阿里云8核云服务器多少钱？阿里云服务器8核CPU最新收费标准与活动价格

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阿里云8核CPU云服务器多少钱？阿里云服务器核数是指虚拟出来的CPU处理器的核心数量，准确来讲应该是vCPU。阿里云服务器1核CPU就是一个超线程，2核CPU2个超线程，8核CPU4个超线程，CPU核心数的大小代表了云服务器的运算能力，CPU越高，云服务器的性能越好，这样云服务器可以同时处理多个任务，计算性能更强。如果网站流程较小，少量图片展示的企业网站，一般选择2核及以上CPU就可以满足使用需求；如果网站流量较大，动态页面比较多，有视频等，建议选择8核以上CPU。





<div class="image-caption">阿里云服务器价格图.png

我们常用的云服务器一般是2核、4核、8核这几个类型，企业用户由于对云服务器性能要求相对更高，一般都会选择4核以上的配置，对于个人站长而言一般选择2核和4G的CPU云服务器就够用。但是我们在实际购买中会发现，相同cpu核数的云服务器，还有不同的云服务器实例可选，价格差别也比较大，今天小编整理一份阿里云服务器8核CPU可选实例及收费标准和活动价格表，供大家参考：
<h2>一、阿里云8核CPU云服务器活动价格表</h2>

目前阿里云活动中8核cpu的云服务器有经济型e、计算型c8y实例8核16G，通用型g8y实例8核32G，内存型r8y实例8核64G，实例规格、带宽大小、云盘种类不同，活动价格也不一样，其中，经济型e属于新品共享型云服务器实例，计算型c8y、通用型g8y和内存型r8y属于倚天云服务器系列，具体活动价格表如下：
1、经济型e实例8核云服务器活动价格
<table>
<thead>
<tr>
<th>云服务器型号</th>
<th>配置</th>
<th>系统盘容量</th>
<th>带宽</th>
<th>券后价格参考</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>经济型e</td>
<td>8核16G</td>
<td>20G ESSD Entry</td>
<td>1M</td>
<td>2784.36元/1年</td>
</tr>
<tr>
<td>经济型e</td>
<td>8核16G</td>
<td>20G ESSD Entry</td>
<td>2M</td>
<td>3018.96元/1年</td>
</tr>
<tr>
<td>经济型e</td>
<td>8核16G</td>
<td>20G ESSD Entry</td>
<td>3M</td>
<td>3273.96元/1年</td>
</tr>
<tr>
<td>经济型e</td>
<td>8核16G</td>
<td>20G ESSD Entry</td>
<td>4M</td>
<td>3528.96元/1年</td>
</tr>
<tr>
<td>经济型e</td>
<td>8核16G</td>
<td>20G ESSD Entry</td>
<td>5M</td>
<td>3824.76元/1年</td>
</tr>
<tr>
<td>经济型e</td>
<td>8核16G</td>
<td>20G ESSD</td>
<td>1M</td>
<td>2805.96元/1年</td>
</tr>
<tr>
<td>经济型e</td>
<td>8核16G</td>
<td>20G ESSD</td>
<td>2M</td>
<td>3040.56元/1年</td>
</tr>
<tr>
<td>经济型e</td>
<td>8核16G</td>
<td>20G ESSD</td>
<td>3M</td>
<td>3295.56元/1年</td>
</tr>
<tr>
<td>经济型e</td>
<td>8核16G</td>
<td>20G ESSD</td>
<td>4M</td>
<td>3550.56元/1年</td>
</tr>
<tr>
<td>经济型e</td>
<td>8核16G</td>
<td>20G ESSD</td>
<td>5M</td>
<td>3846.36元/1年</td>
</tr>
</tbody>
</table>
2、倚天云服务器8核云服务器活动价格
<table>
<thead>
<tr>
<th>云服务器实例</th>
<th>配置</th>
<th>带宽</th>
<th>系统盘容量</th>
<th>活动价格（固定带宽1M）</th>
<th>活动价格（固定带宽2M）</th>
<th>活动价格（固定带宽3M）</th>
<th>活动价格（固定带宽4M）</th>
<th>活动价格（固定带宽5M）</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>计算型c8y</td>
<td>8核16G</td>
<td>1M-100M</td>
<td>40G ESSD</td>
<td>4202.49元/1年</td>
<td>4437.09元/1年</td>
<td>4692.09元/1年</td>
<td>4947.09元/1年</td>
<td>5242.89元/1年</td>
</tr>
<tr>
<td>通用型g8y</td>
<td>8核32G</td>
<td>1M-100M</td>
<td>40G ESSD</td>
<td>7074.12元/1年</td>
<td>7308.72元/1年</td>
<td>7563.72元/1年</td>
<td>7818.72元/1年</td>
<td>8114.52元/1年</td>
</tr>
<tr>
<td>内存型r8y</td>
<td>8核64G</td>
<td>1M-100M</td>
<td>40G ESSD</td>
<td>9439.48元/1年</td>
<td>9674.08元/1年</td>
<td>9929.08元/1年</td>
<td>10184.08元/1年</td>
<td>10479.88元/1年</td>
</tr>
</tbody>
</table>

