GPU マシンタイプ

このドキュメントでは、AI Hypercomputer がサポートする GPU マシンシリーズについて説明します。これらのマシンシリーズを使用する Compute Engine インスタンスとクラスタを作成して、AI、ML、ハイ パフォーマンス コンピューティング（HPC）のワークロードを実行できます。

AI Hypercomputer で GPU を使用するには、アクセラレータ最適化マシン ファミリーのほとんどのマシンシリーズを使用できます。アクセラレータ最適化マシン ファミリーの各マシンシリーズは、特定の GPU モデルを使用します。アクセラレータ最適化マシン ファミリーの詳細については、アクセラレータ最適化マシン ファミリーをご覧ください。

次のセクションでは、AI Hypercomputer がサポートするアクセラレータ最適化マシンシリーズについて説明します。

A4X Max と A4X シリーズ

注意: Compute Engine サービスレベル契約（SLA）は、A4X Max マシンシリーズと A4X マシンシリーズには適用されません。

このセクションでは、A4X Max マシンシリーズと A4X マシンシリーズで使用可能な構成の概要を説明します。これらのマシンシリーズの詳細については、Compute Engine ドキュメントの A4X および A4X Max アクセラレータ最適化マシンシリーズをご覧ください。

A4X Max（ベアメタル）

A4X Max マシンタイプは、NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip（nvidia-gb300）を使用しており、基盤モデルのトレーニングとサービングに最適です。A4X Max マシンタイプは、ベアメタル インスタンスとして使用できます。

A4X Max は、NVIDIA GB300 NVL72 に基づくエクサスケール プラットフォームです。各マシンには、Arm Neoverse V2 コアの NVIDIA Grace CPU を搭載した 2 つのソケットがあります。これらの CPU は、高速チップ間（NVLink-C2C）通信対応の 4 つの NVIDIA B300 Blackwell GPU に接続されています。

注: A4X Max マシンタイプの使用を開始するには、アカウント チームにお問い合わせください。

						アタッチされた NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip
マシンタイプ	vCPU 数^1	インスタンスのメモリ（GB）	アタッチされたローカル SSD（GiB）	物理 NIC の数	最大ネットワーク帯域幅（Gbps）^2	GPU 数	GPU メモリ^3 （GB HBM3e）
a4x-maxgpu-4g-metal	144	960	12,000	6	3,600	4	1,116

¹vCPU は、利用可能な CPU プラットフォームのいずれかで単一のハードウェア ハイパースレッドとして実装されます。
²最大下り（外向き）帯域幅は許容数を超えることはできません。実際の下り（外向き）帯域幅は、宛先 IP アドレスやその他の要因によって異なります。ネットワーク帯域幅の詳細については、ネットワーク帯域幅をご覧ください。
³ GPU メモリは GPU デバイスのメモリであり、データの一時的な保存に使用できます。これはインスタンスのメモリとは別のものであり、グラフィックを多用するワークロードの高帯域幅の需要に対応するように設計されています。

A4X

A4X マシンタイプは、NVIDIA GB200 Grace Blackwell Superchip（nvidia-gb200）を使用しており、基盤モデルのトレーニングとサービングに最適です。

A4X は、NVIDIA GB200 NVL72 に基づくエクサスケール プラットフォームです。各マシンには、Arm Neoverse V2 コアの NVIDIA Grace CPU を搭載した 2 つのソケットがあります。これらの CPU は、高速チップ間（NVLink-C2C）通信対応の 4 つの NVIDIA B200 Blackwell GPU に接続されています。

注: A4X インスタンスをプロビジョニングする場合は、インスタンスとクラスタを作成するための容量を予約する必要があります。その後、AI Hypercomputer で利用可能な機能とサービスを使用するインスタンスを作成できます。詳細については、デプロイ オプションの概要をご覧ください。

						アタッチされた NVIDIA GB200 Grace Blackwell Superchip
マシンタイプ	vCPU 数^1	インスタンスのメモリ（GB）	アタッチされたローカル SSD（GiB）	物理 NIC の数	最大ネットワーク帯域幅（Gbps）^2	GPU 数	GPU メモリ^3 （GB HBM3e）
a4x-highgpu-4g	140	884	12,000	6	2,000	4	744

¹vCPU は、利用可能な CPU プラットフォームのいずれかで単一のハードウェア ハイパースレッドとして実装されます。
²最大下り（外向き）帯域幅は許容数を超えることはできません。実際の下り（外向き）帯域幅は、宛先 IP アドレスやその他の要因によって異なります。ネットワーク帯域幅の詳細については、ネットワーク帯域幅をご覧ください。
³ GPU メモリは GPU デバイスのメモリであり、データの一時的な保存に使用できます。これはインスタンスのメモリとは別のものであり、グラフィックを多用するワークロードの高帯域幅の需要に対応するように設計されています。

