阿里雲倚天 710 處理器是甚麼？倚天 ECS g8y、c8y、r8y 規格族完整介紹
倚天 710 处理器是什么？阿里云倚天服务器ECS实例规格族g8y、c8y、r8y 规格族完整介绍
阿里雲倚天雲伺服器採用自研倚天 710 ARM v9 處理器及新一代 CIPU 架構，提供通用型 g8y、計算型 c8y 和記憶體型 r8y 三種 ECS 規格族。倚天 710 支援 int8、bfloat16，最多可提升 2 倍推理性能；CIPU 網絡性能上限達 2000w PPS，適用於雲原生、影片編解碼及 AI 推理等場景。
2026-10-24 7
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简介： 阿里云倚天云服务器搭载自研倚天710 ARM处理器与新一代CIPU架构，通过硬件加速显著提升计算、存储、网络性能，提供计算型（c8y）、通用型（g8y）、内存型（r8y）三大实例族，适用于云原生、视频编解码、AI推理及高性能计算等场景，兼具高性价比与安全可信。阿里云倚天服务器官网：https://t.aliyun.com/U/XwiHgK
倚天云服务器是什么？倚天云服务器采用倚天710处理器，基于新一代CIPU架构，通过芯片快速路径加速手段完成计算、存储、网络性能的数量级提升，支持计算型(c8y)、通用型(g8y)、内存型(r8y)三种规格族，有效应用于云原生、视频编解码、高性能计算、基于CPU的机器学习和游戏服务等场景。详细查看 🔥 阿里云倚天服务器官网 如下图：
倚天服务器优势
超高性价比
采用ARM v9架构处理器，支持SVE2指令集。适合视频编解码、AI推理、Web服务、大数据等各种计算密集型、通用型场景。
丰富的生态
倚天云服务器支持Alibaba Cloud Linux 3、Anolis OS、Ubuntu等主流操作系统。同时支持百余款开源软件以及多款阿里云主流PaaS产品，例如RDS、ACK等。
安全增强
支持vTPM特性，依托TPM/TCM芯片，实现从服务器到实例的启动链可信度量。
倚天服务器免费试用
倚天服务器在哪申请？在 ✅ 阿里云免费中心 申请，如下图，可以申请倚天服务器试用：
倚天服务器功能支持
倚天710处理器
- 高能效比：倚天710芯片是采用ARM v9架构的处理器，能效比大幅提升。
- AI加速：针对机器学习工作负载，支持int8、bfloat16，至多可提高2倍的推理性能。
新一代CIPU
- 存储、网络加速：将存储、网络功能卸载到专有硬件，已提供高性能和高安全性，网络性能上限可达2000w PPS。
- 支持eRDMA：支持eRDMA协议，性价比大幅提升。
- 2 * 100Gb网络：对比上一代CIPU架构，网络带宽提升1倍。
支持主流生态软件
- 多款操作系统：支持Alibaba Cloud Linux 3、Anolis OS、Ubuntu等主流操作系统。
- 主流开源软件：支持数据库、大数据、AI等主流开源软件。
- 主流PaaS产品：支持RDS、ACK、PAI等主流onECS产品。
倚天服务器实例规格族
倚天服务器ECS实例规格族支持计算型(c8y)、通用型(g8y)、内存型(r8y)三种：
通用型实例规格族g8y
实例规格 |
vCPU |
内存（GiB） |
网络带宽基础/突发（Gbit/s） |
网络收发包PPS |
连接数 |
多队列 |
弹性网卡 |
单网卡私有IPv4地址数 |
单网卡IPv6地址数 |
最大挂载数据盘数量 |
云盘IOPS基础/突发 |
云盘带宽基础/突发（Gbit/s） |
ecs.g8y.small |
1 |
4 |
1/10 |
50万 |
最高25万 |
1 |
2 |
3 |
3 |
5 |
1万/最高11万 |
1/最高10 |
ecs.g8y.large |
2 |
8 |
2/10 |
90万 |
最高25万 |
2 |
3 |
6 |
6 |
8 |
2万/最高11万 |
1.5/最高10 |
ecs.g8y.xlarge |
4 |
16 |
3/10 |
100万 |
最高25万 |
4 |
4 |
15 |
15 |
8 |
4万/最高11万 |
2/最高10 |
ecs.g8y.2xlarge |
8 |
32 |
5/10 |
160万 |
最高25万 |
8 |
4 |
15 |
15 |
16 |
5万/最高11万 |
3/最高10 |
ecs.g8y.4xlarge |
16 |
64 |
10/25 |
300万 |
40万 |
16 |
8 |
30 |
30 |
16 |
8万/最高11万 |
5/最高10 |
ecs.g8y.8xlarge |
32 |
128 |
16/25 |
500万 |
75万 |
32 |
8 |
30 |
30 |
16 |
12.5万 |
10 |
ecs.g8y.16xlarge |
64 |
256 |
32/无 |
1000万 |
150万 |
64 |
8 |
