本文說明可供選擇的機器家族、機器系列和機型，方便您建立虛擬機器 (VM) 執行個體或裸機執行個體，並取得所需資源。針對加速器最佳化機器，本文僅說明圖形處理器 (GPU) 加速器。 如要瞭解包含 Google 自行開發 Tensor Processing Unit (TPU) 的機型，請參閱「TPU 機器」。
有多個機器家族可以選擇。每個機器家族又可細分為機器系列，而每個系列中又包含預先定義機型。例如，在一般用途機器家族的 N2 機器系列中，您可以選取 n2-standard-4 機型。
建立運算執行個體時，請從機器系列和系列中選取機型。機型會決定 Compute Engine 分配給執行個體的資源。舉例來說，n2-standard-4 機器類型會建立具有 4 個 vCPU 和 16 GB 記憶體的 VM。
如要瞭解哪些機器系列支援 Spot VM (和先占 VM)，請參閱「Compute Engine 執行個體佈建模式」。
- 一般用途：成本效益最佳，適合多種工作負載。
- 儲存空間最佳化：最適合核心用量低、儲存空間密度高的工作負載。
- 運算最佳化：專為高效能運算 (HPC) 解決方案和運算密集型工作負載設計，可在 Compute Engine 上提供高核心效能。
- 網路最佳化：專為需要高網路頻寬、優異封包處理效能、優異區塊儲存空間處理量，以及每個 vCPU IOPS 的 IO 密集型工作負載而設計。
- 記憶體最佳化：適合會耗用大量記憶體的工作負載，每個核心提供的記憶體比其他機器系列更多，最多可達 12 TB。
- 加速器最佳化：適合大規模平行處理的統一計算架構 (CUDA) 運算工作負載，例如機器學習 (ML) 和高效能運算 (HPC)。這個系列最適合需要加速器 (GPU 或 TPU) 的工作負載。
Compute Engine 術語
本文件使用下列術語：
機器家族：已針對特定工作負載完成最佳化的一組精選處理器與硬體設定，例如一般用途、加速器最佳化或記憶體最佳化。
機器系列：機器家族會進一步依據系列、代別和處理器類型分類。
每個系列都著重於運算能力或效能的不同面向。舉例來說，E 系列提供低成本的高效 VM，而 C 系列則提供更優異的效能。
代別會以遞增數字表示。舉例來說，一般用途機器家族中的 N1 系列是 N2 系列的舊版。世代或系列編號越高，通常代表基礎 CPU 平台或技術越新。舉例來說，M3 系列採用第 3 代 Intel Xeon 可擴充處理器 (Ice Lake)，比採用第 2 代 Intel Xeon 可擴充處理器 (Cascade Lake) 的 M2 系列更新。
生成 Intel AMD Arm 第 5 代機器系列 X5 第 4 代機器系列 N4、C4、C4N、Z4M、X4、M4、M4N、A4 C4D、G4、N4D、H4D、Z4D N4A、C4A、A4X Max、A4X 第 3 代機器系列 C3、H3、Z3、M3、A3 C3D 不適用 第 2 代機器系列 N2、E2、C2、M2、A2、G2 N2D、C2D、T2D、E2 T2A 機型：每個機器系列都提供至少一種機型。每種機型都會為運算執行個體提供一組資源，例如 vCPU、記憶體、磁碟和 GPU。 如果預先定義機型不符合需求，您也可以為部分機器系列建立自訂機型。
以下各節說明不同的機型。
預先定義機型
預先定義機型的記憶體和 vCPU 數量無法修改。預先定義機型採用多種 vCPU 與記憶體比率：
highcpu- 每個 vCPU 的記憶體為 1 到 3 GB，通常為每個 vCPU 2 GB。standard：每個 vCPU 3 到 7 GB 記憶體，通常每個 vCPU 4 GB 記憶體。highmem- 每個 vCPU 的記憶體為 7 到 12 GB；通常每個 vCPU 的記憶體為 8 GB。megamem：每個 vCPU 12 到 15 GB 記憶體，通常為 14 GB。ultramem：每個 vCPU 24 到 31 GB 記憶體。hypermem- 每個 vCPU 的記憶體從 15 到 24 GB 不等；通常每個 vCPU 的記憶體為 16 GB。
舉例來說，c3-standard-22 機型有 22 個 vCPU，而 standard 機型則有 88 GB 的記憶體。
