E: São servidores com processadores de alto desempenho, porém possuem uma relação entre quantidade de CPU. Além de memória que favorece a quantidade de memória por CPU;
F: São servidores com processadores de alto desempenho e voltados para cargas de trabalho que precisam de uso intensivo de CPU, a relação entre quantidade de CPU e memória favorece a CPU;
G: Servidores para grandes cargas de trabalho. Tanto em relação a CPU quando a memória. Dependendo do modelo, utiliza um hardware dedicado para o cliente. É utilizado para SAP HANA (Banco de Dados In Memory) ou HortonWorks (Análise de Big Data);
H: Servidores com uma CPUs, Memória e interface de rede de última geração. Suporta tecnologias como Hyper-Threading e RDMA para aplicações que demandem alto desempenho, como por exemplo análises financeiras;
L: Servidores para cargas de trabalho de baixa latência, como bancos de dados NoSQL. Possui suporte a discos rápidos e uma grande quantidade de armazenamento em SSD local;
M: Servidores com capacidades de até 2TB de memória RAM e até 128 vCPUs. Utilizado para cargas de trabalho que demandem alta utização de hardware;
NC: Servidores utilizador onde há necessidade de computação gráfica, possuem GPU com aceleração gráfica e outras funcionalidades que são necessárias para esse cenário;
ND: Servidores voltados para inteligência artificial, possuem GPUs Nvidia utilizados que são ideais para essas cargas de trabalho;
NV: Servidores assim como: as outras séries N com GPU Nvidia para computação gráfica, IA e outras funcionalidades que necessitam de GPU. Porém, possuem GPUs com arquitetura diferente das outras séries, permitindo que a escolha seja baseada na necessidade da aplicação que será executada.
Depende da necessidade do seu servidor. O Azure permite que você opte por variadas configurações que podem atender as demandas de serviço mais exigentes.
Enfim, é importante perceber que, apesar da existência de vários modelos de servidores, a disponibilidade desses modelos depende do datacenter que se pretende criar o servidor. Alguns datacenters não possuem todos os modelos, por isso é importante verificar a disponibilidade antes de criar um servidor.