Tailles de machine virtuelle à calcul optimiséCompute optimized virtual machine sizes

Les tailles de machine virtuelle optimisées pour le calcul ont un ratio processeur/mémoire élevé et conviennent aux serveurs web, appliances réseau, processus de traitement par lots et serveurs d’applications à trafic moyen.Compute optimized VM sizes have a high CPU-to-memory ratio and are good for medium traffic web servers, network appliances, batch processes, and application servers. Cet article fournit des informations sur le nombre de processeurs virtuels, de disques de données et de cartes réseau ainsi que sur la bande passante réseau et le débit de stockage pour chaque taille de ce regroupement.This article provides information about the number of vCPUs, data disks, and NICs as well as storage throughput and network bandwidth for each size in this grouping.

La série Fsv2 repose sur le processeur Intel® Xeon® Platinum 8168, avec une vitesse d’horloge turbo pour tous les noyaux de 3,4 GHz et une fréquence turbo monocœur maximale de 3,7 GHz.Fsv2-series is based on the Intel® Xeon® Platinum 8168 processor, featuring a sustained all core Turbo clock speed of 3.4GHz and a maximum single-core turbo frequency of 3.7 GHz. Les instructions Intel® AVX-512, une nouveauté sur les processeurs évolutifs Intel, fourniront jusqu'à 2X plus de performances pour les charges de travail de traitement vectoriel pour les opérations en virgule flottante simple ou double précision.Intel® AVX-512 instructions, which are new on Intel Scalable Processors, will provide up to a 2X performance boost to vector processing workloads on both single and double precision floating point operations. En d’autres termes, elles sont très rapides pour les charges de travail de calcul.In other words, they are really fast for any computational workload.

Affichant le coût le plus bas par heure, la série Fsv2 offre le meilleur rapport prix-performances de la gamme Azure si l’on considère les unités de calcul Azure (ACU) par processeur virtuel.At a lower per-hour list price, the Fsv2-series is the best value in price-performance in the Azure portfolio based on the Azure Compute Unit (ACU) per vCPU.

Série Fsv2 1Fsv2-series 1

ACU : 195 - 210ACU: 195 - 210

Premium Storage : Pris en chargePremium Storage: Supported

Mise en cache du Stockage Premium : Pris en chargePremium Storage caching: Supported

SizeSize Processeurs virtuelsvCPU's Mémoire : GioMemory: GiB Stockage temporaire (SSD) en GioTemp storage (SSD) GiB Disques de données max.Max data disks Débit de stockage temporaire et mis en cache max. : IOPS / MBps (taille du cache en Gio)Max cached and temp storage throughput: IOPS / MBps (cache size in GiB) Débit du disque non mis en cache max. : IOPS / MBpsMax uncached disk throughput: IOPS / MBps Nombre max de cartes réseau / Bande passante réseau attendue (MBps)Max NICs / Expected network bandwidth (Mbps)
Standard_F2s_v2Standard_F2s_v2 22 44 1616 44 4 000 / 31 (32)4000 / 31 (32) 3 200 / 473200 / 47 2 / 8752 / 875
Standard_F4s_v2Standard_F4s_v2 44 88 3232 88 8 000 / 63 (64)8000 / 63 (64) 6 400 / 956400 / 95 2/1 7502 / 1750
Standard_F8s_v2Standard_F8s_v2 88 1616 6464 1616 16 000 / 127 (128)16000 / 127 (128) 12 800 / 19012800 / 190 4/3 5004 / 3500
Standard_F16s_v2Standard_F16s_v2 1616 3232 128128 3232 32 000 / 255 (256)32000 / 255 (256) 25 600 / 38025600 / 380 4/7 0004 / 7000
Standard_F32s_v2Standard_F32s_v2 3232 6464 256256 3232 64 000 / 512 (512)64000 / 512 (512) 51 200 / 75051200 / 750 8/14 0008 / 14000
Standard_F48s_v2Standard_F48s_v2 4848 9696 384384 3232 96 000 / 768 (768)96000 / 768 (768) 76 800 / 1 10076800 / 1100 8 / 21 0008 / 21000
Standard_F64s_v2Standard_F64s_v2 6464 128128 512512 3232 128 000 / 1 024 (1 024)128000 / 1024 (1024) 80 000 / 1 10080000 / 1100 8/28 0008 / 28000
Standard_F72s_v22, 3Standard_F72s_v22, 3 7272 144144 576576 3232 144 000 / 1 152 (1 520)144000 / 1152 (1520) 80 000 / 1 10080000 / 1100 8 / 300008 / 30000

