מידע על Hyperdisk ML

במאמר הזה מתוארות התכונות של Hyperdisk ML, שמציע את התפוקה הגבוהה ביותר מבין כל סוגי ה-Hyperdisk ב-Google Cloud. ‫Google ממליצה להשתמש ב-Hyperdisk ML ללמידת מכונה ולעומסי עבודה שדורשים קצב העברת נתונים גבוה בקריאה של מערכי נתונים שלא ניתן לשנות. התפוקה הגבוהה של Hyperdisk ML מאפשרת לקבל תוצאות מהר יותר, לקצר את זמני ההמתנה של המאיץ ולצמצם את עלויות החישוב.

עבור עומסי עבודה גדולים של הסקה, אימון ו-HPC, אפשר לצרף נפח אחסון יחיד של Hyperdisk ML למספר מופעי מחשוב במצב קריאה בלבד.

אפשר לציין קצב העברת נתונים של עד ‎2 TiB/s ‏ (‎2,097,152 MiB/s) לנפח אחד של Hyperdisk ML. אי אפשר להקצות רמת IOPS, אבל כל MiB/s של תפוקת נתונים שהוקצתה מגיע עם 16 IOPS, עד 33,554,432 IOPS.

מידע נוסף על Hyperdisk ועל סוגי Hyperdisk אחרים זמין במאמר מידע על Hyperdisk.

כדי ליצור נפח Hyperdisk ML, ראו יצירת נפח Hyperdisk.

תרחישים לדוגמה

התכונה Hyperdisk ML מתאימה לתרחישים הבאים:

  • עומסי עבודה של HPC
  • למידת מכונה
  • עומסי עבודה שעברו אופטימיזציה למאיץ

תמיכה בסדרת מכונות

אפשר להשתמש ב-Hyperdisk ML בסדרות המכונות הבאות:

מגבלות על צירוף נפחי Hyperdisk ML למופעים מדור רביעי

אי אפשר לצרף נפחי Hyperdisk ML שנוצרו לפני 4 בפברואר 2026 למכונות מהדור הרביעי, למשל מכונות C4 או G4.

כדי לעקוף את המגבלה הזו, יוצרים קובץ snapshot של הדיסק ואז יוצרים דיסק חדש מקובץ ה-snapshot. אפשר לצרף את הדיסק החדש לכל מכונה נתמכת.

מידע על ביצועים שהוקצו

כשיוצרים נפחי Hyperdisk, לא צריך להקצות ביצועים. אם לא מקצים ביצועים, מערכת Compute Engine יוצרת את אמצעי האחסון עם ערכי ברירת מחדל שאפשר לשנות בהמשך. פרטים על ערכי ברירת מחדל זמינים במאמר בנושא ערכי ברירת מחדל של IOPS ושל קצב העברת נתונים.

אם אתם יודעים מהם צורכי הביצועים שלכם, אתם יכולים לציין מגבלות IOPS וקצב העברת נתונים (throughput) עבור נפח Hyperdisk ML כשאתם יוצרים את הנפח, ואתם יכולים לשנות את הערכים שהוקצו אחרי שאתם יוצרים את הנפח. אי אפשר לציין רמת IOPS או קצב העברה אם לא מציינים גודל.

מגבלות על גודל וביצועים

המגבלות הבאות חלות על הערכים של הגודל, קצב העברת הנתונים ופעולות הקלט/פלט בשנייה שאפשר לציין עבור נפח אחסון של Hyperdisk ML.

  • גודל: בין ‎4 GiB ל-‎64 TiB. גודל ברירת המחדל הוא ‎100 GiB.

  • תפוקה: בין 400 MiB/s לבין 2 TiB/s ‏ (2,097,152 MiB/s). גם למינימום וגם למקסימום של קצב העברת הנתונים יש מגבלות משלהם, בהתאם לגודל הנפח, באופן הבא:

    • התפוקה המינימלית: לנפחי אחסון בגודל 4 עד 3,341 GiB, הערך המינימלי הוא 400 MiB/s. עבור נפחי אחסון בגודל של ‎3,342 GiB ומעלה, הערך המינימלי תלוי בגודל ונע בין ‎401 ל-‎7,680 MiB/s.

