本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
Amazon EC2 實例類型
啟動執行個體時，您指定的執行個體類型將決定執行個體所用的主機電腦硬體。每個執行個體類型均提供不同的運算、記憶體和儲存功能，且會依照這些功能分組為不同的執行個體系列。請根據您計劃在執行個體上執行之應用程式或軟體的需求選取執行個體類型。
Amazon EC2 將主機電腦的一些資源專用於特定執行個體CPU，例如記憶體和執行個體儲存。Amazon 會在執行個體之間EC2共用主機電腦的其他資源，例如網路和磁碟子系統。如果主機電腦上的每個執行個體嘗試對其中一項共用資源作最大的利用，該資源會平均分配給每個執行個體。但是，當某一資源使用率較低時，執行個體便能使用該資源較高的比例 (需有資源可用)。
每個執行個體類型從共同資源獲得的最低效能可能更高或更低。例如，具有高 I/O 效能的執行個體類型會分配到較多的共用資源。分配較多的共用資源，也可減少 I/O 效能的變動。對多數的應用程式來說，中等的 I/O 效能即堪使用。但是，對於需要更高或更一致 I/O 效能的應用程式，請考慮使用具有較高 I/O 效能的執行個體類型。
內容
可用的執行個體類型
Amazon EC2 提供多種針對不同使用案例進行優化的執行個體類型選擇。執行個體類型包含不同的記憶體CPU、儲存和網路容量組合，讓您彈性選擇適合應用程式的資源組合。每個執行個體類型都包含一或多個執行個體大小，可讓您根據目標工作負載的需求擴展資源。 如需功能和使用案例的詳細資訊，請參閱 Amazon EC2 執行個體類型詳細
實例類型命名慣例
名稱取決於執行個體系列、層代、處理器系列、功能和大小。如需詳細資訊，請參閱 Amazon EC2 執行個體類型指南中的命名慣例。
尋找執行個體類型
若要判斷哪些執行個體類型符合您的需求，例如支援的區域、運算資源或儲存資源，請參閱 Amazon EC2 執行個體類型指南中的尋找 Amazon 執行個EC2體類型和 Amazon EC2 執行個體類型規格。
最新一代的執行個體
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一般用途：M5 | M5Ad | 兆廣播公司 | M5dN | 兆豐 | M6g | M6gD | M6i | M6i | M6-柔性 | M6-柔性 | M6 英寸 | M7a | 麥克澳門平方米 | 澳門 2-平方米 | T2 | T3 | T4G
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計算最佳化:C5 | C5Ad | C5 毫升 | C5 毫升 | C5 安 | C6 克重 | 氯化碳 | 氯化碳 | C6 英寸 | C6 英寸 | C7 克 | 氯化碳 | 氯化碳 | 氯化碳
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記憶體最佳化:R5 | R5 安培 | R5 倍 | R5dN | R5dn | R5n | R6 克 | R6gd | R6 億 | R6 英寸 | U 型 U-9TB1 | U-12 兆比 1 | U-18 兆比 1 | U-24 兆比 1 | 烏 7i-十二 TB | 烏 7 英寸 -24 TB | 烏 7 英寸 32 TB | X2 國際化數據分析 | X2 國際化 DN | X2 國際化 DN | X2iedn | X1e | Z1D
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儲存最佳化：D2 | D3 | 第 3 天 | H1 | I3 | I3en | I4G | I4i | IM4GN | i4GN
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加速運算:DL1| | F1 DL2q | 四倍 | G4dN | G5 | G5G | G6 | G6E | GR6 | 資料一次 | 二級二 | P3 | P4dN | P4dN | P4de | P4de | P5 | 中一號 | TRN1N | VT1
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高效能運算：高效能運算 | HPC6a | HPC7g
上一代執行個體
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一般用途：A1 | M1 | M2 | 立方米 | M4
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運算最佳化：C1 | C3
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記憶體最佳化：
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儲存最佳化：I2
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加速運算：G3
硬體規格