30 |
30 |
32 |
25万 |
16 |
ecs.g8y.32xlarge |
128 |
512 |
64/无 |
2000万 |
300万 |
64 |
15 |
30 |
30 |
32 |
50万 |
32 |
计算型实例规格族c8y
实例规格 |
vCPU |
内存（GiB） |
网络带宽基础/突发（Gbit/s） |
网络收发包PPS |
连接数 |
多队列 |
弹性网卡 |
单网卡私有IPv4地址数 |
单网卡IPv6地址数 |
最大挂载数据盘数量 |
云盘IOPS基础/突发 |
云盘带宽基础/突发（Gbit/s） |
ecs.c8y.small |
1 |
2 |
1/10 |
50万 |
最高25万 |
1 |
2 |
3 |
3 |
5 |
1万/最高11万 |
1/最高10 |
ecs.c8y.large |
2 |
4 |
2/10 |
90万 |
最高25万 |
2 |
3 |
6 |
6 |
8 |
2万/最高11万 |
1.5/最高10 |
ecs.c8y.xlarge |
4 |
8 |
3/10 |
100万 |
最高25万 |
4 |
4 |
15 |
15 |
8 |
4万/最高11万 |
2/最高10 |
ecs.c8y.2xlarge |
8 |
16 |
5/10 |
160万 |
最高25万 |
8 |
4 |
15 |
15 |
16 |
5万/最高11万 |
3/最高10 |
ecs.c8y.4xlarge |
16 |
32 |
10/25 |
300万 |
40万 |
16 |
8 |
30 |
30 |
16 |
8万/最高11万 |
5/最高10 |
ecs.c8y.8xlarge |
32 |
64 |
16/25 |
500万 |
75万 |
32 |
8 |
30 |
30 |
16 |
12.5万 |
10 |
ecs.c8y.16xlarge |
64 |
128 |
32/无 |
1000万 |
150万 |
64 |
8 |
30 |
30 |
32 |
25万 |
16 |
ecs.c8y.32xlarge |
128 |
256 |
64/无 |
2000万 |
300万 |
64 |
15 |
30 |
30 |
32 |
50万 |
32 |
内存型实例规格族r8y
实例规格 |
vCPU |
内存（GiB） |
网络带宽基础/突发（Gbit/s） |
网络收发包PPS |
连接数 |
多队列 |
弹性网卡 |
单网卡私有IPv4地址数 |
单网卡IPv6地址数 |
最大挂载数据盘数量 |
云盘IOPS基础/突发 |
云盘带宽基础/突发（Gbit/s） |
ecs.r8y.small |
1 |
8 |
1/10 |
50万 |
最高25万 |
1 |
2 |
3 |
3 |
5 |
1万/最高11万 |
1/最高10 |
ecs.r8y.large |
2 |
16 |
2/10 |
90万 |
最高25万 |
2 |
3 |
6 |
6 |
8 |
2万/最高11万 |
1.5/最高10 |
ecs.r8y.xlarge |
4 |
32 |
3/10 |
100万 |
最高25万 |
4 |
4 |
15 |
15 |
8 |
4万/最高11万 |
2/最高10 |
ecs.r8y.2xlarge |
8 |
64 |
5/10 |
160万 |
最高25万 |
8 |
4 |
15 |
15 |
16 |
5万/最高11万 |
3/最高10 |
ecs.r8y.4xlarge |
16 |
128 |
10/25 |
300万 |
40万 |
16 |
8 |
30 |
30 |
16 |
8万/最高11万 |
5/最高10 |
ecs.r8y.8xlarge |
32 |
256 |
16/25 |
500万 |
75万 |
32 |
8 |
30 |
30 |
16 |
12.5万 |
10 |
ecs.r8y.16xlarge |
64 |
512 |
32/无 |
1000万 |
150万 |
64 |
8 |
30 |
30 |
32 |
25万 |
16 |
ecs.r8y.32xlarge |
128 |
1024 |
64/无 |
2000万 |
300万 |
64 |
15 |
30 |
30 |
32 |
50万 |
32 |
X86向倚天ARM架构迁移：
阿里云倚天服务器实例可轻松实现X86向ARM的迁移，如下图：
倚天服务器应用场景
视频编解码
无超线程，单核处理性能强，核数多，并发能力强，提升视频场景性能
Android in Cloud (AIC)
无需安装二进制转换工具即可运行应用程序，从而拥有原生 Android体验
AI推理场景
支持SVE2矢量指令集，增加矩阵相关运算的支持，支持支持int8、bfloat16，提升ML场景性能
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