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# 建議的 CPU 執行個體
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無論您是預算有限、正在了解深度學習，或是只想要執行預測服務，CPU 類別都提供許多價格合理的選項。有些架構利用 Intel 的 MKL DNN，可加速 C5 （並非所有區域皆提供） CPU 執行個體類型的訓練和推論。如需 CPU 執行個體類型的資訊，請參閱 [EC2 執行個體類型](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/)，然後選取**運算最佳化**。

**注意**  
模型的大小應該是選擇執行個體的因素。如果您的模型超過執行個體的可用 RAM，請為您的應用程式選擇具有足夠記憶體的不同執行個體類型。
+ [Amazon EC2 C5 執行個體](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/c5/)最多有 72 vCPUs。C5 執行個體擅長科學建模、批次處理、分散式分析、高效能運算 (HPC)，以及機器學習和深度學習推論。

**接下來**  
[建議的 Inferentia 執行個體](inferentia.md)