A4 シリーズ

注: Cluster Health Scanner（CHS）ツールを使用して、A4 マシンシリーズの GPU クラスタのトラブルシューティングを行うことができます。詳細については、GPU クラスタのトラブルシューティングをご覧ください。

このセクションでは、A4 マシンシリーズで使用可能な構成の概要を説明します。このマシンシリーズの詳細については、Compute Engine ドキュメントの A4 アクセラレータ最適化マシンシリーズをご覧ください。

A4

A4 マシンタイプには NVIDIA B200 Blackwell GPU（nvidia-b200）がアタッチされており、基盤モデルのトレーニングとサービングに最適です。

注: A4 マシンタイプをプロビジョニングする場合は、インスタンスまたはクラスタを作成する容量を予約するか、Spot VM を使用するか、Flex-start VM を使用するか、MIG でサイズ変更リクエストを作成する必要があります。A4 インスタンスを作成する手順については、VM とクラスタの作成の概要をご覧ください。.

						アタッチされた NVIDIA B200 Blackwell GPU
マシンタイプ	vCPU 数^1	インスタンスのメモリ（GB）	アタッチされたローカル SSD（GiB）	物理 NIC の数	最大ネットワーク帯域幅（Gbps）^2	GPU 数	GPU メモリ^3 （GB HBM3e）
a4-highgpu-8g	224	3,968	12,000	10	3,600	8	1,440

¹vCPU は、利用可能な CPU プラットフォームのいずれかで単一のハードウェア ハイパースレッドとして実装されます。
²最大下り（外向き）帯域幅は許容数を超えることはできません。実際の下り（外向き）帯域幅は、宛先 IP アドレスやその他の要因によって異なります。ネットワーク帯域幅の詳細については、ネットワーク帯域幅をご覧ください。
³ GPU メモリは GPU デバイスのメモリであり、データの一時的な保存に使用できます。これはインスタンスのメモリとは別のものであり、グラフィックを多用するワークロードの高帯域幅の需要に対応するように設計されています。

A3 シリーズ

注: CHS ツールを使用して、A3 Ultra、A3 Mega、A3 High GPU クラスタのトラブルシューティングを行うことができます。詳細については、GPU クラスタのトラブルシューティングをご覧ください。

このセクションでは、A3 マシンシリーズで使用可能な構成の概要を説明します。このマシンシリーズの詳細については、Compute Engine ドキュメントの A3 アクセラレータ最適化マシンシリーズをご覧ください。

A3 Ultra

A3 Ultra マシンタイプには NVIDIA H200 SXM GPU（nvidia-h200-141gb）が割り当てられており、A3 シリーズで最も高いネットワーク パフォーマンスを提供します。A3 Ultra マシンタイプは、基盤モデルのトレーニングとサービングに最適です。

注: A3 Ultra マシンタイプをプロビジョニングする場合は、インスタンスまたはクラスタを作成する容量を予約するか、Spot VM を使用するか、Flex-start VM を使用するか、MIG でサイズ変更リクエストを作成する必要があります。A3 Ultra インスタンスの作成時に設定するパラメータの詳細については、VM とクラスタの作成の概要をご覧ください。

						アタッチされた NVIDIA H200 GPU
マシンタイプ	vCPU 数^1	インスタンスのメモリ（GB）	アタッチされたローカル SSD（GiB）	物理 NIC の数	最大ネットワーク帯域幅（Gbps）^2	GPU 数	GPU メモリ^3 （GB HBM3e）
a3-ultragpu-8g	224	2,952	12,000	10	3,600	8	1128

¹vCPU は、利用可能な CPU プラットフォームのいずれかで単一のハードウェア ハイパースレッドとして実装されます。
²最大下り（外向き）帯域幅は許容数を超えることはできません。実際の下り（外向き）帯域幅は、宛先 IP アドレスやその他の要因によって異なります。ネットワーク帯域幅の詳細については、ネットワーク帯域幅をご覧ください。
³ GPU メモリは GPU デバイスのメモリであり、データの一時的な保存に使用できます。これはインスタンスのメモリとは別のものであり、グラフィックを多用するワークロードの高帯域幅の需要に対応するように設計されています。

A3 Mega

A3 Mega マシンタイプには NVIDIA H100 SXM GPU が搭載されており、大規模なモデルのトレーニングとマルチホスト推論に最適です。

注: a3-megagpu-8g マシンタイプをプロビジョニングする場合は、これらのインスタンスのクラスタを使用し、Google Kubernetes Engine（GKE）や Slurm などのスケジューラでデプロイすることをおすすめします。これらのオプションの詳しい使用方法については以下をご覧ください。

• Google Kubernetes Engine クラスタを作成するには、GKE を使用して A3 Mega クラスタをデプロイするをご覧ください。
• Slurm クラスタを作成するには、A3 Mega Slurm クラスタをデプロイするをご覧ください。