本機 SSD 機型
本機 SSD 機器類型是特殊的預先定義機型。機型名稱包含 lssd。使用下列任一機型建立運算執行個體時，系統會自動將 Titanium SSD 或本機 SSD 磁碟附加至執行個體：
-lssd：適用於 C4、C4A、C4D、C4N、C3、C3D 和 H4D 系列機器，這些機型會在執行個體上附加預先決定的 375 GiB Titanium SSD 或本機 SSD 磁碟數量。這類機器的範例包括c4a-standard-4-lssd、c3-standard-88-lssd和c3d-highmem-360-lssd。-standardlssd：這些機型適用於儲存空間最佳化的 Z3 和 Z4D 系列，每個 vCPU 提供 200 到 275 GiB 的 Titanium SSD 磁碟容量。建議使用這些機器類型，針對中型資料集進行高效能搜尋和資料分析。這類機型的例子是z3-highmem-22-standardlssd。-highlssd：適用於 Z3 和 Z4D 機器系列，每個 vCPU 提供 375 至 438 GiB 的 Titanium SSD 磁碟容量。這些機型效能優異，建議用於儲存密集型串流，以及大型資料集的資料分析。這類機型的例子包括z4d-highmem-96-highlssd。
其他機器系列也支援本機 SSD 磁碟，但不會使用包含 lssd 的機型名稱。如要查看可搭配 Titanium SSD 或本機 SSD 磁碟使用的所有機器類型清單，請參閱「選擇有效的本機 SSD 磁碟數量」。
裸機機型
裸機機型是特殊的預先定義機型，機型名稱包含 -metal。使用其中一種機型建立運算執行個體時，執行個體上不會安裝管理程序。您可以將磁碟附加至裸機執行個體，就像附加至 VM 執行個體一樣。裸機執行個體可以像 VM 執行個體一樣，在虛擬私有雲網路和子網路中使用。
詳情請參閱「Compute Engine 的裸機執行個體」。
自訂機型
如果預先定義機型都不符合工作負載需求，您可以為一般用途機器家族的N 和 E 機器系列建立自訂機型 VM 執行個體。
自訂機型的使用費用略高於同等的預先定義機型。此外，自訂機型的記憶體容量和 vCPU 數量也有限制。自訂機型的隨選價格，會比預先定義機型的隨選和承諾使用價格多出 5% 的附加費率。
建立自訂機型時，可以使用擴充記憶體功能。 您可以指定記憶體容量，而非根據所選 vCPU 數量使用預設記憶體大小，上限為機器系列的限制。
詳情請參閱「使用自訂機型建立 VM」。
共用核心機型
E2 和 N1 系列包含共用核心機型。這類機型會共用實體核心，適合用來執行不會耗用大量資源的小型應用程式，可發揮較高的成本效益。
E2：提供
e2-micro、e2-small和e2-medium共用核心機型，配備 2 個 vCPU，可短暫爆發。N1：提供
f1-micro和g1-small共用核心機型，最多可有 1 個 vCPU 可用於短時間的爆發。
詳情請參閱「CPU 爆發」。
機器家族和系列建議
下表針對不同工作負載提供建議。如要在評估哪種機器家族最符合工作負載需求、比較價格取捨，以及產生部署程式碼片段時取得 AI 輔助，可以在 Google Cloud 控制台中提示 Gemini。詳情請參閱「運用 Compute Advisor 設計運算基礎架構」。
| 一般用途工作負載 | |||
|---|---|---|---|
| N4、N4A、N4D、N2、N2D、N1 | C4、C4A、C4D、C3、C3D | E2 | Tau T2D、Tau T2A |
| 兼顧價格與效能，適用於多種機型 | 具備穩定的高效能，適合各種工作負載 | 費用較低，適合日常運算 | 適用於向外擴充工作負載，每核心效能/成本比最高 |
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最佳化工作負載 |
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|---|---|---|---|---|
| 儲存空間最佳化 | 運算最佳化 | 網路最佳化 | 記憶體最佳化 | 加速器最佳化1 (GPU) |
