阿里云服务器8核32G配置可选实例规格详解及优惠价格表（2023年新版）
阿里云服务器8核32G配置多少钱？可选实例规格有哪些？根据阿里云公布的2023年新版收费标准及活动价格来看，阿里云服务器8核32G配置活动价格最是共享型s6实例204.66元3个月，年付3274.56元/1年，现在购买还可享受立减20元-50元的优惠，购买后再送4.5折升级权益1次。阿里云服务器8核32G配置的云服务器可选的规格有33个，不同实例的价格有所不同，下面是8核32G配置可选实例规格详解及优惠价格表。
阿里云服务器8核32G配置可选实例规格有哪些？
在2023年，阿里云服务器8核32G配置的云服务器可选的规格有33个，分别是：通用型 g8y、通用型 g7、AMD 通用型 g7a、内存型 r7p、高主频通用型 hfg7、通用平衡增强型 g6e、通用型 g6、高主频通用型 hfg6、ARM 通用型 g6r、安全增强通用型 g7t、网络增强型 g7ne、存储增强通用型 g7se、通用型 g5、高主频通用型 hfg5、通用网络增强型 g5ne、内存增强型 re7p、持久内存型实例 re6p、持久内存型实例 re6p、共享标准型 s6、突发性能实例 t6、突发性能实例 t5 、性能增强本地SSD型 i4p、本地SSD型 i3g、本地 SSD 网络增强型 i2gne、本地SSD型 i2g、本地SSD型 i1、大数据网络增强型 d1ne、 大数据型 d1、GPU 计算型 gn6v、GPU计算型 gn5i、FPGA 计算型 f3、通用算力型 u1、通用网络增强型 sn2ne、共享通用型 mn4，不同规格的云服务器价格与适用场景都是不一样的，下面小编先来介绍下阿里云服务器8核32G配置的活动价格与最新收费标准，再来介绍下这些可选实例规格的适用场景。
阿里云服务器8核32G配置最新活动价格
2023年通过阿里云活动购买云服务器可享受1折起的折扣，其中8核32G的阿里云服务器有共享型s6、通用型g6、通用算力型u1、通用型g7和GPU云服务器gn5i实例参与活动，活动报价如下表所示：
| 云服务器型号 | 配置 | 带宽 | 系统盘容量 | 日常价 | 活动价格 |
|---|---|---|---|---|---|
| 共享型s6 | 8核32G | 1M | 40G | 2046.60元/3个月8186.40元/1年 | 204.66元/3个月起3274.56元/1年起 |
| 通用型g6 | 8核32G | 1M | 40G | 2145.00元/3个月8580.00元/1年 | 214.50元/3个月起3432.00元/1年起 |
| 通用算力型u1 | 8核32G | 1M | 40G | 1943.40元/3个月3109.44元/1年起 | 194.34元/3个月起3109.44元/1年起 |
| 通用型g7 | 8核32G | 1M-5M | 40-100G ESSD云盘 | 12571.68元/1年 | 5028.67元/1年起 |
| GPU云服务器gn5i | 8核32G | 1M-5M | 40G SSD云盘或高效云盘 | 2929.00/1个月 | 2053.00元/1个月16572.00元/1年起 |
活动地址：阿里云服务器新人特惠
购买条件：限首次购买ECS用户参与，限购1单；
阿里云服务器8核32G配置收费标准（原价）
阿里云服务器8核32G配置原价收费标准如下表所示：
| 规格族 | 实例规格 | vCPU | 内存 | 含加密内存 | 持久内存 | GPU/FPGA | 本地存储 | 平均基准CPU计算性能 | 处理器主频/睿频 | 内网带宽 | 内网收发包 | 存储IOPS基准/峰值 | 存储I/O带宽基准/峰值(Gbit/s) | 参考价格 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 通用型 g8y | ecs.g8y.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | - | - | 2.75 GHz/- | 最高 10 Gbps | 160 万 PPS | - | 3/6 | ￥ 768.0 /月 |
| 通用型 g7 | ecs.g7.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | - | - | 2.7 GHz/3.5 GHz | 最高 10 Gbps | 160 万 PPS | 5 万/11 万 | 3/6 | ￥ 1004.64 /月 |
| AMD 通用型 g7a | ecs.g7a.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | - | - | 2.55 GHz/3.5 GHz(单核) | 最高 10 Gbps | 160 万 PPS | 3 万/11 万 | 2/6 | ￥ 844.8 /月 |
| 内存型 r7p | ecs.r7p.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | 63 GiB | - | - | - | 2.7 GHz/3.5 GHz | 最高 10 Gbps | 160 万 PPS | 5 万/11 万 | 3/6 | ￥ 1501.5 /月 |
| 高主频通用型 hfg7 | ecs.hfg7.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | - | - | 3.3 GHz/3.8 GHz | 最高 10 Gbps | 160 万 PPS | 4.5 万/9 万 | 2/4 | ￥ 1112.0 /月 |
| 通用平衡增强型 g6e | ecs.g6e.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | - | - | 2.5 GHz/3.2 GHz | 最高 10 Gbps | 160 万 PPS | 5.25 万/- | 2/- | ￥ 1056.0 /月 |
