型 ecs.hfg5.14xlarge	56	160	19.724	14201.28	8646.96	6826.54	4095.93	2730.62
突发性能型 ecs.t5-lc2m1.nano	1	0.5	0.0372	26.78	16.15	12.75	7.65	5.1
突发性能型 ecs.t5-lc1m1.small	1	1	0.0651	46.87	29.45	23.25	13.95	9.3
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突发性能型 ecs.t5-c1m2.large	2	4	0.2418	174.1	108.3	85.5	51.3	34.2
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突发性能型 ecs.t5-lc1m2.large	2	4	0.2046	147.31	95	75	45	30
突发性能型 ecs.t5-lc1m4.large	2	8	0.3069	220.97	140.6	111	66.6	44.4
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突发性能型 ecs.t5-c1m2.xlarge	4	8	0.4836	348.19	215.65	170.25	102.15	68.1
突发性能型 ecs.t5-c1m4.xlarge	4	16	0.7533	542.38	335.35	264.75	158.85	105.9
突发性能型 ecs.t5-c1m1.2xlarge	8	8	0.6975	502.2	311.6	246	147.6	98.4
突发性能型 ecs.t5-c1m2.2xlarge	8	16	0.9579	689.69	431.3	340.5	204.3	136.2
突发性能型 ecs.t5-c1m4.2xlarge	8	32	1.5066	1084.75	669.75	528.75	317.25	211.5
突发性能型 ecs.t5-c1m1.4xlarge	16	16	1.3857	997.7	621.3	490.5	294.3	196.2
突发性能型 ecs.t5-c1m2.4xlarge	16	32	1.9158	1379.38	861.65	680.25	408.15	272.1
密集计算型 ecs.ic5.large	2	2	0.51	367.2	234	198.9	128.7	88.92
密集计算型 ecs.ic5.xlarge	4	4	1.02	734.4	467	396.95	256.85	177.46
密集计算型 ecs.ic5.2xlarge	8	8	2.02	1454.4	934	793.9	513.7	354.92
密集计算型 ecs.ic5.3xlarge	12	12	3.04	2188.8	1401	1190.85	770.55	532.38
密集计算型 ecs.ic5.4xlarge	16	16	4.04	2908.8	1868	1587.8	1027.4	709.84
密集计算型 ecs.ic5.6xlarge	24	24	6.07	4370.4	2802	2381.7	1541.1	1064.76
密集计算型 ecs.ic5.8xlarge	32	32	8.08	5817.6	3735	3174.75	2054.25	1419.3
密集计算型 ecs.ic5.16xlarge	64	64	16.17	11642.4	7471	6350.35	4109.05	2838.98
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通用型 ecs.n4.xlarge	4	8	1.177	847.44	544.6	462.91	272.3	272.3
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本地SSD型 ecs.i3g.8xlarge	32	128	10.42813	7508.25	5622.17	3935.52	2529.98	1686.65
本地SSD型 ecs.i3g.13xlarge	52	192	15.64175	11262.06	8433.26	5903.28	3794.97	2529.98
本地SSD型 ecs.i3g.26xlarge	104	384	31.27727	22519.63	16866.51	11806.56	7589.93	5059.95
ecs.sn2ne.large	2	8	0.725	522	327.71	278.55	180.24	124.53
ecs.sn2ne.xlarge	4	16	1.449	1043.28	654.92	556.68	360.21	248.87
ecs.sn2ne.2xlarge	8	32	2.897	2085.84	1309.79	1113.32	720.38	497.72
ecs.sn2ne.3xlarge	12	48	4.35	3132	1966.26	1671.32	1081.44	747.18