| Z3、Z4D 和 Z4M | H4D、H3、C2 和 C2D | C4N 和 M4N | X5、X4、M4、M4N、M3、M2、M1 | A4X Max、A4X、A4、A3、A2、G4、G2 |
| 儲存空間密集型工作負載的區塊儲存空間與運算資源比率最高 | 高效能運算 (HPC)、多節點和運算導向工作負載適用的最高效能和較低成本 | 專為 I/O 密集型工作負載打造，適合需要高網路頻寬、優異封包處理效能，以及領先業界的區塊儲存空間處理量和每個 vCPU IOPS 的工作負載。 | 記憶體與運算資源比率最高，適合會耗用大量記憶體的工作負載 | 已針對加速高效能運算工作負載完成最佳化 |
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建立運算執行個體後，您可以根據工作負載，使用最適規模建議，將資源使用率調整至最佳狀態。詳情請參閱「套用 VM 的機型建議」。
一般用途機器家族指南
一般用途機器家族提供多個機器系列，可為各種工作負載提供最佳性價比。
Compute Engine 提供一般用途機器系列，可在 x86 或 Arm 架構上執行。
x86
- C4 機器系列採用 Intel Granite Rapids 和 Emerald Rapids CPU 平台，並由 Titanium 提供技術支援。C4 機型經過最佳化調整，可提供持續的高效能，並擴充至多 288 個 vCPU、2.2 TB 的 DDR5 記憶體，以及 18 TiB 的本機 SSD。C4 提供
highcpu(每個 vCPU 2 GB 記憶體)、standard(每個 vCPU 3.75 GB 記憶體) 和highmem(每個 vCPU 7.75 GB 記憶體) 設定。C4 執行個體與基礎非統一記憶體存取 (NUMA) 架構一致，可提供最佳、可靠且一致的效能。 - C4D 機器系列可在 AMD EPYC Turin CPU 平台上使用，並採用 Titanium。與 C3D 相比，C4D 的最大升頻頻率更高，且每時脈週期指令數 (IPC) 也有所提升，可加快資料庫交易速度。C4D 採用 Hyperdisk 儲存空間和 Titanium 網路，與 C3D 相比，在 MySQL 適用的 Cloud SQL 上，每秒查詢次數最多可提高 55%，在 Memorystore for Redis 工作負載上，效能最多可提升 35%。C4D 執行個體最多可搭載 384 個 vCPU、3 TB DDR5 記憶體和 12 TiB 本機 SSD。C4D 提供
highcpu(每個 vCPU 1.875 GB 記憶體)、standard(每個 vCPU 3.875 GB 記憶體) 和highmem(每個 vCPU 7.875 GB 記憶體) 設定。C4D 執行個體與基礎 NUMA 架構一致，可提供最佳、可靠且一致的效能。 - N4 機器系列採用 Intel Emerald Rapids CPU 平台，並由 Titanium 提供技術支援。N4 機型經過最佳化，可提供彈性和成本效益，並支援預先定義和自訂形狀，最多可擴充至 80 個 vCPU，以及 640 GB 的 DDR5 記憶體。N4 提供
highcpu(每個 vCPU 2 GB)、standard(每個 vCPU 4 GB) 和highmem(每個 vCPU 8 GB) 設定。 - N4D 機器系列採用 AMD EPYC Turin CPU 平台，並搭載 Titanium。N4D 機型採用高效率架構和新一代動態資源管理功能，可更有效地運用主體機器上的資源，具備靈活性和成本最佳化等優點。您可以使用預先定義機型建立 N4D VM，最多可有 96 個 vCPU 和 768 GB 的 DDR5 記憶體，也可以使用自訂機型建立 N4D VM，選擇不同的運算和記憶體組合，盡可能降低成本和資源浪費。N4D 提供
highcpu(每個 vCPU 2 GB)、standard(每個 vCPU 4 GB) 和highmem(每個 vCPU 8 GB) 設定。 - N2 機器系列最多可搭載 128 個 vCPU，每個 vCPU 可提供 8 GB 記憶體，適用於 Intel Ice Lake 和 Intel Cascade Lake CPU 平台。