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<h2>二、阿里云8核CPU云服务器可选实例规格及收费标准参考</h2>
阿里云8核CPU云服务器有50几种实例规格可选，cpu与内存搭配的配置有8核8G、8核16G、8核32G和8核64G，具体的可选实例规格及收费标准如下表所示：
<table>
<thead>
<tr>
<th>实例规格</th>
<th>vCPUs</th>
<th>内存(GiB)</th>
<th>按量(小时)</th>
<th>标准目录月价</th>
<th>优惠月价</th>
<th>年付月价</th>
<th>3年付月价</th>
<th>5年付月价</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>通用算力型 ecs.u1-c1m4.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>32</td>
<td>1.26</td>
<td>604.8</td>
<td>604.8</td>
<td>362.88</td>
<td>229.82</td>
<td>229.82</td>
</tr>
<tr>
<td>通用算力型 ecs.u1-c1m2.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>16</td>
<td>0.981</td>
<td>470.88</td>
<td>470.88</td>
<td>282.53</td>
<td>178.93</td>
<td>178.93</td>
</tr>
<tr>
<td>通用算力型 ecs.u1-c1m8.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>64</td>
<td>1.647</td>
<td>790.56</td>
<td>790.56</td>
<td>474.34</td>
<td>300.41</td>
<td>300.41</td>
</tr>
<tr>
<td>通用算力型 ecs.u1-c1m1.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>8</td>
<td>0.915</td>
<td>439.2</td>
<td>439.2</td>
<td>263.52</td>
<td>166.9</td>
<td>166.9</td>
</tr>
<tr>
<td>ARM 通用型 ecs.g8y.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>32</td>
<td>1.44</td>
<td>691.2</td>
<td>691.2</td>
<td>470.02</td>
<td>304.13</td>
<td>207.36</td>
</tr>
<tr>
<td>ARM 计算型 ecs.c8y.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>16</td>
<td>0.96096</td>
<td>461.26</td>
<td>461.26</td>
<td>313.66</td>
<td>202.95</td>
<td>138.38</td>
</tr>
<tr>
<td>AMD 内存型 ecs.r8a.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>64</td>
<td>2.447</td>
<td>1174.56</td>
<td>1174.56</td>
<td>998.38</td>
<td>646.01</td>
<td>446.33</td>
</tr>
<tr>
<td>AMD 计算型 ecs.c8a.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>16</td>
<td>1.3939</td>
<td>669.08</td>
<td>669.08</td>
<td>568.72</td>
<td>368</td>
<td>254.25</td>
</tr>
<tr>
<td>AMD 通用型 ecs.g8a.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>32</td>
<td>1.8374</td>
<td>881.97</td>
<td>881.97</td>
<td>749.68</td>
<td>485.08</td>
<td>335.15</td>
</tr>
<tr>
<td>内存型 ecs.r8i.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>64</td>
<td>2.6317</td>
<td>1263.22</td>
<td>1263.22</td>
<td>1073.74</td>
<td>694.77</td>
<td>480.03</td>
</tr>
<tr>
<td>计算型 ecs.c8i.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>16</td>
<td>1.5411</td>
<td>739.73</td>
<td>739.73</td>
<td>628.77</td>
<td>406.85</td>
<td>281.1</td>
</tr>
<tr>
<td>通用型 ecs.g8i.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>32</td>
<td>1.9779</td>
<td>949.39</td>
<td>949.39</td>
<td>806.98</td>
<td>522.16</td>
<td>360.77</td>
</tr>
<tr>
<td>高主频通用型 ecs.hfg7.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>32</td>
<td>2.091666</td>
<td>1004</td>
<td>1004</td>
<td>853.4</td>
<td>552.2</td>
<td>381.52</td>
</tr>
<tr>
<td>高主频计算型 ecs.hfc7.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>16</td>
<td>1.7</td>
<td>816</td>
<td>816</td>
<td>693.6</td>
<td>448.8</td>
<td>310.08</td>
</tr>
<tr>
<td>高主频内存型 ecs.hfr7.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>64</td>
<td>2.766666</td>
<td>1328</td>
<td>1328</td>
<td>1128.8</td>
<td>730.4</td>
<td>504.64</td>
</tr>
<tr>
<td>通用型 ecs.g7.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>32</td>
<td>1.8837</td>
<td>904.18</td>
<td>904.18</td>
<td>614.84</td>
<td>397.84</td>
<td>271.25</td>
</tr>
<tr>
<td>内存型 ecs.r7.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>64</td>
<td>2.506396</td>
<td>1203.07</td>
<td>1203.07</td>
<td>818.09</td>
<td>529.35</td>
<td>360.92</td>
</tr>
<tr>
<td>计算型 ecs.c7.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>16</td>