ecs.sn2ne.4xlarge	16	64	5.793	4170.96	2619.66	2226.71	1440.81	995.47
ecs.sn2ne.6xlarge	24	96	8.7	6264	3932.52	3342.64	2162.89	1494.36
ecs.sn2ne.8xlarge	32	128	11.586	8341.92	5239.33	4453.43	2881.63	1990.95
ecs.sn2ne.14xlarge	56	224	20.275	14598	9176.19	7799.76	5046.9	3486.95
本地SSD型 ecs.i2.xlarge	4	32	1.602	1153.44	894	625.8	402.3	268.2
本地SSD型 ecs.i2.2xlarge	8	64	3.1951	2300.47	1787	1250.9	804.15	536.1
本地SSD型 ecs.i2.4xlarge	16	128	6.3902	4600.94	3574	2501.8	1608.3	1072.2
本地SSD型 ecs.i2.8xlarge	32	256	12.7804	9201.89	7148	5003.6	3216.6	2144.4
本地SSD型 ecs.i2.16xlarge	64	512	25.5519	18397.37	14296	10007.2	6433.2	4288.8
本地SSD型 ecs.i2g.2xlarge	8	32	2.62728	1891.64	1377.26	1014.82	652.39	434.93
本地SSD型 ecs.i2g.4xlarge	16	64	5.25456	3783.28	2754.52	2029.65	1304.78	869.85
本地SSD型 ecs.i2g.8xlarge	32	128	10.50912	7566.57	5509.05	4059.3	2609.55	1739.7
本地SSD型 ecs.i2g.16xlarge	64	256	21.01824	15133.13	11018.1	8118.6	5219.1	3479.4
本地SSD网络增强型 ecs.i2ne.xlarge	4	32	1.889999	1360.8	938.7	797.89	516.28	356.71
本地SSD网络增强型 ecs.i2ne.2xlarge	8	64	3.78	2721.6	1877.4	1595.79	1032.57	713.41
本地SSD网络增强型 ecs.i2ne.4xlarge	16	128	7.56	5443.2	3754.8	3191.58	2065.14	1426.82
本地SSD网络增强型 ecs.i2ne.8xlarge	32	256	15.12	10886.4	7509.6	6383.16	4130.28	2853.65
本地SSD网络增强型 ecs.i2ne.16xlarge	64	512	30.24	21772.8	15019.2	12766.32	8260.56	5707.3
本地SSD网络增强型 ecs.i2ne.20xlarge	80	704	37.8	27216	18774	15957.9	10325.7	7134.12
本地SSD网络增强型 ecs.i2gne.2xlarge	8	32	2.759	1986.48	1522.24	1065.57	685.01	456.67
本地SSD网络增强型 ecs.i2gne.4xlarge	16	64	5.518	3972.96	3044.48	2131.14	1370.02	913.34
本地SSD网络增强型 ecs.i2gne.8xlarge	32	128	11.03511	7945.28	6088.95	4262.27	2740.03	1826.69
本地SSD网络增强型 ecs.i2gne.16xlarge	64	256	22.072	15891.84	12177.92	8524.54	5480.06	3653.38
大数据存储型 ecs.d2s.5xlarge	20	88	15.92032	11462.63	5151.29	3605.9	2318.08	1545.39
大数据存储型 ecs.d2s.10xlarge	40	176	31.84064	22925.26	10302.58	7211.81	4636.16	3090.77
大数据存储型 ecs.d2s.20xlarge	80	352	63.67505	45846.04	20605.12	14423.58	9272.3	6181.54
存储增强内存型 ecs.se1.large	2	16	0.918	660.96	426.67	362.67	213.34	213.34
存储增强内存型 ecs.se1.xlarge	4	32	1.835	1321.2	832.45	707.58	416.23	416.23
存储增强内存型 ecs.se1.2xlarge	8	64	3.669	2641.68	1644.02	1397.42	822.01	822.01
存储增强内存型 ecs.se1.4xlarge	16	128	7.338	5283.36	3267.14	2777.07	1633.57	1633.57