| 通用型 g6 | ecs.g6.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | - | - | 2.5 GHz/3.2 GHz | 最高 8 Gbps | 80 万 PPS | 2.625 万/- | 2/- | ￥ 960.0 /月 |
| 高主频通用型 hfg6 | ecs.hfg6.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | - | - | 3.1 GHz/3.5 GHz | 最高 8 Gbps | 80 万 PPS | 2.625 万/- | 2/- | ￥ 1056.0 /月 |
| ARM 通用型 g6r | ecs.g6r.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | - | - | 2.8 GHz/- | 最高 10 Gbps | 160 万 PPS | 3 万/- | 2/- | ￥ 768.0 /月 |
| 安全增强通用型 g7t | ecs.g7t.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | 16 GiB | - | - | - | - | -/3.5 GHz | 最高 10 Gbps | 160 万 PPS | 5 万/11 万 | 3/6 | ￥ 1159.2 /月 |
| 网络增强型 g7ne | ecs.g7ne.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | - | - | 3.3 GHz/3.8 GHz | 最高 15 Gbps | 160 万 PPS | 2.5 万/- | - | ￥ 1392.0 /月 |
| 存储增强通用型 g7se | ecs.g7se.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | - | - | 2.7 GHz/3.5 GHz | 最高 8 Gbps | 80 万 PPS | 10 万/15 万 | 6/10 | ￥ 1269.6 /月 |
| 通用型 g5 | ecs.g5.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | - | - | 2.5 GHz/2.7 GHz | 2.5 Gbps | 80 万 PPS | - | - | ￥ 1020.0 /月 |
| 高主频通用型 hfg5 | ecs.hfg5.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | - | - | 3.1 GHz/3.4 GHz | 2 Gbps | 100 万 PPS | - | - | ￥ 1328.0 /月 |
| 通用网络增强型 g5ne | ecs.g5ne.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | - | - | 2.5 GHz/- | 3.5 Gbps | 150 万 PPS | - | - | ￥ 1247.0 /月 |
| 内存增强型 re7p | ecs.re7p.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | 126 GiB | - | - | - | 2.7 GHz/3.5 GHz | 最高 10 Gbps | 160 万 PPS | 5 万/11 万 | 3/6 | ￥ 1899.0 /月 |
| 持久内存型实例 re6p | ecs.re6p.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | 1 * 126 GiB | - | 2.5 GHz/3.2 GHz | 2.5 Gbps | 80 万 PPS | 2.5 万/- | 2/- | ￥ 1899.0 /月 |
| 持久内存型实例 re6p | ecs.re6p-redis.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | 126 GiB | - | - | - | 2.5 GHz/3.2 GHz | 2.5 Gbps | 80 万 PPS | 2.5 万/- | 2/- | ￥ 1899.0 /月 |
| 共享标准型 s6 | ecs.s6-c1m4.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | - | - | 2.5 GHz/3.2 GHz | 最高 6 Gbps | 60 万 PPS | - | - | ￥ 720.0 /月 |
| 突发性能实例 t6 | ecs.t6-c1m4.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | - | 40% | 2.5 GHz/- | 最高 4 Gbps | 40 万 PPS | 0.768 万/20 万 | - | ￥ 544.0 /月 |
| 突发性能实例 t5 | ecs.t5-c1m4.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | - | 25% | 2.5 GHz/- | 1.2 Gbps | 40 万 PPS | - | - | ￥ 684.0 /月 |
| 性能增强本地SSD型 i4p | ecs.i4p.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | 1 * 126 GiB | - | 2.7 GHz/3.5 GHz | 最高 10 Gbps | 160 万 PPS | - | - | ￥ 1899.0 /月 |