<td>1.467716</td>
<td>704.5</td>
<td>704.5</td>
<td>479.06</td>
<td>309.98</td>
<td>211.35</td>
</tr>
<tr>
<td>AMD 计算型 ecs.c7a.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>16</td>
<td>1.056</td>
<td>506.88</td>
<td>506.88</td>
<td>430.85</td>
<td>278.78</td>
<td>192.61</td>
</tr>
<tr>
<td>AMD 通用型 ecs.g7a.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>32</td>
<td>1.584</td>
<td>760.32</td>
<td>760.32</td>
<td>646.27</td>
<td>418.18</td>
<td>288.92</td>
</tr>
<tr>
<td>AMD 内存型 ecs.r7a.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>64</td>
<td>2.146</td>
<td>1030.32</td>
<td>1030.32</td>
<td>875.77</td>
<td>566.68</td>
<td>391.52</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn7i-c8g1.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>30</td>
<td>8.5794</td>
<td>4118.09</td>
<td>4118.09</td>
<td>3500.38</td>
<td>2264.95</td>
<td>1564.88</td>
</tr>
<tr>
<td>存储增强通用型 ecs.g7se.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>32</td>
<td>2.3805</td>
<td>1142.64</td>
<td>1142.64</td>
<td>971.24</td>
<td>628.45</td>
<td>434.2</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn6v-c8g1.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>32</td>
<td>26.46</td>
<td>7620</td>
<td>4572</td>
<td>3429</td>
<td>2209.8</td>
<td>2209.8</td>
</tr>
<tr>
<td>通用型 ecs.g6.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>32</td>
<td>1.8</td>
<td>864</td>
<td>864</td>
<td>734.4</td>
<td>475.2</td>
<td>328.32</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn6i-c8g1.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>31</td>
<td>12.6</td>
<td>3629</td>
<td>3629</td>
<td>1814.5</td>
<td>1161.28</td>
<td>1161.28</td>
</tr>
<tr>
<td>通用平衡增强型 ecs.g6e.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>32</td>
<td>1.98</td>
<td>950.4</td>
<td>950.4</td>
<td>807.84</td>
<td>522.72</td>
<td>361.15</td>
</tr>
<tr>
<td>计算型 ecs.c6.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>16</td>
<td>1.404</td>
<td>673.2</td>
<td>673.2</td>
<td>572.22</td>
<td>370.26</td>
<td>255.82</td>
</tr>
<tr>
<td>内存型 ecs.r6.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>64</td>
<td>2.385</td>
<td>1144.8</td>
<td>1144.8</td>
<td>973.08</td>
<td>629.64</td>
<td>435.02</td>
</tr>
<tr>
<td>突发性能型 ecs.t6-c1m4.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>32</td>
<td>1.7001</td>
<td>489.6</td>
<td>489.6</td>
<td>416.16</td>
<td>269.28</td>
<td>186.05</td>
</tr>
<tr>
<td>高主频计算型 ecs.hfc6.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>16</td>
<td>1.6125</td>
<td>774</td>
<td>774</td>
<td>657.9</td>
<td>425.7</td>
<td>294.12</td>
</tr>
<tr>
<td>高主频通用型 ecs.hfg6.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>32</td>
<td>1.98</td>
<td>950.4</td>
<td>950.4</td>
<td>807.84</td>
<td>522.72</td>
<td>361.15</td>
</tr>
<tr>
<td>高主频内存型 ecs.hfr6.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>64</td>
<td>2.625</td>
<td>1260</td>
<td>1260</td>
<td>1071</td>
<td>693</td>
<td>478.8</td>
</tr>
<tr>
<td>共享标准型 ecs.s6-c1m4.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>32</td>
<td>2.25</td>
<td>648</td>
<td>648</td>
<td>550.8</td>
<td>356.4</td>
<td>246.24</td>
</tr>
<tr>
<td>共享标准型 ecs.s6-c1m2.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>16</td>
<td>1.5003</td>
<td>432</td>
<td>432</td>
<td>367.2</td>
<td>237.6</td>
<td>164.16</td>
</tr>
<tr>
<td>内存平衡增强型 ecs.r6e.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>64</td>
<td>2.625</td>
<td>1260</td>
<td>1260</td>
<td>1071</td>
<td>693</td>
<td>478.8</td>
</tr>
<tr>
<td>计算平衡增强型 ecs.c6e.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>16</td>
<td>1.478</td>
<td>709.2</td>
<td>709.2</td>