存储增强内存型 ecs.se1.8xlarge	32	256	14.675	10566	6513.38	5536.37	3256.69	3256.69
ecs.sn1ne.large	2	4	0.623	448.56	285.91	243.02	157.25	108.65
ecs.sn1ne.xlarge	4	8	1.238	891.36	571.83	486.06	314.51	217.3
ecs.sn1ne.2xlarge	8	16	2.475	1782	1143.66	972.11	629.01	434.59
ecs.sn1ne.3xlarge	12	24	3.738	2691.36	1715.46	1458.14	943.5	651.87
ecs.sn1ne.4xlarge	16	32	4.95	3564	2287.32	1944.22	1258.03	869.18
ecs.sn1ne.6xlarge	24	48	7.476	5382.72	3430.92	2916.28	1887.01	1303.75
ecs.sn1ne.8xlarge	32	64	9.893	7122.96	4574.64	3888.44	2516.05	1738.36
存储增强内存型 ecs.se1ne.large	2	16	0.964	694.08	448	380.8	246.4	170.24
存储增强内存型 ecs.se1ne.xlarge	4	32	1.927	1387.44	874.07	742.96	480.74	332.15
存储增强内存型 ecs.se1ne.2xlarge	8	64	3.853	2774.16	1726.22	1467.29	949.42	655.96
存储增强内存型 ecs.se1ne.3xlarge	12	96	5.784	4164.48	2688	2284.8	1478.4	1021.44
存储增强内存型 ecs.se1ne.4xlarge	16	128	7.705	5547.6	3430.49	2915.92	1886.77	1303.59
存储增强内存型 ecs.se1ne.6xlarge	24	192	11.568	8328.96	5376	4569.6	2956.8	2042.88
存储增强内存型 ecs.se1ne.14xlarge	56	480	28.41	20455.2	13216.33	11233.88	7268.98	5022.21
大数据网络增强型 ecs.d1ne.2xlarge	8	32	4.539	3268.08	2071.75	1635.59	981.36	654.24
大数据网络增强型 ecs.d1ne.4xlarge	16	64	9.084	6540.48	4143.5	3271.18	1962.71	1308.47
大数据网络增强型 ecs.d1ne.6xlarge	24	96	13.63	9813.6	6215.25	4906.78	2944.07	1962.71
大数据网络增强型 ecs.d1ne.8xlarge	32	128	18.168	13080.96	8287.06	6542.41	3925.45	2616.97
大数据网络增强型 ecs.d1ne-c8d3.8xlarge	32	128	17.44	12556.8	7958.15	6282.75	3769.65	2513.1
大数据网络增强型 ecs.d1ne.14xlarge	56	224	31.804	22898.88	14502.3	11449.18	6869.51	4579.67
大数据网络增强型 ecs.d1ne-c14d3.14xlarge	56	160	26.46	19051.2	12069.75	9528.75	5717.25	3811.5
经济型 ecs.e-c1m2.large	2	4	0.1958	140.98	90.19	76.66	49.6	34.27
经济型 ecs.e-c1m4.large	2	8	0.4352	313.34	199.95	169.96	109.97	75.98
经济型 ecs.e-c1m1.large	2	2	0.0979	70.49	45.07	38.31	24.79	17.13
经济型 ecs.e-c4m1.large	2	0.5	0.0272	19.58	12.33	10.48	6.78	4.69
经济型 ecs.e-c2m1.large	2	1	0.0544	39.17	25.07	21.31	13.79	9.53
经济型 ecs.e-c1m4.xlarge	4	16	0.8704	626.69	400.37	340.32	220.21	152.14
经济型 ecs.e-c1m2.xlarge	4	8	0.5832	419.9	268.25	228.01	147.54	101.94
经济型 ecs.e-c1m4.2xlarge	8	32	1.7408	1253.38	800.75	680.63	440.41	304.28
经济型 ecs.e-c1m2.2xlarge	8	16	1.1664	839.81	536.5	456.03	295.08	203.87