1 Machines virtuelles de série Fsv2 dotées de la technologie Hyper-Threading d’Intel®1 Fsv2-series VM’s feature Intel® Hyper-Threading Technology

2 Plus de 64 processeurs virtuels nécessitent l’un de ces systèmes d’exploitation invités pris en charge : Windows Server 2016, Ubuntu 16.04 LTS, SLES 12 SP2 et Red Hat Enterprise Linux, CentOS 7.3 ou Oracle Linux 7.3 avec LIS 4.2.12 More than 64 vCPU’s require one of these supported guest OSes: Windows Server 2016, Ubuntu 16.04 LTS, SLES 12 SP2, and Red Hat Enterprise Linux, CentOS 7.3, or Oracle Linux 7.3 with LIS 4.2.1

3 L’instance est isolée sur un matériel dédié à un client unique.3 Instance is isolated to hardware dedicated to a single customer.

Définitions des tailles de tablesSize table definitions

  • La capacité de stockage est indiquée en unités de Gio ou 1 024^3 octets.Storage capacity is shown in units of GiB or 1024^3 bytes. Lors de la comparaison de disques mesurés en Go (1 000^3 octets) à des disques mesurés en Gio (1 024^3) n’oubliez pas que les indications de capacité en Gio peuvent sembler plus petites.When comparing disks measured in GB (1000^3 bytes) to disks measured in GiB (1024^3) remember that capacity numbers given in GiB may appear smaller. Par exemple, 1 023 Gio = 1 098,4 GoFor example, 1023 GiB = 1098.4 GB
  • Le débit de disque est mesuré en opérations d’entrée/sortie par seconde (IOPS) et Mbit/s où Mbit/s = 10^6 octets par seconde.Disk throughput is measured in input/output operations per second (IOPS) and MBps where MBps = 10^6 bytes/sec.
  • Les disques de données peuvent fonctionner en mode avec ou sans mise en cache.Data disks can operate in cached or uncached modes. En cas de fonctionnement du disque de données avec mise en cache, le mode de mise en cache hôte est défini sur ReadOnly ou ReadWrite.For cached data disk operation, the host cache mode is set to ReadOnly or ReadWrite. En cas de fonctionnement du disque de données sans mise en cache, le mode de mise en cache hôte est défini sur Aucun.For uncached data disk operation, the host cache mode is set to None.
  • Si vous souhaitez obtenir des performances optimales pour vos machines virtuelles, vous devez limiter le nombre de disques de données à 2 disques par processeur virtuel.If you want to get the best performance for your VMs, you should limit the number of data disks to 2 disks per vCPU.
  • La bande passante réseau attendue est la bande passante agrégée maximale qui est allouée par type de machine virtuelle entre toutes les cartes réseau, pour toutes les destinations.Expected network bandwidth is the maximum aggregated bandwidth allocated per VM type across all NICs, for all destinations. Les limites supérieures ne sont pas garanties, mais servent de points de repère pour sélectionner le type de machine virtuelle adapté à l’application prévue.Upper limits are not guaranteed, but are intended to provide guidance for selecting the right VM type for the intended application. Les performances réseau réelles dépendent de nombreux facteurs, notamment la congestion du réseau, les charges de l’application, ainsi que les paramètres réseau.Actual network performance will depend on a variety of factors including network congestion, application loads, and network settings. Pour plus d’informations sur l’optimisation du débit du réseau, consultez Optimisation du débit du réseau pour Windows et Linux.For information on optimizing network throughput, see Optimizing network throughput for Windows and Linux. Pour atteindre la performance réseau attendue sous Linux ou Windows, il peut être nécessaire de sélectionner une version spécifique ou d’optimiser votre machine virtuelle.To achieve the expected network performance on Linux or Windows, it may be necessary to select a specific version or optimize your VM. Pour plus d’informations, consultez Tester de manière fiable le débit d’une machine virtuelle.For more information, see How to reliably test for virtual machine throughput.

Autres taillesOther sizes

Étapes suivantesNext steps

Lisez-en davantage sur les Unités de calcul Azure (ACU) pour découvrir comment comparer les performances de calcul entre les références Azure.Learn more about how Azure compute units (ACU) can help you compare compute performance across Azure SKUs.