選擇雲服務器配置，看這三個維度。
雲服務器的配置規範主要取決於三個最重要的維度:類型、代和實例規模。
維度1:類型
雲服務器的“類型”或“系列”是指具有相同設計目的或性能特征的雲服務器類別。
壹般來說，雲廠商會提供常見類型的雲服務器，比如通用平衡型、計算密集型、內存優化型、圖形計算型。這些類型對應的是硬件資源的壹些合理比例或者有針對性的增強，方便妳在面對不同場景時選擇最合適的機型。
vCPU數量與內存大小的比值(以GB計算)是確定和區分雲服務器類型的重要依據之壹。
壹般均衡型的比例通常是1:4，比如？2核8G，經典搭配，可用於建站、應用服務等各種常見負載，比如作為官網、企業應用的後端服務器。
如果vCPU與內存的比例為1:2，甚至1:1，則屬於計算密集型範疇，可用於科學計算、視頻編碼、代碼編譯等計算密集型負載。
當比值為1:8及以上時，歸類為內存優化，如8核與64G的搭配，多見於數據庫、緩存服務、大數據分析等應用場景。
圖形計算是具有GPU能力的虛擬機，壹般用於機器學習和深度學習模型的訓練和推理。隨著人工智能的普及，這種機器越來越多地出現在各種R&D和生產環境中。
在主流雲計算平臺上，經常用縮寫來表示雲服務器的系列。比如AWS的通用型號是M系列，阿裏雲的內存優化型號是R系列，Azure的計算優化型號是F系列。
維度2:生成
雲服務器的“代”用於標識模型的下壹代。
數據中心硬件和虛擬化技術在不斷發展，雲廠商需要不斷將最新的技術和能力推向市場，因此即使是同壹系列的機型在不同代之間也會有很大的差異。
同類型雲服務器的升級往往會導致相應硬件CPU的升級。因為CPU是不斷更新的，雲服務器的單核性能不壹定壹樣。有時候，雖然兩個雲服務器的核心數量相同，但由於底層芯片的架構和頻率不同，性能可能會有很大差異。
新壹代機型，往往對應全新的特殊底層物理服務器和虛擬化設施，可以提供更高的性價比。
維度3:實例大小
雲服務器的實例規模是指硬件計算資源的規模。
在選定的機器類型和代下，我們可以自由選擇不同的實例大小來應對不同的計算負載。在描述壹個實例的大小時，業界常用中、大、xlarge等詞來區分名稱。這種描述基本已經成為事實上的標準，包括AWS、阿裏雲、騰訊雲在內的很多主流廠商都在使用。
大致可以記住，標準large對應2個vCPU的配置，xlarge代表4個vcpu，更高的配置壹般用nxlarge表示，其中xlarge表示的n和4個vcpu是相乘的。比如8xlarge表示這是壹臺8*4=32vCPU的機器。
為了更嚴格地描述配置，使用vCPU來描述雲服務器處理器的數量，而不是核心。由於超線程技術無處不在，壹個核心往往可以模擬兩個VCPU的計算能力，但有些處理器並不支持超線程，所以VCPU是壹個比較合適的表達方式，不容易引起混淆和誤解。
在某些場景中，妳可能還會看到“金屬”或“裸機”等描述規格的詞語，中文稱為“裸機”。它們是雲服務提供商可以將物理裸機盡可能暴露為雲產品的例子，主要用於壹些追求極致性能或者需要在非虛擬化環境下運行軟件的場景。
雲服務器的命名規則
雲服務器的型號名稱壹般由類型、代和實例大小的縮寫組成，有時還會有壹個補充後綴。AWS的命名規則最具代表性(阿裏雲采用了非常相似的格式):
當妳理解了雲服務器的命名規則，以後看到具體型號就能很快理解背後的含義，晦澀難懂的字符串立刻變得清晰。
比如分解型號r5.4xlarge，首先是壹臺R型5代內存機，應該有4×4=16個vCPU，內存大小為16×8=128G(內存機的CPU內存比壹般為1:8)。
當然，並不是所有的雲都必須采用類似AWS的命名規則。微軟Azure使用的命名系統略有不同，大致可以總結如下:
比如“E4v3”代表微軟Azure上4核32G的第三代內存機。掌握了Azure的格式特點後，也可以快速解讀logo的具體含義。
在命名公式中，有壹個可選部分叫做“後綴”，在很多型號名稱中都可以看到。壹般作為機型硬件信息的重要補充。與不帶該後綴的標準版本相比，該型號具有壹些顯著的差異或特征。比如在阿裏雲，表示“網絡增強”意思的後綴是“ne”。
如何驗證模型配置符合預期？
在Linux環境下，可以使用lscpu命令了解雲服務器的cpu信息，並與機器的具體型號名稱進行比較。下圖是在壹個AWS m5a.xlarge模型上運行的結果。可以看到芯片供應商AMD、雙核四線程等關鍵信息，與型號命名的含義壹致:
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