- N2D 機器系列最多可搭載 224 個 vCPU，每個 vCPU 具備 8 GB 記憶體，可在第三代 AMD EPYC Milan 平台使用。
- C3 機器系列在 Intel Sapphire Rapids CPU 平台和 Titanium 上，每個 vCPU 最多可提供 176 個 vCPU 和 2、4 或 8 GB 記憶體。C3 執行個體與基礎 NUMA 架構一致，可提供最佳、穩定且一致的效能。
- C3D 機器系列在 AMD EPYC Genoa CPU 平台和 Titanium 上，最多可提供 360 個 vCPU，每個 vCPU 可有 2、4 或 8 GB 的記憶體。C3D 執行個體與基礎 NUMA 架構一致，可提供最佳、穩定且一致的效能。
- E2 機器系列最多可有 32 個虛擬核心 (vCPU)，預先定義機型最多可有 128 GB 記憶體，自訂機型最多可有 256 GB 記憶體 (每個 vCPU 最多 8 GB)，且成本在所有機器系列中最低。E2 機器系列具有預先定義的 CPU 平台，可執行 Intel 處理器或 AMD 處理器。建立執行個體時，系統會為您選取處理器。 這個機器系列提供各種運算資源，在 Compute Engine 中費用最低，尤其是搭配承諾使用折扣時。
- Tau T2D 機器系列提供最佳化功能集，可供向外擴充。每個 VM 執行個體最多可有 60 個 vCPU，每個 vCPU 可有 4 GB 記憶體，並可在第三代 AMD EPYC Milan 處理器上使用。Tau T2D 機器系列不會使用叢集執行緒，因此 vCPU 等於整個核心。
- N1 機器系列 VM 最多可有 96 個 vCPU，每個 vCPU 最多可有 6.5 GB 記憶體，並可在 Intel Sandy Bridge、Ivy Bridge、Haswell、Broadwell 和 Skylake CPU 平台上使用。
Arm
N4A 機器系列搭載 Google 特製的 Axion 處理器。Axion 處理器採用 Arm Neoverse N3 運算核心，支援 Arm V9.2 架構。N4A 機器系列使用 Titanium 卸載 CPU。N4A 執行個體最多可提供 64 個 vCPU，每個 vCPU 最多可提供 8 GB 記憶體，並具備統一記憶體存取 (UMA) 網域。N4A 執行個體不會使用多執行緒並行 (SMT)。N4A 執行個體中的 vCPU 相當於整個實體核心。
N4A 機器系列是我們最有效率且彈性最高的 Arm 架構系列，可為各種一般用途和擴充工作負載提供出色的性價比。理想用途包括網頁和應用程式伺服器、微服務、使用 Google Kubernetes Engine (GKE) 的容器化應用程式、開放原始碼資料庫，以及開發和測試環境。
C4A 機器系列採用 Google Axion，並以 Arm Neoverse V2 運算核心為基礎，支援 Arm V9 架構。C4A 執行個體採用 Titanium，可卸載磁碟和網路，藉此減少主機處理作業，進而提升執行個體效能。
C4A 執行個體在單一 UMA 網域中，最多可提供 72 個 vCPU，每個 vCPU 最多可提供 8 GB 記憶體。C4A 提供
-lssd機型，最多可搭載 6 TiB 的 Titanium SSD 容量。C4A 裸機執行個體有 96 個 vCPU，記憶體最多可達 768 GB。 C4A 執行個體不使用多執行緒並行 (SMT)。C4A 執行個體中的 vCPU 相當於整個實體核心。Tau T2A 機器系列是 Google Cloud中第一個以 Arm Neoverse N1 核心運算建構的機器系列。Tau T2A 機器經過最佳化調整，提供極具吸引力的成本效益。每個 VM 最多可有 48 個 vCPU，每個 vCPU 搭配 4 GB 記憶體。Tau T2A 機器系列搭載 64 核心 Ampere Altra 處理器，採用 Arm 指令集，全核心頻率為 3 GHz。Tau T2A 機型支援單一 NUMA 節點，且一個 vCPU 相當於一個完整核心。