如需詳細的執行個體類型規格，請參閱 Amazon EC2 執行個體類型指南中的規格。如需定價資訊，請參閱 Amazon EC2 隨需定價
為了決定最符合您需求的執行個體類型，我們建議您啟動執行個體並使用您自己的基準參考應用程式。由於您必須為執行個體按秒數付費，因此在作決定前先測試多個執行個體類型是比較方便且省錢的方式。假如您在作決定後需要變更，也可稍後再變更執行個體類型。如需詳細資訊，請參閱Amazon EC2 實例類型更改。
Intel 處理器功能
在 Intel 處理器上執行的 Amazon 執行EC2個體可能包含下列功能。並非所有下列處理器功能都受到所有執行個體類型的支援。如需每種執行個體類型可用功能的詳細資訊，請參閱 Amazon EC2 執行個體類型。
Intel AES 新指令 (AES-NI) — Intel AES-NI 加密指令集改良了原始的進階加密標準 (AES) 演算法，可提供更快速的資料保護與更高的安全性。目前所有的EC2執行個體都支援此處理器功能。
英特爾高級矢量擴展（英特爾 AVXAVX2，英特爾和英特爾 AVX -512）— 英特爾AVX和英特爾AVX2是 256 位，英特爾 AVX -512 是 512 位指令集擴展，專為浮點（FP）密集型應用而設計。Intel AVX 指令可改善影像與音訊/視訊處理、科學模擬、財務分析，以及 3D 建模與分析等應用程式的效能。這些功能僅適用於使用啟動的執行個體HVMAMIs。
Intel Turbo Boost Technology (Intel 渦輪加速技術) – Intel Turbo Boost Technology (Intel 渦輪加速技術) 處理器會自動執行核心，比基礎操作頻率更快。
Intel Deep Learning Boost (Intel DL Boost) – 可加速 AI 深度學習使用案例。第 2 代 Intel Xeon 可擴充處理器以全新的向量神經網路指令 (VNNI/INT8) 擴充 Intel AVX -512，相較於前一代 Intel Xeon 可擴充處理器 (含FP32)，可大幅提升深度學習推論效能，適用於影像辨識/分段、物件偵測、語音辨識、語言翻譯、推薦系統、強化學習等。VNNI可能與所有 Linux 發行版都不相容。
下列執行個體支援VNNI：
M5nR5nM5dnM5zn、R5b、R5dn、、D3、D3en、和C6i。C5和C5d執行個體僅VNNI支援12xlarge24xlarge、和metal執行個體。
64 位元的產業命名慣例可能會造成混淆CPUs。晶片製造商進階微型裝置 (AMD) 推出了第一個以 Intel x86 指令集為基礎的商業上成功的 64 位元架構。因此，無論芯片製造商如何，該架構AMD64都被廣泛稱為。Windows 和多個 Linux 發行版本也遵照此作法。這說明為何執行 Ubuntu 或 Windows 執行個體上的內部系統資訊會顯示CPU架構，AMD64就像執行個體在 Intel 硬體上執行一樣。
AWS 重力子處理器
AWS Graviton
如需詳細資訊，請參閱重力子入門
AWS 草属
由 AWS Trainium 提
AWS 推論
由 AWS Inferentia 提
您可以透過多種方式開始使用：
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使用完全受管理的服務 SageMaker，是開始使用機器學習模型的最簡單方法。如需詳細資訊，請參閱 Amazon 開 SageMaker 發人員指南 SageMaker中的入門使用。
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使用深度學習啟動 Inf1 或 Inf2 執行個體。AMI如需詳細資訊，請參閱AWS Deep Learning AMIs 開發人員指AWS 南DLAMI中的推論。
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使用您自己的 Inf1 或 Inf2 執行個體AMI並安裝 AWS Neuron SDK
，以便編譯、執行和分析推論的深度學習模型。 AWS -
使用 Inf1 或 Inf2 執行個體以及 Amazon ECS 最佳化的執行個體啟動容器執行個體。AMI如需詳細資訊，請參閱 Amazon 彈性容器服務開發人員指南AMIs中的 Amazon Linux 2 (推論)。
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使用執行 Inf1 執行個體的節點建立 Amazon EKS 叢集。如需詳細資訊，請參閱 Amazon EKS 使用者指南中的推論支援。
AMI虛擬化類型
執行個體的虛擬化類型取決於您用來啟動執行個體的虛擬化類型。AMI目前一代的執行個體類型僅支援硬體虛擬機器 (HVM)。上一代的某些執行個體類型支援半虛擬 (PV)，有些 AWS 區域支援 PV 執行個體。如需詳細資訊，請參閱虛擬化類型。
為了獲得最佳效能，建議您使用 HVMAMI. 此外，HVMAMIs還需要利用增強型網路功能。HVM虛擬化使用 AWS 平台提供的硬體輔助技術。使用HVM虛擬化時，客體虛擬機器會像在原生硬體平台上一樣執行，但它仍然使用 PV 網路和儲存驅動程式來提升效能。
