VM Arm di Compute

Google Cloud menawarkan berbagai server yang didukung Arm di Compute Engine melalui seri mesin N4A, C4A, dan A4X. Arsitektur Arm dioptimalkan untuk efisiensi daya, sehingga dapat menghasilkan harga yang lebih baik untuk performa.

Prosesor Arm umum digunakan di server standar karena efisiensi dayanya dibandingkan dengan server x86. Ponsel dan laptop adalah contoh perangkat yang berjalan pada prosesor Arm. Dengan set instruksi CPU Arm yang dikurangi, lebih sedikit instruksi berarti kecepatan performa yang lebih tinggi dengan konsumsi baterai dan daya yang lebih rendah.

N4A menggunakan prosesor Axion Arm Google dengan prosesor Neoverse N3. C4A menggunakan prosesor Axion Arm berdasarkan prosesor Arm Neoverse V2. Neoverse V2 adalah CPU seri V pertama yang memiliki peningkatan performa, daya, dan keamanan Armv9. CPU ini dirancang untuk komputasi berperforma tinggi, machine learning, dan komputasi cloud tujuan umum. Pertimbangkan untuk menggunakan virtual machine (VM) Arm tujuan umum N4A atau C4A untuk salah satu tujuan berikut:

  • Menjalankan workload yang intensif secara komputasi, yang memerlukan kemampuan untuk menskalakan penggunaan dengan cepat saat diperlukan.
  • Mengoptimalkan harga-performa pada workload yang kompatibel dengan Arm.
  • Membuat stack software open source modern.
  • Mengembangkan dan menguji sistem seluler atau tersemat yang menggunakan CPU Arm.
  • Mengevaluasi apakah workload Anda cocok untuk Arm CPU.

Untuk menggunakan GPU dengan CPU berbasis Arm, pilih seri mesin A4X Max atau A4X, yang berjalan pada arsitektur skala rack NVIDIA. Instance dalam seri mesin ini memiliki NVIDIA Grace Blackwell Superchip terpasang. Seri mesin ini dioptimalkan untuk workload komputasi Compute Unified Device Architecture (CUDA) yang diparalelkan secara masif, seperti machine learning (ML) dan komputasi berperforma tinggi (HPC).

Seri mesin A4X Max dan A4X

Seri mesin A4X Max dan A4X memiliki CPU berbasis Arm dan GPU terpasang. Kedua jenis mesin dalam seri ini memiliki dua soket dengan CPU NVIDIA Grace Arm yang terhubung ke empat GPU dengan komunikasi chip-ke-chip (NVLink C2C) yang cepat.

  • A4X Max: menawarkan jenis mesin dengan hingga 144 vCPU dan memori 960 GB. Jenis mesin ini menggunakan NVIDIA GB300 Superchip, yang memiliki GPU B300 yang menawarkan memori 279 GB per GPU. A4X Max tersedia sebagai instance bare metal dalam jenis mesin a4x-maxgpu-4g-metal.
  • A4X: menawarkan jenis mesin yang memiliki hingga 140 vCPU dan memori 884 GB. Jenis mesin ini menggunakan NVIDIA GB200 Superchip, yang memiliki GPU B200 yang menawarkan memori 186 GB per GPU. A4X tersedia dalam jenis mesin a4x-highgpu-4g.

Opsi penyimpanan untuk instance A4X Max dan A4X

A4X Max dan A4X dapat digunakan dengan penyimpanan terpasang Google Cloud Hyperdisk dan dilengkapi dengan SSD Lokal 12.000 GiB. Compute Engine otomatis melampirkan disk SSD Lokal ke instance Anda selama pembuatan instance.

OS image

Instance A4X Max dan A4X mendukung OS image berbasis Arm publik. Anda juga dapat membuat image kustom menggunakan OS image berbasis Arm publik.

Seri mesin N4A

N4A adalah VM berbasis Google Axion terbaru, yang dibangun di CPU Neoverse N3. N4A menawarkan jenis mesin dengan hingga 64 vCPU dan memori DDR5 512 GB serta dukungan unit pemrosesan infrastruktur (IPU) Titanium. N4A menggunakan pengelolaan resource dinamis generasi berikutnya dan tersedia dalam jenis mesin standard, highmem, dan highcpu dengan opsi untuk menyesuaikan jenis mesin dan menambahkan memori yang diperluas.