    • התפוקה המקסימלית: לנפחי אחסון בגודל ‎1,311 GiB ומעלה, הערך המקסימלי הוא ‎2 TiB/s‏ (‎2,097,152 MiB/s). עבור נפחי אחסון בגודל של ‎1,310 GiB או פחות, הערך המקסימלי תלוי בגודל ונע בין ‎6,400 ל-‎2,097,152 MiB/s.

    דוגמאות מופיעות במאמר בנושא מגבלות על נפח נתונים מוקצה.

  • ‫IOPS: אי אפשר לציין מגבלת IOPS לנפחי אחסון של Hyperdisk ML. במקום זאת, מספר ה-IOPS שהוקצה תלוי ברוחב הפס שהוקצה. כל נפח אחסון של Hyperdisk ML מוקצה עם 16 IOPS לכל MiB/s של תפוקה, עד למקסימום של 33,554,432 IOPS.

מגבלות על הקצאת משאבים לפי התפוקה שנקבעה

בטבלה הבאה מפורטות המגבלות של נפח התפוקה שהוקצה לגדלים נפוצים של נפח אחסון. אם מידה מסוימת לא מופיעה ברשימה, אפשר להשתמש בנוסחה הבאה כדי לחשב את הערכים המותרים, כאשר x הוא גודל הנפח ב-GiB:

  • התפוקה המינימלית שניתן להגדיר: MAX (400, 0.12x)
  • התפוקה המקסימלית שאפשר להגדיר: MIN (2,097,152, 1600x)
גודל תפוקה מינימלית (MiB/s) תפוקה מקסימלית (MiB/s)
4 400 6,400
10 400 ‫16,000
50 400 80,000
64 400 102,400
100 400 160,000
300 400 480,000
500 400 800,000
1,000 400 1,600,000
5,000 600 2,097,152
25,000 3,000 2,097,152
64,000 7,680 2,097,152

ערכי ברירת מחדל של גודל, IOPS וקצב העברת נתונים

אם לא מציינים מגבלה על גודל או על קצב העברת נתונים כשיוצרים נפח אחסון של Hyperdisk ML,‏ Compute Engine מקצה ערכי ברירת מחדל.

גודל ברירת המחדל של נפחי Hyperdisk ML הוא ‎100 GiB.

ערכי ברירת המחדל של IOPS ושל קצב העברת הנתונים מבוססים על הנוסחאות הבאות.

  • תפוקת ברירת המחדל: MAX (24x, 400) MiB/s, כאשר x הוא גודל הנפח ב-GiB.
  • ‫IOPS שמוגדר כברירת מחדל: 16t, כאשר t הוא רוחב הפס שמוגדר כברירת מחדל. אי אפשר להגדיר ישירות את מגבלת ה-IOPS.

שינוי הביצועים או הגודל שהוקצו

אפשר לשנות את הגודל שהוקצה כל 4 שעות, ואת קצב העברת הנתונים כל 6 שעות. הוראות לשינוי הגודל או הביצועים מפורטות במאמר שינוי הגודל והביצועים של נפח Hyperdisk.

מגבלות על הביצועים כשהדיסק מצורף למופע

בקטע הזה מפורטות מגבלות הביצועים של Hyperdisk ML. אפשר לציין קצב העברת נתונים של עד ‎2 TiB/s ‏ (‎2,097,152 MiB/s) לנפח אחד של Hyperdisk ML. אי אפשר להקצות רמת IOPS, אבל כל MiB/s של תפוקת נתונים שהוקצתה מגיע עם 16 IOPS, עד 33,554,432 IOPS.

בקטע הזה מפורטים הביצועים המקסימליים שנפחי Hyperdisk ML יכולים להשיג עבור כל מופע נתמך. הביצועים של נפח Hyperdisk ML כשהוא מצורף למופע לא יכולים לחרוג מהמגבלות של סוג המכונה של המופע. מגבלות הביצועים משותפות גם לכל נפחי ה-Hyperdisk ML שמצורפים לאותו מופע, ללא קשר לביצועים המוקצים של כל נפח.