<td>602.82</td>
<td>390.06</td>
<td>269.5</td>
</tr>
<tr>
<td>AMD 计算型 ecs.c6a.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>16</td>
<td>1.056</td>
<td>506.88</td>
<td>506.88</td>
<td>430.85</td>
<td>278.78</td>
<td>192.61</td>
</tr>
<tr>
<td>AMD 内存型 ecs.r6a.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>64</td>
<td>2.146</td>
<td>1030.32</td>
<td>1030.32</td>
<td>875.77</td>
<td>566.68</td>
<td>391.52</td>
</tr>
<tr>
<td>AMD 通用型 ecs.g6a.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>32</td>
<td>1.584</td>
<td>760.32</td>
<td>760.32</td>
<td>646.27</td>
<td>418.18</td>
<td>288.92</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn5-c8g1.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>60</td>
<td>15.39</td>
<td>4433</td>
<td>4433</td>
<td>3768.05</td>
<td>2438.15</td>
<td>1684.54</td>
</tr>
<tr>
<td>计算型 ecs.c5.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>16</td>
<td>2.241</td>
<td>644.4</td>
<td>644.4</td>
<td>547.74</td>
<td>354.42</td>
<td>244.87</td>
</tr>
<tr>
<td>通用型 ecs.g5.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>32</td>
<td>3.186</td>
<td>918</td>
<td>918</td>
<td>780.3</td>
<td>504.9</td>
<td>348.84</td>
</tr>
<tr>
<td>内存型 ecs.r5.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>64</td>
<td>4.077</td>
<td>1173.6</td>
<td>1173.6</td>
<td>997.56</td>
<td>645.48</td>
<td>445.97</td>
</tr>
<tr>
<td>密集计算型 ecs.ic5.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>8</td>
<td>2.124</td>
<td>612</td>
<td>612</td>
<td>520.2</td>
<td>336.6</td>
<td>232.56</td>
</tr>
<tr>
<td>通用网络增强型 ecs.g5ne.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>32</td>
<td>3.902777</td>
<td>1124</td>
<td>1124</td>
<td>955.4</td>
<td>618.2</td>
<td>427.12</td>
</tr>
<tr>
<td>本地SSD性能增强型 ecs.i4p.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>32</td>
<td>3.560625</td>
<td>1709.1</td>
<td>1709.1</td>
<td>1452.73</td>
<td>940</td>
<td>649.46</td>
</tr>
<tr>
<td>本地SSD型 ecs.i3.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>64</td>
<td>3.705</td>
<td>1778.4</td>
<td>1778.4</td>
<td>1511.64</td>
<td>978.12</td>
<td>675.79</td>
</tr>
<tr>
<td>本地SSD型 ecs.i3g.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>32</td>
<td>2.52</td>
<td>1209.6</td>
<td>1209.6</td>
<td>1028.16</td>
<td>665.28</td>
<td>459.65</td>
</tr>
<tr>
<td>本地SSD型 ecs.i2.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>64</td>
<td>3.393</td>
<td>1627.2</td>
<td>1627.2</td>
<td>1383.12</td>
<td>894.96</td>
<td>618.34</td>
</tr>
<tr>
<td>本地SSD型 ecs.i2g.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>32</td>
<td>2.7657</td>
<td>1327.5</td>
<td>1327.5</td>
<td>1128.38</td>
<td>730.13</td>
<td>1327.5</td>
</tr>
<tr>
<td>本地SSD网络增强型 ecs.i2ne.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>64</td>
<td>3.5559</td>
<td>1708.56</td>
<td>1708.56</td>
<td>1452.28</td>
<td>939.71</td>
<td>649.25</td>
</tr>
<tr>
<td>本地SSD网络增强型 ecs.i2gne.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>32</td>
<td>2.9043</td>
<td>1394.1</td>
<td>1394.1</td>
<td>1184.98</td>
<td>766.75</td>
<td>529.76</td>
</tr>
<tr>
<td>大数据网络增强型 ecs.d1ne.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>32</td>
<td>6.68</td>
<td>1925</td>
<td>1925</td>
<td>1925</td>
<td>1925</td>
<td>1925</td>
</tr>
<tr>
<td>经济型 ecs.e-c1m4.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>32</td>
<td>1.215</td>
<td>583.2</td>
<td>583.2</td>
<td>349.92</td>
<td>221.62</td>
<td>221.62</td>
</tr>
<tr>
<td>经济型 ecs.e-c1m2.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>16</td>
<td>0.81</td>
<td>388.8</td>
<td>388.8</td>
<td>233.28</td>
<td>147.74</td>
<td>147.74</td>
</tr>
</tbody>
</table>