 

 

　　第三、，阿里云服务器便宜的购买技巧能便宜（比活动价格更便宜）

在了解完阿里云服务器美国地区域收费充电标准之后，让我们再来说说谈谈如何购买高于事件价格的阿里云服务器能比活动价格还低，。 2024年阿里ALI云活动事件中的云服务器具有多种配置和实例规格的云服务器可供选择。其中，其中轻量级应用程序服务器最少2核2G3M最低 82元/1年，云服务器2核2G3M最低仅需少只有99元/1年，云服务器Cloud Server 2核 Core 2 Core 4G5M最低4G5M仅需199元/1年。在阿里云活动中期间购买云服务器时，很许多新用户会询问，阿里云活动事件中的云服务器的价格还能会更便宜吗？答案是肯定的，。现在，在阿里云活动中购买云服务器时，我们可以通过领取收到新用户满全额减少优惠券，在购买阿里云活动中的云服务器时来享受更多优惠折扣，实际购买价格比活动价格更便宜。

第一　　步骤1：领取接收新用户满全额减少优惠券或代金优惠券

首先，我们需要领取收到新用户满的全额减少优惠券或代金优惠券，。阿里云官方会不定期员将为个人和企业新用户推出签发各种满全面减少优惠券或者代金优惠券，。您可以从以下两个项活动中领取获得优惠券：

阿里云活动中心的“领券行为中心”。官方网站地址为是：https://www.aliyun.com/activity

 

阿里云官方云小站　　Yunxiao Station平台内上的“云产品通用代金券大容量”。官方网站地址为是：https://www.aliyun.com/minisite/goods

 

 

我们随便进可以输入一个活动领取以接收优惠券即可。为了方便起见，小编小的建议您直接通过云小站Yunxiao Station平台领取收到优惠券，因为领取在接收后，您可以在此事件中直接在活动内购买云服务器使用Yun Server。

第二　　步骤2：参与专属加独家活动以获取优惠得折扣

除了领取接收优惠券和代金优惠券外，用户还可以通过参与加阿里云的专属独家活动来获取从外国外云服务器的优惠获得折扣。以下这是两个值得关注的两项活动：

活动一1：云服务器新人移民特惠活动殊事件

该活动专是为新用户设计的，提供了为购买外国外地区域云服务器的提供特惠价格。用户可以在活动页面选择上的多个外国外地区域的中选择云服务器，并享受优惠的价格。此外，活动该事件还提供了多各种实示例类型和配置供，以满足用户选择，以满足不同场景下方案的需求。通过参与该加这项活动，新用户可以在初第一次购买时即享受到较大的优惠折扣。

活动二2： 全球局云服务器精选择特惠别

该活动不仅提供了为外国外地域区的轻量型应用服务器的提供了优惠先价格，而且还不定期上架为国外的一些外国外地域的云服务器ECS产品设置。用户可以在活动事件页面上查看最新的优惠信息和产品列表，并选择购买适合自己它们的云服务器进行购买。通过参与该加活动，用户可以及时获取到得最新的优惠先信息，并在购买时享受到相应的折扣。活动地址：https://www.aliyun.com/daily-acdt/ecs/activity_global

第二　　步骤2：在事件时比较活动内云服务器不同地区域的活动价格

在相同实的示例规格和配置的情况下，不同地区域的中阿里云服务器活动的价格是不一样的同。购买时，我们在购买时候可以首先比较一下不同地区域之间的云服务器活动的价格，然后选择较低的价格更低的，这样也。能达到更便宜够实现廉价购买的目的，是例如，相同样是的计算型cC7实例2核 Core 4G1M带宽配置，。目前，阿里云活动内中显示的价格是为2129.41元1年，这个价格只是北京、杭州、上海、深圳等地域的价格，。如果我们选择乌兰察布、河源等Ulancha，Heyuan和其他地域区，活动的价格则是为1875.79元，持续了1年，价格要便宜为253.62元，如下所示：

第三　　步骤3：下订单购买并和使用满全额减少优惠券

当我们领取　　在收到完满减整的还原优惠券并选择良好的云服务器配置之后，我们可以查看下这款云服务器是否支持叠加覆盖层并使用优惠券，如下所示：

最后，在支付云服务器订单的时候，系统会将自动显示可在此订单可顺序使用的全部满完整减少优惠券金额的数量，如下所示：

 

阿里云服务器在中该国内有十几个地域可选，区。美国有两个地域主要有区：弗吉尼亚州和硅谷两个地域，且不用备案，2024年阿里云中国内地地域云服务器做了降价调整，因此收费标准也有所变化，本文为大家无需记录。它向您展示了美国阿里云服务器美国地域的最新的收费充电标准，以及如何在实际购买过程中如何购买价格可以更加便宜，以供参考。

腾讯云服务器：[腾讯云3000元代金券]

购买可领取：[阿里云2000元代金券]