תרחישים שבהם נדרשים כמה מופעים כדי להגיע לביצועים שהוקצו

התפוקה שהוקצתה לנפח Hyperdisk ML משותפת לכל מופע שהנפח מצורף אליו, עד למגבלה המקסימלית של סוג המכונה שמפורטת בטבלה הבאה. אם הביצועים המוקצים של נפח Hyperdisk ML גבוהים ממגבלת הביצועים של מופע, הנפח יכול להשיג את הביצועים המוקצים רק אם הוא מצורף למספר מופעים.

לדוגמה, נניח שיש לכם נפח אחסון של Hyperdisk ML עם הקצאה של 500,000 MiB/s של תפוקה, ואתם רוצים לצרף את נפח האחסון למופעים של a3-ultragpu-8. מופע a3-ultragpu-8 יחיד לא יכול להשיג תפוקה של יותר מ-4,000 MiB/s. לכן, כדי להשיג את נפח התפוקה שהוקצה, צריך לצרף את נפח האחסון ל-125 (500,000 חלקי 4,000) מופעים של a3-ultragpu-8 לפחות. לעומת זאת, עבור סוג המכונה a2-highgpu-1g, תצטרכו 272 מופעים.

סוג המכונה של המופע מקסימום IOPS תפוקה מקסימלית (MiB לשנייה)
A2
a2-*-1g 28,800 ‫1,800
a2-*-2g 38,400 2,400
a2-*-4g 38,400 2,400
a2-*-8g 38,400 2,400
a2-megagpu-16g 38,400 2,400
A3 (A3+H100)
a3-*-1g 6,400 400
a3-*-2g 28,800 ‫1,800
a3-*-4g 38,400 2,400
a3-*-8g 76,800 4,800
A3 (A3+H200)
‫a3-ultragpu-8g1 160,000 10,000
A4 1
‫a4-highgpu-8g1 160,000 10,000
A4X 1
‫a4x-highgpu-4g1 200,000 12,500
A4X Max 1
‫a4x-maxgpu-4g-metal1 200,000 12,500
C3
c3-*-4 6,400 400
c3-*-8 12,800 800
c3-*-22 28,800 ‫1,800
c3-*-44 38,400 2,400
c3-*-88 76,800 4,800
c3-*-176 160,000 10,000
c3-*-192-metal 76,800 4,800
C3D
c3d-*-4 6,400 400
c3d-*-8 12,800 800
c3d-*-16 19,200 1,200
c3d-*-30 19,200 1,200
c3d-*-60 38,400 2,400
c3d-*-90 38,400 2,400
c3d-*-180 38,400 2,400
c3d-*-360 38,400 2,400
C4 1
‫c4-*-21 6,400 400
‫c4-*-41 6,400 400
‫c4-*-81 12,800 800
‫c4-*-161 25,600 1600
‫c4-*-241 25,600 1,600
‫c4-*-321 25,600 1,600
‫c4-*-481 38,400 2,400
‫c4-*-961 80,000 5,000
‫c4-*-1441 100,000 6,250
‫c4-*-1921 160,000 10,000
‫c4-*-2881 160,000 10,000
‫c4-*-288-lssd-metal1 200,000 12,500
C4A
c4a-*-1 6,400 400
c4a-*-2 12,800 800
c4a-*-4 12,800 800
c4a-*-8 ‫16,000 1,000
c4a-*-16 25,600 1,600
c4a-*-32 38,400 2,400
c4a-*-48 52,800 3,300
c4a-*-64 70,400 4,400
c4a-*-72 80,000 5,000
c4a-*-72 80,000 5,000
c4a-*-96-metal 80,000 5,000
C4D 1
‫c4d-*-21 6,400 400
‫c4d-*-41 6,400 400
‫c4d-*-81 12,800 800
‫c4d-*-161 19,200 1,200
‫c4d-*-321 25,600 1,600
‫c4d-*-481 25,600 1,600
‫c4d-*-641 38,400 2,400
‫c4d-*-961 50,000 3,125
‫c4d-*-1921 100,000 6,250
‫c4d-*-3841 160,000 10,000
