AGoogle Cloud oferece uma gama de servidores com tecnologia Arm no Compute Engine através das séries de máquinas C4A e A4X. A arquitetura ARM está otimizada para a eficiência energética e, como tal, pode gerar um melhor preço em função do desempenho.
Os processadores ARM são comuns em servidores padrão devido à respetiva eficiência energética em comparação com os servidores x86. Os telemóveis e os portáteis são exemplos de dispositivos que funcionam com um processador Arm. Com o conjunto de instruções reduzido de uma CPU Arm, menos instruções equivalem a uma maior velocidade de desempenho com um menor consumo de bateria e energia.
Por exemplo, o C4A usa o processador Arm personalizado da Google, o Axion, que se baseia no processador Arm Neoverse V2. O Neoverse V2 é a primeira CPU da série V a ter melhorias de desempenho, consumo de energia e segurança do Armv9. Foi concebida para computação de alto desempenho, aprendizagem automática e computação em nuvem de uso geral. Considere usar máquinas virtuais (VMs) Arm de utilização geral C4A para qualquer um dos seguintes fins:
- Executar cargas de trabalho com utilização intensiva de computação que requerem a capacidade de dimensionar rapidamente a utilização quando necessário.
- Otimize o desempenho/preço em cargas de trabalho compatíveis com Arm.
- Crie com base em stacks de software de código aberto modernos.
- Desenvolver e testar sistemas incorporados ou para dispositivos móveis que usam uma CPU Arm.
- Avalie se a sua carga de trabalho é adequada para uma CPU Arm.
Para usar GPUs com uma CPU baseada em ARM, escolha a série de máquinas A4X, que é executada na plataforma NVIDIA GB200 NVL72. As VMs criadas com esta série de máquinas têm NVIDIA GB200 Grace Blackwell Superchips anexados. Esta série de máquinas está otimizada para cargas de trabalho de computação de arquitetura de dispositivos unificados de computação (CUDA) massivamente paralelizadas, como aprendizagem automática (ML) e computação de alto desempenho (HPC).
Série de máquinas A4X
O A4X é a primeira VM do Compute Engine com CPUs baseadas em Arm e GPUs anexadas. As instâncias A4X oferecem tipos de máquinas com até 140 vCPUs e 884 GB de memória. O A4X usa GPUs NVIDIA GB200, que oferecem 180 GB de memória por GPU. O A4X tem dois encaixes com CPUs NVIDIA Grace Arm
ligados a quatro GPUs B200 com comunicação rápida chip-to-chip (NVLink C2C).
O A4X está disponível no tipo de máquina a4x-highgpu-4g.
Opções de armazenamento para instâncias A4X
As instâncias A4X podem ser usadas com o armazenamento associado do Hyperdisk do Google Cloud e incluem 12 000 GiB de SSD local. O Compute Engine anexa automaticamente os discos SSD local às suas instâncias A4X durante a criação da instância.
Imagens do SO
As instâncias A4X suportam imagens do SO públicas baseadas em Arm. Também pode criar imagens personalizadas com uma imagem de SO pública baseada em ARM.
Série de máquinas C4A
A C4A é a primeira VM baseada em Arm criada na CPU baseada em Arm64 Axion da Google. A C4A oferece tipos de máquinas com até 72 vCPUs e 576 GB de memória DDR5-5600. O C4A está disponível nos tipos de máquinas standard, highmem e highcpu.
O C4A é baseado no Titanium, que usa descarregamentos de rede e permite um desempenho de rede de nível 1 por VM de até 100 Gbps com a interface de rede gVNIC. O C4A também suporta a interface de disco NVMe com discos Hyperdisk Balanced e Hyperdisk Extreme.
Multithreading simultâneo
Para a série de máquinas C4A, cada vCPU é suportada por um único núcleo sem multiprocessamento simultâneo (SMT). Assim, as VMs C4A oferecem um desempenho superior por vCPU em comparação com uma VM com SMT ativado. Embora a SMT ofereça vantagens a determinadas cargas de trabalho, os núcleos de processamento único são ideais para cargas de trabalho com utilização intensiva de computação, porque os processos podem aceder ao núcleo inteiro em vez de o partilharem com outros processos.
Imagens do SO
As VMs C4a suportam imagens do SO públicas baseadas em ARM. Também pode criar imagens personalizadas com uma imagem baseada em Arm disponível publicamente.
Série de máquinas Tau T2A
A série de máquinas Tau T2A Arm é executada no processador Ampere Altra Arm de 64 núcleos a uma frequência de 3,0 GHz de todos os núcleos. O Tau T2A permite executar cargas de trabalho que funcionam melhor ou exclusivamente no Arm.
A série de máquinas Tau T2A tem tipos de máquinas predefinidos de até 48 núcleos físicos com 4 GB de memória por vCPU. Os tipos de máquinas Tau T2A são executados num único nó NUMA.
Os tipos de máquinas Tau T2A só suportam a interface NVMe para armazenamento e a NIC virtual da Google (gVNIC) para rede. As interfaces Virtio-Net e SCSI não são suportadas. Todas as imagens do SO Arm disponíveis publicamente estão configuradas para usar as interfaces NVMe e gVNIC. O gVNIC é uma interface de rede concebida especificamente para o Compute Engine. Oferece um melhor desempenho e suporta larguras de banda e débito de rede mais elevadas.
Para esta série de máquinas, cada vCPU é suportada por um único núcleo sem multithreading simultâneo (SMT).
Recomendações de carga de trabalho
A série de máquinas C4A é uma excelente escolha para uma ampla gama de cargas de trabalho de expansão e com utilização intensiva de computação, especialmente quando o desempenho de preços é uma preocupação fundamental. Considere o C4A quando implementar cargas de trabalho, como as seguintes:
- Tratamento de dados de ML
- Inferência de AA e publicação de modelos
- Publicação de apps, publicação na Web e publicação de jogos
- Desenvolvimento de sistemas incorporados
- Desenvolvimento em CI/CD no Arm
- Codificação, transcodificação e processamento de vídeo e imagem
- Serviços e bolsas de publicidade digital
- Servidores de cache
- Descoberta computacional de medicamentos
- Programação para Android
- Desenvolvimento de software automóvel autónomo ou convencional
O que se segue?
- Reveja as especificações e as funcionalidades da série de máquinas A4X.
- Reveja as especificações da série de máquinas C4A.
- Saiba mais sobre as plataformas de CPU disponíveis para Google Cloud.
- Crie e inicie uma instância do Compute Engine com uma imagem do SO Arm.