虛擬化平臺至今已經發展了十多年的時間。其中 Hyper-V 技術現在也已經是第三代版本。用戶對于虛擬化計算也越來越接受，這也有了公有云發展的基礎。然而在很多時候，用戶在使用基于 Hyper-V 的 Azure 平臺時，仍然有關于虛擬機計算能力的疑問，例如 :

• 虛擬化的功能的確很強大，但是會不會有性能問題，運行在 Hyper-V 平臺的虛擬機是不是比 Hyper-V 服務器的性能要差？
• 在 Azure 平臺上，由于 Azure 是多租戶的系統，為了公平起見，是不是所有同一個大小，或是同一系列的虛擬機都會部署在同一種型號的物理服務器上？
• 我看到有的虛擬機使用的是 Intel 系列的 CPU，有的服務器使用的是 AMD 的 CPU，它們的主頻，性能都不同，為什么收費是相同的，是不是當中存在欺詐和不平等的行為？

今天，我們來詳細了解一下 Azure（Hyper-V）平臺上的虛擬機計算能力。在具體了解虛擬機的計算能力之前，我們先來設定一個計算能力的衡量標準。目前業界有很多 CPU 的評測工具。為簡單起見，我選擇的是 wPrime，原因是：

• 容易使用，測試方法就是計算 10 億內的所有自然數的平方根。
• 可以很方便選擇多個工作線程，這樣在多 CPU 的虛擬機上可以靈活配置。
• 測試不涉及內存和磁盤系統，結果也相對單純。運算時間越長，運算能力越差。

需要指出的是 wPrime 只是為了便于本文描述性能而采用的工具，其僅僅測試了虛擬機 CPU 能力的某一個方面，并不代表微軟官方對于虛擬機計算能力的測試方法。本文中實測的數據僅僅是來自于一個或幾個特定實例，更多是用于表達不同虛擬機大小之間的比例關系，不作為官方衡量的依據。

針對于某些虛擬機計算能力的測試，實際上官方已經公布了一些數據。而這些數據是基于業界公認的測試方案，如 SPECint 2006 等。

• Linux VM 的計算基準測試分數
• Windows VM 的計算基準測試分數

眾所周知， Azure 平臺是基于 Hyper-V 架構的。為了理解 Azure 平臺的虛擬機計算能力，我們需要初步了解下 Hyper-V 架構。

此處并不需要詳細了解圖中所有方格代表的組件的工作原理，只需知道 Hyper-V 平臺存在兩種分區(Partition)。其中最常用的一個分區，Child Partition，也就是我們通常意義上講的虛擬機。值得注意的是另一個特殊分區，Root Partition，它是一個管理分區，用來管理物理主機的設備驅動、電源管理、設備熱插拔等。同時，也是唯一可以直接訪問物理主機硬件資源的分區。此時，大家可能已經明白，在一臺 Hyper-V 服務器上，當我們連接上電源、鍵盤、鼠標、顯示器，在本地登錄時，我們實際上就是登陸了 Root Partition 這樣一臺虛擬機。而其他的 Child Partition 和 Root Partition 是并行的關系，Child Partition（虛擬機）并不是運行在 Root Partition 內部的。

問題一：通常運行在所謂的控制臺（Console）中的應用程序，實際上是運行在 Root Partition 這樣一臺虛擬機里的。那 Root Partition 和 Child Partition 的運算能力有區別嗎？通過 wPrime 進行第一個計算能力測試：在 Hyper-V 主機(Root Partition) 以及與其屬于同一物理服務器中的同樣核數的虛擬機上計算 10 億內的所有自然數的平方根。為保證數據準確，每臺機器計算兩次。結果如下：

分區測試一測試二CPU 性能

Child Partition	236 秒	236 秒
Root Partition	227 秒	229 秒

考慮到虛擬機內部在測試時還有一定的 CPU 使用，以及 Root Partition 在 Hyper-V 的框架中的確有一些優勢，但是從測試結過上看，差距微乎其微，在 3% 左右。因此，為個人認為從計算能力來看，Child Partition 和 Root Partition 是不存在差異的。

另外，我們注意到，Root Partition 和 Child Partition 顯示的 CPU 的型號是一致的，都是 i7-4770 @3.4GHz。其實這在 Hyper-V 的架構上也可以理解。我們可以把物理主機的 CPU 資源看作是一個資源池，這個資源池原則上根據虛擬機的邏輯 CPU 的個數，來平均分配給各個虛擬機。當每個 CPU 使用自己的時間片時，他就可以使用物理 CPU 的主頻來完成自己的計算任務。