‫c4d-*-384-metal1 160,000 10,000
C4N 1
‫c4n-*-21 12,800 800
‫c4n-*-41 12,800 800
‫c4n-*-81 25,600 1,600
‫c4n-*-161 44,800 2,800
‫c4n-*-241 51,200 3,200
‫c4n-*-481 100,000 6,250
‫c4n-*-961 160,000 10,000
‫c4n-*-1921 320,000 20,000
G2
g2-standard-4 12,800 800
g2-standard-8 19,200 1,200
g2-standard-12 28,800 ‫1,800
g2-standard-16 38,400 2,400
g2-standard-24 38,400 2,400
g2-standard-32 38,400 2,400
g2-standard-48 38,400 2,400
g2-standard-96 38,400 2,400
G4
g4-standard-6 6,400 400
g4-standard-12 12,800 800
g4-standard-24 19,200 1,200
g4-standard-48 25,600 1,600
g4-standard-96 44,800 2,800
g4-standard-192 76,800 4,800
g4-standard-384 160,000 10,000
N4
n4-*-2 3,840 240
n4-*-4 3,840 240
n4-*-8 7,680 480
סוגי N4 בהתאמה אישית עם 10 עד 14 ליבות vCPU 7,680 480
n4-*-16 19,200 1,200
סוגי N4 מותאמים אישית עם 18 עד 30 ליבות vCPU 19,200 1,200
n4-*-32 25,600 1,600
סוגי N4 בהתאמה אישית עם 34 עד 46 ליבות vCPU 25,600 1,600
n4-*-48 38,400 2,400
סוגי N4 בהתאמה אישית עם 50 עד 62 ליבות vCPU 38,400 2,400
n4-*-64 38,400 2,400
סוגי N4 בהתאמה אישית עם 66 עד 78 ליבות vCPU 38,400 2,400
n4-*-80 38,400 2,400
N4A
n4a-*-1 3,840 240
n4a-*-2 3,840 240
n4a-*-4 3,840 240
n4a-*-8 7,680 480
n4a-*-16 19,200 1,200
n4a-*-32 25,600 1,600
n4a-*-48 38,400 2,400
n4a-*-64 38,400 2400
N4D
n4d-*-2 3,840 240
n4d-*-4 3,840 240
n4d-*-8 7,680 480
n4d-*-16 19,200 1,200
n4d-*-32 25,600 1,600
n4d-*-48 38,400 2,400
n4d-*-64 38,400 2,400
n4d-*-80 38,400 2,400
n4d-*-96 38,400 2,400
TPU v5e
ct5lp-hightpu-1t 19,200 1,200
ct5lp-hightpu-4t 28,800 ‫1,800
ct5lp-hightpu-8t 28,800 ‫1,800
TPU v5p
ct5p-hightpu-4t 76,800 4,800
TPU v6e
ct6e-standard-1t 19,200 1,200
ct6e-standard-4t 38,400 2,400
ct6e-standard-8t 38,400 2,400
TPU7x 1
‫tpu7x-standard-4t1 96,000 6,000

‫1 הביצועים במצב יציב. מידע נוסף זמין במאמר מגבלות ביצועים לסוגי מכונות עם ביצועים במצב יציב.

זמינות אזורית של Hyperdisk ML

‫Hyperdisk ML זמין באזורים שבהם יש סדרות מכונות נתמכות.

הגנה מפני אסונות לנפחי Hyperdisk ML

אפשר לגבות נפח Hyperdisk ML באמצעות תמונות מצב רגילות. תמונות מצב מגבות את הנתונים בווליום Hyperdisk ML בנקודת זמן ספציפית.

רפליקציה בין אזורים

נפחי Hyperdisk ML הם תמיד אזוריים, ואי אפשר לשכפל נפחי Hyperdisk ML לאזור אחר. כדי לשכפל נתונים לאזור אחר באותו אזור, צריך להשתמש באמצעי האחסון Hyperdisk Balanced High Availability.

