云服务器
大多数云主机配置以 vCPU（虚拟 CPU） 来标注计算资源，主要原因如下：
1. 抽象物理硬件，提供统一衡量标准
- 云服务提供商的底层物理服务器可能使用不同型号、架构（如 Intel、AMD、ARM）、核心数和性能的 CPU。
- 直接使用“CPU 核心”或具体型号标注会带来混淆（例如：一个老款 E5 的核心 ≠ 一个新款 Ice Lake 的核心）。
- vCPU 是一种抽象单位，代表分配给虚拟机的逻辑处理器资源，屏蔽了底层硬件差异，为用户提供了统一、可比较的计算能力参考。
2. 反映虚拟化环境中的实际可用计算能力
- 在虚拟化环境中，一台物理 CPU 的多个核心可以通过超线程（Hyper-Threading）或虚拟化技术被划分为多个 vCPU。
- 每个 vCPU 对应一个可被操作系统调度的逻辑处理器，用户的应用程序可以像使用真实 CPU 一样使用它。
- 因此，用 vCPU 能更准确地表达虚拟机在运行时能并发处理任务的能力。
3. 便于资源配额管理与计费
- 云平台按资源使用量计费（如按 vCPU 小时），vCPU 是一个清晰、可量化的计量单位。
- 配合内存（GB）、存储（GB）、网络带宽等，形成标准化的资源配置套餐（如 2 vCPU + 8 GB RAM）。
- 有利于实现弹性伸缩、资源调度和成本控制。
4. 支持灵活的资源调度与多租户共享
- 云平台通过虚拟化技术将物理 CPU 资源动态分配给多个租户的虚拟机。
- vCPU 允许云平台进行 超售（overcommitment），即分配的 vCPU 总数可以超过物理核心数（假设并非所有 VM 同时满负载运行），从而提高资源利用率。
- 但每个 vCPU 仍保证一定的调度优先级和时间片，保障服务质量。
5. 与用户需求匹配：关注的是“算力”，而非物理细节
- 大多数用户关心的是“我的应用能跑多快”、“能不能支持高并发”，而不是底层是哪种 CPU。
- vCPU 提供了一个相对直观的性能指标，配合基准测试（如 AWS 的 EC2 Compute Units 或阿里云的 vCPU 性能等级），帮助用户预估性能表现。
补充说明：vCPU ≠ 物理核心
- 一个 vCPU 通常对应一个物理核心上的一个逻辑处理器（例如，一个支持超线程的物理核心可提供 2 个逻辑处理器，对应 2 个 vCPU）。
- 不同云厂商对 vCPU 的定义略有差异，例如：
- AWS：1 个 vCPU = 1 个超线程（HT 线程）。
- Google Cloud / Azure：类似，1 vCPU = 1 个逻辑处理器。
- 阿里云：通用型实例中，1 vCPU 通常也对应一个 HT 线程。
总结
使用 vCPU 作为云主机计算资源的标注单位，是为了在异构硬件、虚拟化架构和多租户环境中，提供一个标准化、可度量、易于理解且便于管理的计算能力表达方式。它既反映了用户可使用的并发处理能力，又兼顾了云平台的资源调度灵活性和商业模型需求。
如果你需要对比不同云厂商的 vCPU 实际性能，建议参考其官方提供的基准测试数据（如 SPECint、CPU 基准分数等）。