N4A mendukung jaringan standar hingga 50 Gbps dengan antarmuka jaringan gVNIC. N4A juga mendukung antarmuka disk NVMe dengan penyimpanan Hyperdisk Balanced, Hyperdisk Balanced High Availability, dan Hyperdisk Throughput.

Seri mesin C4A

C4A adalah VM berbasis Arm pertama yang dibangun di CPU berbasis Axion Arm64 Google. C4A menawarkan jenis mesin dengan hingga 72 vCPU dan memori DDR5 576 GB. C4A tersedia dalam jenis mesin standard, highmem, dan highcpu.

C4A menawarkan dua jenis mesin bare metal:

  • c4a-highmem-96-metal dengan 96 vCPU dan memori DDR5 768 GB
  • c4a-standard-96-metal dengan 96 vCPU dan memori DDR5 384 GB

C4A dibangun di Titanium yang menggunakan offload jaringan dan memungkinkan performa jaringan per VM Tier_1 hingga 100 Gbps dengan antarmuka jaringan gVNIC. C4A juga mendukung antarmuka disk NVMe dan IDPF dengan volume Hyperdisk.

Multithreading simultan

Untuk seri mesin C4A, setiap vCPU didukung oleh satu core tanpa multithreading simultan (SMT). Dengan demikian, VM C4A memberikan performa yang lebih baik per vCPU dibandingkan dengan VM yang mengaktifkan SMT. Meskipun SMT memberikan manfaat pada workload tertentu, core thread tunggal ideal untuk workload yang intensif secara komputasi karena proses dapat mengakses seluruh core, bukan membaginya dengan proses lain.

OS image

VM C4A dan N4A mendukung OS image berbasis Arm publik . Anda juga dapat membuat image kustom menggunakan image berbasis Arm yang tersedia secara publik.

Seri mesin Tau T2A

Seri mesin Arm Tau T2A berjalan pada prosesor Ampere Altra Arm 64 core dengan frekuensi all-core 3,0 GHz . Tau T2A memungkinkan Anda menjalankan workload yang berjalan paling baik, atau secara eksklusif, di Arm.

Seri mesin Tau T2A memiliki jenis mesin yang telah ditetapkan hingga 48 core fisik dengan memori 4 GB per vCPU. Jenis mesin Tau T2A berjalan dalam satu NUMA NUMA.

Jenis mesin Tau T2A hanya mendukung antarmuka NVMe untuk penyimpanan, dan NIC virtual Google (gVNIC) untuk jaringan. Antarmuka Virtio-Net dan SCSI tidak didukung. Semua OS image Arm yang tersedia secara publik dikonfigurasi untuk menggunakan antarmuka NVMe dan gVNIC. gVNIC adalah antarmuka jaringan yang didesain khusus untuk Compute Engine. Antarmuka ini memberikan performa yang lebih baik dan mendukung bandwidth dan throughput jaringan yang lebih tinggi.

Untuk seri mesin ini, setiap vCPU didukung oleh satu core tanpa multithreading simultan (SMT).

Rekomendasi workload

Seri mesin C4A adalah pilihan yang sangat baik untuk berbagai workload yang memerlukan penyebaran skala dan intensif komputasi, terutama jika performa harga menjadi pertimbangan utama. Pertimbangkan C4A saat Anda men-deploy workload seperti berikut:

  • Pemrosesan data ML
  • Inferensi ML dan inferensi model
  • Inferensi aplikasi, inferensi web, dan inferensi game
  • Pengembangan sistem tersemat
  • Pengembangan di CI/CD di Arm
  • Encoding, transcoding, dan pemrosesan video dan gambar
  • Penayangan dan pertukaran iklan digital
  • Server cache
  • Penemuan obat komputasional
  • Pengembangan Android
  • Pengembangan software otomotif otonom atau konvensional

Langkah berikutnya