這時，大家可能有一個疑問，在同一臺 Hyper-V 主機上運行的虛擬機的 CPU 是否有同樣的計算能力？換句話說，這些邏輯 CPU 是不是能夠以同等機會拿到 CPU 的時間片，當它拿到 CPU 時間片后，是不是就能夠以物理主機的主頻來完成計算任務？我們來看一看 Hyper-V 上的虛擬機的 CPU 配置就清楚了：

在 Hyper-V 控制臺程序中，對于虛擬機 CPU 配置有以下幾部分：

CPU 配置缺省值說明

Virtual Machine Reserve	缺省為 0	系統為該虛擬機保留的 CPU 資源
Virtual Machine Limit	缺省為 100	該虛擬機可以達到的性能比例
Relative Weight	缺省為 100	該虛擬機在系統分配資源時的比重

第一個選項為虛擬機保留更多的資源，第二個選項限定了虛擬機是否可以完全使用物理資源，第三個選項設定了該虛擬機同其他虛擬機相比取得 CPU 時間片的幾率。其中第二第三個選項回答了我們之前的疑問：在同一臺物理主機上運行的虛擬機，他們取得時間片的幾率是可以調整的，當虛擬機獲得時間片之后，我們也可以限定它是否可以完全利用 CPU 的最大性能。簡單的進行測試，當我們把 Virtual Machine Limit 的值從 100 改成 50，即表明該虛擬機只可以使用 50 的最大性能，測試結果如下：

Virtual Machine Limit測試一測試二CPU 性能

Limit = 100	330 秒	332 秒
Limit = 50	680 秒	679 秒

從測試中可以看出，當虛擬機的上限被設定時，虛擬機的計算能力也相應被限定，盡管 Task Manager 中 CPU 的硬件型號及處理速度還和物理硬件保持一致。

小結：

• Root Partition 和 Child Partition 在計算能力上沒有顯著的差異。
• 虛擬機的 CPU 類型與其物理主機的類型一致。它僅僅是一個硬件信息，而不代表計算能力。
• 在同一臺物理主機上運行的多個虛擬機，Hyper-V 完全有能力控制單個虛擬機的計算能力。

同時，這也回答了我們在文章開頭提到的第二個問題，同一大小，同一類型的虛擬機并不是一定部署在同一種硬件設備上。Hyper-V 可以控制虛擬機的計算能力。

在 Azure 平臺上，我們定義了很多虛擬機的大小標準，其中只有 Dv2 系列和 F 系列的虛擬機指定了其是基于最新一代 2.4 GHz Intel Xeon E5-2673 v3 (Haswell) 處理器。對于其他系列的虛擬機，Azure 并不保證其 CPU 的架構是 Intel 或是 AMD。另外，對于 A 系列的虛擬機，可以被放置在很多不同 CPU 類型的物理主機上。由于物理機房的服務器是在持續更新的過程中，其物理主機的運算能力存在差異。但是根據我們之前的對于 Hyper-V 主機的分析可以得知，通過限定虛擬機 CPU 資源（可以獲得的時間片的幾率，可以使用的物理資源的限定）的獲取，盡管主機的類型不同，用戶得到的是一致的 CPU 處理性能體驗。

既然說到是一致的計算能力體驗，就存在一個衡量的標準。這也就是在 Azure 中引入 Azure Compute Unit（ACU）的原因。ACU 并不是一個絕對數值，而是我們將 A1 系列的虛擬機的單個 CPU 計算能力定為 100，其他大小的虛擬機的單個 CPU 計算能力為 A1 的倍數。例如，Dv2 系列虛擬機的單個 CPU 的計算能力是 A1 系列的 2.1 到 2.5 倍，其 ACU 值為 210 到 250。我們在 A，Av2 和 D 系列上來重復 wPrime 測試 ：

• A: Intel Xeon E5-2660 0 @2.20GHz
• Av2：Intel Xeon E5-2660 0 @2.20GHz
• Dv2：Intel Xeon E5-2673 v3 @2.40GHz