儲存空間最佳化機器家族指南
儲存空間最佳化機器家族最適合高效能和 Flash 最佳化工作負載，例如 SQL、NoSQL 和向量資料庫、水平擴充資料分析、資料倉儲和搜尋，以及需要快速存取本機儲存空間中大量資料的分散式檔案系統。儲存空間最佳化機器家族旨在提供高本機儲存空間處理量和 IOPS，延遲時間不到一毫秒。
Z3 採用 Intel Xeon 可擴充處理器 (產品代號 Sapphire Rapids)，配備 DDR5 記憶體和 Titanium 卸載處理器。Z3 將運算、網路和儲存空間創新技術整合至單一平台。Z3 執行個體與基礎 NUMA 架構一致，可提供最佳、穩定且一致的效能。
- Z3
standardlssd機型最多可有 176 個 vCPU、1,406 GB 記憶體和 35 TiB Titanium SSD。 - Z3
highlssd機型最多可有 88 個 vCPU、704 GB 記憶體和 35 TiB 的 Titanium SSD。 - Z3 裸機機型有 192 個 vCPU、1,536 GB 的記憶體，以及 70 TiB 的本機 Titanium SSD。
Z4D 採用 AMD EPYC Turin 處理器，搭配 DDR5 記憶體和 Titanium 卸載處理器。Z4D 機型已針對基礎 NUMA 架構進行最佳化調整，效能極度穩定且可靠。Z4D 也提供比 Z3 更大的 Titanium SSD 磁碟。
- Z4D
standardlssd機型最多可有 384 個 vCPU、3,024 GB 記憶體和 84,000 GiB Titanium SSD。 - Z4D
highlssd機型最多可有 192 個 vCPU、1,512 GB 記憶體和 84,000 GiB Titanium SSD。
Z4M 搭載 Intel Emerald Rapids 處理器和 Titanium 卸載處理器。Z4M 執行個體最多可提供 192 個 vCPU、1,488 GB 的 DDR5 記憶體，以及 168,000 GiB 的 Titanium SSD。Z4M 執行個體在單一虛擬私有雲中，最高可擴充至 400 Gbps 的網路處理量。磁碟 Titanium SSD 效能可擴充至最高 73 GiB/s 讀取、56 GiB/s 寫入和 9.8 GiB/s 持續寫入，滿足 AI/機器學習訓練工作負載的儲存空間需求。
- Z4M 提供預先定義機型，
highmem設定的每個 vCPU 記憶體為 7.625 或 7.75 GB，每個 vCPU 的 Titanium SSD 為 875 GiB。
Z4M 執行個體與基礎 NUMA 架構一致，可提供最佳、可靠且一致的效能。
運算最佳化機器系列指南
運算最佳化機器家族經過最佳化調整，可為每個核心提供高效能，適合執行高效能運算 (HPC)、多節點和運算量大的應用程式。
- H4D 執行個體提供 192 個 vCPU 和 720 GB 的 DDR5 記憶體。H4D 執行個體採用 AMD EPYC Turin CPU 平台，並支援 Titanium 卸載和 Cloud RDMA。H4D 執行個體與基礎 NUMA 架構一致，可提供最佳、可靠且一致的效能。H4D 可提升多節點工作負載和 HPC 工作負載的擴充性。Cloud RDMA 是網路基礎架構元件，可讓您建構真正的雲端 HPC 平台，執行科學運算和 ML/AI 工作負載。Cloud RDMA 的性價比與地端部署基礎架構相當。
- H3 執行個體提供 88 個 vCPU 和 352 GB 的 DDR5 記憶體。H3 執行個體在 Intel Sapphire Rapids CPU 平台和 Titanium 卸載處理器上執行。H3 執行個體與基礎 NUMA 架構一致，可提供最佳、可靠且一致的效能。H3 可提升多種 HPC 工作負載的效能，例如分子動力學、計算地球科學、財務風險分析、天氣模型、前端和後端 EDA，以及計算流體力學。
- C2 執行個體最多可提供 60 個 vCPU，每個 vCPU 可含 4 GB 記憶體，適用於 Intel Cascade Lake CPU 平台。C2 執行個體與基礎 NUMA 架構一致，可提供最佳、可靠且一致的效能。