附：阿里云服务器CPU与内存选择建议
1、CPU核心数选择建议
一般小型网站，如个人网站、中小型企业网站等，使用4核已经足够。如果网站并发数据较多，中等网站的，使用8核大多能满足。像商城类、大型门户等，建议使用8核、16核及以上。

2、内存选择建议
内存决定网站打开速度  内存是数据的中转站，也是决定网站打开速度的重要因素。内存越大，可用缓存越大，打开速度也就越快。可以根据网站的规模选择合适的配置，一般应用选择1G内存，超过50g的硬盘配置是足够的。如果对云服务器租用配置要求较高，你可以选择4G内存以上，建议和CPU同比例增长，比如1核选2G内存，4核选8G内存，8核选16G和32内存，大多数服务可以按这样来算，除了特殊性应用场景除外。
3、实例规格选择建议

• 个人和普通企业用户推荐选择经济型e和通用算力型u1实例即可，经济型e实例具有100?能基线，性能强劲，性价比很高，广泛适用于建站等轻量应用，通用算力型u1实例属于适用偏重与计算应用的实例，适用Web服务器、广告、游戏等企业通用业务场景。
  
• 而对云服务器性能要求跟高一点的企业级用户，可以重点考虑计算型c7和c8a与c8i、通用型g7和g8a与g8i实例的云服务器，其中通用型实例具有安全、稳定的特点，适合各类通用场景，内存型实例适合各种需要高内存的应用场景，例如适用数据分析与挖掘等。另外计算型c7、通用型g7和通用型内存型r7实例属于最新第七代云服务器实例，采用第三代至强?可扩展处理器（代号"IceLake") 以及阿里云自研的第三代神龙云服务器架构， 标配ESSD云盘，整机算力是上一代的2.6倍， 网络、存储IO性能大范围提升。
  
• 老用户可以重点考虑通用算力型u1实例，其云服务器性能强于共享型云服务器，略微弱与计算型、通用型等企业级云服务器实例，由于老用户无法购买活动中的其他实例云服务器，选择通用算力型 u1实例是最划算且实用的。