| 本地SSD型 i3g | ecs.i3g.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | 1 * 447 GiB | - | 2.5 GHz/3.2 GHz | 最高 10 Gbps | 160 万 PPS | - | 2/- | ￥ 1344.0 /月 |
| 本地 SSD 网络增强型 i2gne | ecs.i2gne.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | 1 * 894 GiB | - | 2.5 GHz/- | 2.5 Gbps | 100 万 PPS | - | - | ￥ 1549.0 /月 |
| 本地SSD型 i2g | ecs.i2g.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | 1 * 894 GiB | - | 2.5 GHz/2.7 GHz | 2 Gbps | 100 万 PPS | - | - | ￥ 1475.0 /月 |
| 本地SSD型 i1 | ecs.i1.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | 2 * 208 GiB | - | 2.5 GHz/- | 1.5 Gbps | 40 万 PPS | - | - | ￥ 1233.1 /月 |
| 大数据网络增强型 d1ne | ecs.d1ne.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | 4 * 5500 GiB | - | 2.5 GHz/- | 6 Gbps | 100 万 PPS | - | - | ￥ 1828.75 /月 |
| 大数据型 d1 | ecs.d1.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | 4 * 5500 GiB | - | 2.5 GHz/- | 3 Gbps | 30 万 PPS | - | - | ￥ 1741.35 /月 |
| GPU 计算型 gn6v | ecs.gn6v-c8g1.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | 1 * NVIDIA V100 | - | - | 2.5 GHz/2.7 GHz | 2.5 Gbps | 80 万 PPS | - | - | ￥ 7620.0 /月 |
| GPU计算型 gn5i | ecs.gn5i-c8g1.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | 1 * NVIDIA P4 | - | - | 2.5 GHz/- | 2 Gbps | 40 万 PPS | - | - | ￥ 3192.0 /月 |
| FPGA 计算型 f3 | ecs.f3-c8f1.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | 1 * Xilinx VU9p | - | - | 2.5 GHz/2.7 GHz | 2.5 Gbps | 50 万 PPS | - | - | ￥ 4020.0 /月 |
| 通用算力型 u1 | ecs.u1-c1m4.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | - | - | 2.5 GHz/- | 2.5 Gbps | 80 万 PPS | - | - | ￥ 734.4 /月 |
| 通用网络增强型 sn2ne | ecs.sn2ne.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | - | - | 2.5 GHz/- | 2 Gbps | 100 万 PPS | - | - | ￥ 1144.0 /月 |
| 共享通用型 mn4 | ecs.mn4.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | - | - | - | - | - | 2.5 GHz/- | 1.2 Gbps | 30 万 PPS | - | - | ￥ 1240.0 /月 |
8核32G可选规格族适用场景
同为8核32G的云服务器，规格不同适用场景也不同，价格也不同，具体如下：1.通用型 g8y适用场景
- 容器、微服务
- 网站和应用服务器
- 视频编解码
- 高性能计算
- 基于CPU的机器学习
2.通用型 g7适用场景:
- 高网络包收发场景，例如视频弹幕、电信业务转发等
- 游戏服务器
- 中小型数据库系统、缓存、搜索集群
- 各种类型和规模的企业级应用
- 网站和应用服务器
- 数据分析和计算
- 安全可信计算场景
- 区块链场景
3.AMD 通用型 g7a适用场景：
- 视频编解码
- 高网络包收发场景
- 网站和应用服务器
- 中小型数据库系统、缓存、搜索集群
- 游戏服务器
- 测试开发，例如DevOps
- 其他通用类型的企业级应用
4.内存型 r7p适用场景：
- 需要大容量Page Cache的应用，例如RocketMQ等消息中间件
- 数据分析与挖掘、分布式内存缓存
- Hadoop集群、Spark集群以及其他企业大内存需求应用
5.高主频通用型 hfg7适用场景：
- 高网络包收发场景，例如视频弹幕、电信业务转发等
- 各种类型和规模的企业级应用
- 游戏服务器
- 中小型数据库系统、缓存、搜索集群
- 高性能科学计算
- 视频编码应用
6.通用平衡增强型 g6e适用场景：
- 高网络包收发场景，例如视频弹幕、电信业务转发等
- 各种类型和规模的企业级应用