שיתוף נפח אחסון של Hyperdisk ML בין מופעים

עבור עומסי עבודה של למידת מכונה שעברו אופטימיזציה לשימוש במאיצים, אפשר לצרף את אותו נפח אחסון של Hyperdisk ML לכמה מכונות וירטואליות. הגישה הזו מאפשרת קריאה בלבד בו-זמנית של נפח אחסון יחיד מכמה מכונות וירטואליות. השיטה הזו חסכונית יותר מאשר שימוש בכמה דיסקים עם אותם נתונים.

אין עלויות נוספות שקשורות לשיתוף דיסק בין מופעים. צירוף דיסק במצב קריאה-בלבד לכמה מופעים לא משפיע על הביצועים של הדיסק. כל מכונה וירטואלית עדיין יכולה להגיע לביצועי הדיסק המקסימליים האפשריים לסדרת המכונות של המכונה הווירטואלית.

מגבלות על שיתוף Hyperdisk ML בין מופעים

  • כרכים של Hyperdisk ML לא תומכים במצב של כמה כותבים. אפשר לשתף כרך של Hyperdisk ML בין כמה מופעים אם הכרך הוא במצב קריאה בלבד.
  • אי אפשר לצרף נפחי אחסון של Hyperdisk ML למופע יחיד במצב קריאה-בלבד.
  • אם משתפים נפח Hyperdisk ML במצב קריאה-בלבד, אי אפשר להפעיל מחדש את גישת הכתיבה לדיסק.
  • בכל מרווח של 30 שניות, אפשר לצרף נפח Hyperdisk ML לעד 100 מכונות וירטואליות.
  • בנפחי אחסון של Hyperdisk ML, המספר המקסימלי של מכונות תלוי ב
    • הגודל שהוקצה, באופן הבא:
    • נפחים עם קיבולת של עד ‎512 GiB: 2,500 instances
    • נפחים עם קיבולת של 513 GiB עד 1.5 TiB: 1,000 מכונות
    • נפחים עם קיבולת בין 1.501 TiB ל-2 TiB: 600 instances
    • נפחים עם קיבולת בין ‎2.001 TiB ל-‎4 TiB: 300 מכונות
    • נפחים בקיבולת של ‎4.001 TiB ו-‎16 TiB: ‫128 מכונות
    • נפחים בקיבולת של ‎16.001 TiB או יותר: ‫30 מופעים

אם אמצעי האחסון מחובר ליותר מ-20 מכונות, צריך להקצות לפחות 100 מגה-בייט לשנייה של קצב העברת נתונים לכל מכונה וירטואלית. לדוגמה, אם מצרפים דיסק ל-500 מכונות וירטואליות, צריך להקצות לנפח לפחות 50,000 MiB/s של תפוקה.

מידע נוסף זמין במאמר בנושא מצב קריאה בלבד ב-Hyperdisk.

תמחור

החיוב הוא על הגודל הכולל של נפחי ה-Hyperdisk ML וקצב העברת הנתונים שלהם עד למחיקה שלהם. החיובים יחולו גם אם אמצעי האחסון לא מצורף לאף מכונה, או אם המכונה מושעית או מופסקת. מידע נוסף זמין במאמר בנושא תמחור דיסקים.

מגבלות

  • נפחי Hyperdisk ML הם אזוריים, ואפשר לגשת אליהם רק מהאזור שבו נוצר הנפח.
  • אי אפשר ליצור קובץ אימג' של מכונה מנפח אחסון של Hyperdisk.
  • אי אפשר ליצור תמונת מצב מיידית מנפח Hyperdisk ML.
  • אי אפשר להשתמש ב-Hyperdisk ML כדיסקים לאתחול.
  • אי אפשר ליצור דיסק Hyperdisk ML במצב קריאה-כתיבה-יחידה מ-snapshot או מתמונת דיסק. צריך ליצור את הדיסק במצב קריאה-בלבד.
  • אפשר לשנות את הגודל של נפח Hyperdisk ML כל 4 שעות, ואת קצב העברת הנתונים שלו כל 6 שעות.

המאמרים הבאים

הוספת נפח אחסון של Hyperdisk ML למכונה הווירטואלית