大小CPU 數ACU/CPUACU 總計測試一測試二實測計算能力

A1	1	100	100	3830 秒	3822 秒	100
A2	2	100	200	1926 秒	1896 秒	200
A3	4	100	400	952 秒	940 秒	404
A4	8	100	800	476 秒	471 秒	807
A1_v2	1	100	100	3853 秒	3729 秒	101
A2_v2	2	100	200	1883 秒	1845 秒	205
A3_v2	4	100	400	923 秒	967 秒	405
A4_v2	8	100	800	466 秒	466 秒	821
D1_v2	1	210-250	210-250	1826 秒	1833 秒	209
D2_v2	2	210-250	420-500	902 秒	902 秒	424
D3_v2	4	210-250	840-1000	429 秒	428 秒	894
D4_v2	8	210-250	1680-2000	221 秒	221 秒	1731

?備注

實測計算能力以兩次測試的平均值與 A1 的平均值 3826 相比，得到的計算能力。

在測試過程中，有 A 系列的虛擬機是使用 AMD Opteron Processor 4171 HE 的 CPU。根據 wPrime 的測試結果，A1 到 A4 之間雖然保證相應的比例關系，但不難發現同之前的 Intel 系列 CPU 的結果差距較大。其實這也是一個正常的結果，CPU 計算能力的測定往往同測試程序的編譯代碼，CPU 架構，服務器設計息息相關。在考慮 CPU 的計算能力時，往往需要綜合考慮整型計算，浮點計算等等的測試結果。

大小CPU 數ACU/CPUACU 總計測試一測試二

A1	1	100	100	2867 秒	2832 秒
A2	2	100	200	1462 秒	1389 秒
A3	4	100	400	724 秒	719 秒
A4	8	100	800	350 秒	345 秒

針對于使用不同 CPU 架構的虛擬機的計算能力，微軟內部測試結果（結果暫未公開）表明，針對于 A 系列的虛擬機，AMD Opteron Processor 4171 HE 的單個 vCPU 的計算能力稍稍高于 Intel Xeon E5-2660 0 @2.20GHz，但誤差也僅僅在 5% 附近。這個數據可能和大多數用戶印象中的結論相反。使用 AMD 處理器的虛擬機在性能上并不弱于 Intel 處理器。

從以上的測試結果以及架構分析中，我們可以確認盡管在 Azure 平臺存在不同的物理主機類型，但是這對于 Azure 標注的虛擬機計算能力，用戶可以得到一致的計算能力。

不同的主機型號，不同的 CPU 架構， ACU 數值可以得到控制以保證一致的計算體驗。

當虛擬機的大小改變時，實際的計算能力根據 ACU 的標稱值線性增長。

不同的虛擬機系列，都可以根據以 A1 系列換算的 ACU 數值，達到相應的計算能力。

?

?

Azure 計算單位 (ACU) 這一概念提供一種比較 Azure SKU 的計算 (CPU) 性能的方法。?這有助于輕松確定最有可能滿足性能需求的 SKU。?ACU 目前在小型 (Standard_A1) VM 上標準為 100，而所有其他 SKU 表示 SKU 在運行標準基準測試時大約可以有多快。

?重要

ACU 只是一種規則。?工作負荷的結果可能會有所不同。

?

SKU 系列ACU\vCPUvCPU：核心

A0	50	1:1
A1 - A4	100	1:1
A5 - A7	100	1:1
A1_v2 - A8_v2	100	1:1
A2m_v2 - A8m_v2	100	1:1
D1 - D14	160 - 250	1:1
D1_v2 - D15_v2	210 - 250*	1:1
DS1 - DS14	160 - 250	1:1
DS1_v2 - DS15_v2	210 - 250*	1:1
D_v3	160 - 190*	2:1***
Ds_v3	160 - 190*	2:1***
E_v3	160 - 190*	2:1***
Es_v3	160 - 190*	2:1***
F2s_v2 - F72s_v2	195 - 210*	2:1***
F1 - F16	210 - 250*	1:1
F1s - F16s	210 - 250*	1:1
M	160 - 180	2:1***

*ACU 使用 Intel? Turbo 技術來增加 CPU 頻率和提升性能。?性能提升程度可能因 VM 大小、工作負荷和同一主機上運行的其他工作負荷而有所不同。

***超線程，能夠運行嵌套虛擬化

有關各種大小的詳細信息，請訪問以下鏈接：

• 通用
• 內存優化
• 計算優化
• GPU 優化

總結

以上是生活随笔為你收集整理的理解 Azure 平台中虚拟机的计算能力的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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