						アタッチされた NVIDIA H100 GPU
マシンタイプ	vCPU 数^1	インスタンスのメモリ（GB）	アタッチされたローカル SSD（GiB）	物理 NIC の数	最大ネットワーク帯域幅（Gbps）^2	GPU 数	GPU メモリ^3 （GB HBM3）
a3-megagpu-8g	208	1,872	6,000	9	1,800	8	640

¹vCPU は、利用可能な CPU プラットフォームのいずれかで単一のハードウェア ハイパースレッドとして実装されます。
²最大下り（外向き）帯域幅は許容数を超えることはできません。実際の下り（外向き）帯域幅は、宛先 IP アドレスやその他の要因によって異なります。ネットワーク帯域幅の詳細については、ネットワーク帯域幅をご覧ください。
³ GPU メモリは GPU デバイスのメモリであり、データの一時的な保存に使用できます。これはインスタンスのメモリとは別のものであり、グラフィックを多用するワークロードの高帯域幅の需要に対応するように設計されています。

A3 High

A3 High マシンタイプには NVIDIA H100 SXM GPU が搭載されており、大規模なモデル推論とモデルのファインチューニングの両方に適しています。

注: a3-highgpu-1g、a3-highgpu-2g、a3-highgpu-4g のいずれかのマシンタイプをプロビジョニングする場合は、Spot VM または Flex-start VM を使用してインスタンスを作成する必要があります。これらのオプションの詳細な手順については、以下をご覧ください。

• Spot VM を作成するには、アクセラレータ最適化 VM を作成するときにプロビジョニング モデルを SPOT に設定します。
• Flex Start VM を作成するには、次のいずれかの方法を使用します。
  • スタンドアロン VM を作成し、アクセラレータ最適化 VM を作成するときにプロビジョニング モデルを FLEX_START に設定します。
  • マネージド インスタンス グループ（MIG）でサイズ変更リクエストを作成します。手順については、GPU VM を使用して MIG を作成するをご覧ください。

						アタッチされた NVIDIA H100 GPU
マシンタイプ	vCPU 数^1	インスタンスのメモリ（GB）	アタッチされたローカル SSD（GiB）	物理 NIC の数	最大ネットワーク帯域幅（Gbps）^2	GPU 数	GPU メモリ^3 （GB HBM3）
a3-highgpu-1g	26	234	750	1	25	1	80
a3-highgpu-2g	52	468	1,500	1	50	2	160
a3-highgpu-4g	104	936	3,000	1	100	4	320
a3-highgpu-8g	208	1,872	6,000	5	1,000	8	640

¹vCPU は、利用可能な CPU プラットフォームのいずれかで単一のハードウェア ハイパースレッドとして実装されます。
²最大下り（外向き）帯域幅は許容数を超えることはできません。実際の下り（外向き）帯域幅は、宛先 IP アドレスやその他の要因によって異なります。ネットワーク帯域幅の詳細については、ネットワーク帯域幅をご覧ください。
³ GPU メモリは GPU デバイスのメモリであり、データの一時的な保存に使用できます。これはインスタンスのメモリとは別のものであり、グラフィックを多用するワークロードの高帯域幅の需要に対応するように設計されています。

A3 Edge

A3 Edge マシンタイプには NVIDIA H100 SXM GPU が搭載されており、サービング専用に設計されています。限定されたリージョン セットで使用できます。

注: A3 Edge インスタンスの使用を開始するには、GPUDirect-TCPX を有効にして A3 VM を作成するをご覧ください。

						アタッチされた NVIDIA H100 GPU
マシンタイプ	vCPU 数^1	インスタンスのメモリ（GB）	アタッチされたローカル SSD（GiB）	物理 NIC の数	最大ネットワーク帯域幅（Gbps）^2	GPU 数	GPU メモリ^3 （GB HBM3）
a3-edgegpu-8g	208	1,872	6,000	5	600: asia-south1 と northamerica-northeast2 の場合 400: その他のすべての A3 Edge リージョン	8	640

¹vCPU は、利用可能な CPU プラットフォームのいずれかで単一のハードウェア ハイパースレッドとして実装されます。
²最大下り（外向き）帯域幅は許容数を超えることはできません。実際の下り（外向き）帯域幅は、宛先 IP アドレスやその他の要因によって異なります。ネットワーク帯域幅の詳細については、ネットワーク帯域幅をご覧ください。
³ GPU メモリは GPU デバイスのメモリであり、データの一時的な保存に使用できます。これはインスタンスのメモリとは別のものであり、グラフィックを多用するワークロードの高帯域幅の需要に対応するように設計されています。

次のステップ

GPU の詳細については、Compute Engine のドキュメントの次のページをご覧ください。

• Compute Engine の GPU について学習する。
• GPU のリージョンとゾーンの可用性を確認する。
• GPU の料金について学習する。