- 特点: - 实例大小 - vCPU - 内存 (GiB) - 实例存储 (GB) - 网络带宽 (Gbps) - EBS 带宽(Gbps) - m7g.medium - 1 - 4 - 仅限 EBS - 最高 12.5 - 最高 10 - m7g.large - 2 - 8 - 仅限 EBS - 最高 12.5 - 最高 10 - m7g.xlarge - 4 - 16 - 仅限 EBS - 最高 12.5 - 最高 10 - m7g.2xlarge - 8 - 32 - 仅限 EBS - 最高 15 - 最高 10 - m7g.4xlarge - 16 - 64 - 仅限 EBS - 最高 15 - 最高 10 - m7g.8xlarge - 32 - 128 - 仅限 EBS - 15 - 10 - m7g.12xlarge - 48 - 192 - 仅限 EBS - 22.5 - 15 - m7g.16xlarge - 64 - 256 - 仅限 EBS - 30 - 20 - m7g.metal - 64 - 256 - 仅限 EBS - 30 - 20 - m7gd.medium - 1 - 4 - 1 个 59 NVMe SSD - 最高 12.5 - 最高 10 - m7gd.large - 2 - 8 - 1 个 118 NVMe SSD - 最高 12.5 - 最高 10 - m7gd.xlarge - 4 - 16 - 1 个 237 NVMe SSD - 最高 12.5 - 最高 10 - m7gd.2xlarge - 8 - 32 - 1 个 474 NVMe SSD - 最高 15 - 最高 10 - m7gd.4xlarge - 16 - 64 - 1 个 950 NVMe SSD - 最高 15 - 最高 10 - m7gd.8xlarge - 32 - 128 - 1 个 1900 NVMe SSD - 15 - 10 - m7gd.12xlarge - 48 - 192 - 2 个 1425 NVMe SSD - 22.5 - 15 - m7gd.16xlarge - 64 - 256 - 2 个 1900 NVMe SSD - 30 - 20 - m7gd.metal - 64 - 256 - 2 个 1900 NVMe SSD - 30 - 20 - 所有实例均具有如下规格: - 使用案例 - 基于开源软件构建的应用程序,例如微服务、游戏服务器、中型数据存储和缓存实例集。 
- 定制的 AWS Graviton3 处理器,采用 64 位 Arm 内核 
- 由 AWS Nitro System(专用硬件和轻量级管理程序的组合)提供支持 
- 在 m7g.16xlarge、m7g.metal、m7gd.16xlarge 和 m7gd.metal 实例上支持 Elastic Fabric Adapter(EFA) 
- 借助 M7gd 实例,基于 NVMe 的本地 SSD 可以通过物理方式连接到主机服务器,并提供与此实例的生命周期相耦合的块级存储。 
- 通过物理连接到主机服务器的 EBS 或 NVMe SSD 提供的实例存储 
- 默认情况下已经过 EBS 优化 
- 增强型网络带宽比 M6g 实例高 20% 
- 采用最新 DDR5 内存,与 DDR4 相比,带宽提高了 50% 
- 采用定制的 AWS Graviton3 处理器 
基于 Graviton 的 Amazon EC2 实例上的每个 vCPU 都是 AWS Graviton 处理器的内核。
非基于 Graviton 的 Amazon EC2 实例上的每个 vCPU 都是基于 x86 处理器的线程,M7a 实例、T2 实例和 m3.medium 除外。
† AVX、AVX2 和增强型联网仅在用 HVM AMI 启动的实例上可用。
* 此为默认值,是可用于该实例类型的最大 vCPU 数量。您可以在启动此实例类型时指定自定义数量的 vCPU。有关有效 vCPU 数量以及如何开始使用此功能的更多详细信息,请单击此处访问“优化 CPU”文档页面。
** 这些 M4 实例可以在 Intel Xeon E5-2686 v4 (Broadwell) 处理器上启动。
*** 标有“最高”网络带宽的实例具有基线带宽,并可以使用网络 I/O 积分机制尽可能地超出其基线带宽。有关更多信息,请参阅实例网络带宽。
 
                             
                     
                             
                     
                             
                     
                             
                     
                             
                             
                         
                         
                         
                         
                         
                        