- 网站和应用服务器
- 游戏服务器
- 中小型数据库系统、缓存、搜索集群
- 数据分析和计算
- 计算集群、依赖内存的数据处理
7.通用型 g6适用场景：
- 高网络包收发场景，例如视频弹幕、电信业务转发等
- 各种类型和规模的企业级应用
- 网站和应用服务器
- 游戏服务器
- 中小型数据库系统、缓存、搜索集群
- 数据分析和计算
- 计算集群、依赖内存的数据处理
8.高主频通用型 hfg6适用场景：
- 高网络包收发场景，例如视频弹幕、电信业务转发等
- 各种类型和规模的企业级应用
- 网站和应用服务器
- 游戏服务器
- 中小型数据库系统、缓存、搜索集群
- 数据分析和计算
- 计算集群、依赖内存的数据处理
9.ARM 通用型 g6r适用场景：
- 容器、微服务
- 测试开发，例如DevOps
- 网站和应用服务器
- 游戏服务器
- 基于CPU的机器学习推理
10.安全增强通用型 g7t适用场景：多方计算中需要共享机密数据区块链场景机密机器学习高安全可信要求场景，例如金融、政务、企业等各种类型和规模的企业级应用
11.网络增强型 g7ne适用场景：
- 网络密集型应用场景，例如NFV/SD-WAN、移动互联网、视频弹幕、电信业务转发等
- 中小型数据库系统、缓存、搜索集群
- 各种类型和规模的企业级应用
- 大数据分析和机器学习
13.存储增强通用型 g7se适用场景：
- I/O密集型业务场景，例如中大型OLTP类核心数据库
- 中大型NoSQL数据库
- 搜索、实时日志分析
- 大型企业级商用软件，例如SAP
12.通用型 g5适用场景：
- 高网络包收发场景，例如视频弹幕、电信业务转发等
- 各种类型和规模的企业级应用
- 中小型数据库系统、缓存、搜索集群
- 数据分析和计算
- 计算集群、依赖内存的数据处理
13.高主频通用型 hfg5适用场景：
- 高性能Web前端服务器高性能科学和工程应用MMO游戏、视频编码
14.通用网络增强型 g5ne适用场景：
- DPDK类应用
- 网络密集型应用场景，例如NFV/SD-WAN、移动互联网、视频弹幕、电信业务转发等
- 中小型数据库系统、缓存、搜索集群
- 各种类型和规模的企业级应用
- 大数据分析和机器学习
15.内存增强型 re7p适用场景：
- 学习与训练应用下的参数服务器（Parameter Server）
- 需要大容量Page Cache的应用，例如RocketMQ等消息中间件
- 数据分析与挖掘、分布式内存缓存
- Hadoop集群、Spark集群以及其他企业大内存需求应用
16.持久内存型实例 re6p适用场景：
- Redis数据库及其他NoSQL数据库（例如Cassandra、MongoDB等）
- 结构化数据库（例如MySQL等）
- 电商、游戏、媒体等I/O密集型应用
- Elasticsearch搜索
- 视频直播、即时通讯、房间式强联网网游
- 高性能关系型数据库、联机事务处理（OLTP）系统
17.共享标准型 s6适用场景：
- 中小型网站和Web应用程序
- 开发环境、构建服务器、代码存储库、微服务、测试和暂存环境等
- 轻量级数据库、缓存
- 轻量级企业应用、综合应用服务
18.突发性能实例 t6/t5适用场景：
- Web应用服务器
- 轻负载应用、微服务
- 开发测试压测服务应用
19.性能增强本地SSD型 i4p适用场景：
- 磁盘类KV型数据库，例如RocksDB、ClickHouse
- OLTP、高性能关系型数据库进行WAL优化等
- NoSQL数据库，例如Cassandra、MongoDB、HBase
- Elasticsearch等搜索场景
- 其他频繁将数据写入磁盘的I/O密集型应用，例如消息中间件、容器
20.本地SSD型 i3g/网络增强型 i2gne/i2g适用场景：
- OLTP、高性能关系型数据库
- NoSQL数据库（例如Cassandra、MongoDB、HBase等）
- Elasticsearch等搜索场景
21.本地SSD型 i1适用场景：
- OLTP、高性能关系型数据库
- NoSQL数据库（例如Cassandra、MongoDB等）
- Elasticsearch等搜索场景
22.大数据网络增强型 d1ne适用场景：
- Hadoop MapReduce、HDFS、Hive、HBase等
- Spark内存计算、MLlib等
- ElasticSearch、日志等
23.大数据型 d1适用场景：
- Hadoop MapReduce、HDFS、Hive、HBase等
- Spark内存计算、MLlib等
- 互联网行业、金融行业等有大数据计算与存储分析需求的行业客户，进行海量数据存储和计算的业务场景
- ElasticSearch、日志等
24.GPU 计算型 gn6v适用场景：
- 深度学习，例如图像分类、无人驾驶、语音识别等人工智能算法的训练、推理应用
- 科学计算，例如计算流体动力学、计算金融学、分子动力学、环境分析等
25.GPU计算型 gn5i适用场景：
- 深度学习推理
- 多媒体编解码等服务器端GPU计算工作负载
26.FPGA 计算型 f3适用场景：
- 深度学习推理
- 基因组学研究
- 数据库加速
- 图片转码，例如JPEG转WebP
- 实时视频处理，例如H.265视频压缩
27.通用算力型 u1适用场景：
- 中小类型和规模的企业级应用
- 网站和应用服务器
- 数据分析和计算
- 中小型数据库系统、缓存、搜索集群
28.通用网络增强型 sn2ne适用场景：
- 高网络包收发场景，例如视频弹幕、电信业务转发等
- 各种类型和规模的企业级应用
- 中小型数据库系统、缓存、搜索集群
- 数据分析和计算
- 计算集群、依赖内存的数据处理
29.共享通用型 mn4适用场景：
- 网站和Web应用程序
- 轻量级数据库、缓存
- 综合应用，轻量级企业服务
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