- C2D 執行個體最多可提供 112 個 vCPU，每個 vCPU 最多可提供 8 GB 記憶體，並可在第三代 AMD EPYC Milan 平台上使用。C2D 執行個體與基礎 NUMA 架構一致，可提供最佳、可靠且穩定的效能。
網路最佳化機器家族指南
網路最佳化機器家族專為 I/O 密集型工作負載而設計，可提供高網路頻寬、卓越的封包處理效能，以及每個 vCPU 的超高區塊儲存空間輸送量和 IOPS。C4N 執行個體提供 Compute Engine 中最高的網路和區塊儲存空間效能。C4N 非常適合網路和資安設備、高效能資料庫、大規模資料分析和分散式檔案系統等工作負載。
C4N 執行個體提供八種預先定義的機器類型，涵蓋
highcpu、standard和highmem設定，範圍從 2 到 192 個 vCPU，以及高達 1,488 GB 的 DDR5 記憶體。C4N 執行個體採用 Intel Emerald Rapids CPU 平台，以及雙 NIC Titanium 卸載架構，完全符合基礎 NUMA 架構，可提供可預測且一致的效能。C4N 執行個體提供下列最高效能：
- 網路：網路頻寬最高可達 400 Gbps，每秒可處理 9,500 萬個封包 (MPPS)。
- 區塊儲存空間：Hyperdisk Extreme 提供領先業界的區塊儲存空間效能，在最大機型上，Hyperdisk 頻寬可擴充至 25 GiB/s，IOPS 可達 1,000,000。
M4N 執行個體最多可搭載 224 個 vCPU，每個 vCPU 最多可提供 26.5 GB 記憶體，適用於 Intel Emerald Rapids CPU 平台。M4N 執行個體與基礎 NUMA 架構一致，可提供最佳、可靠且一致的效能。最大的 M4N 機器類型配備兩個 NIC，可提供最高的區塊儲存空間效能和網路頻寬。M4N 樹立了儲存空間效能的新標準，與 M4 系列相比，目前的 Hyperdisk Extreme 效能提升了一倍，在最大機型上提供高達 25 GiB/s 的匯總效能，以及高達 1,000,000 IOPS。
記憶體最佳化機器家族指南
記憶體最佳化機器家族中的機器系列，適合用於 OLAP 和 OLTP SAP 工作負載、基因體建模、電子設計自動化，以及會耗用大量記憶體的 HPC 工作負載。這個系列提供的每個核心記憶體容量，比其他任何機器系列都多，最多可達 48 TB。
- X5 裸機執行個體最多可提供 2,064 個 vCPU，每個 vCPU 23.8 GB 記憶體。X5 具備 12、16、24、32 和 48 TB 記憶體的機型，適用於 Intel Granite Rapids CPU 平台。
- X4 裸機執行個體最多可搭載 1,920 個 vCPU，每個 vCPU 可提供 12.8 或 17 GB 記憶體。X4 具備 6、8、12、16、24 和 32 TB 記憶體的機型，適用於 Intel Sapphire Rapids CPU 平台。
- M4N 雙 NIC 執行個體最多可搭載 224 個 vCPU，每個 vCPU 最多可提供 26.5 GB 記憶體，適用於 Intel Emerald Rapids CPU 平台。
- M4 執行個體最多可搭載 224 個 vCPU，每個 vCPU 最多可提供 26.5 GB 記憶體，適用於 Intel Emerald Rapids CPU 平台。
- M3 執行個體最多可搭載 128 個 vCPU，每個 vCPU 最多可提供 30.5 GB 記憶體，適用於 Intel Ice Lake CPU 平台。
- M2 執行個體提供 6 TB、9 TB 和 12 TB 機型，適用於 Intel Cascade Lake CPU 平台。
- M1 執行個體最多可提供 160 個 vCPU，每個 vCPU 可含 14.9 GB 至 24 GB 的記憶體，適用於 Intel Skylake 和 Broadwell CPU 平台。
加速器最佳化機器家族指南
加速器最佳化機器家族適合大規模平行處理的統一計算架構 (CUDA) 運算工作負載，例如機器學習 (ML) 和高效能運算 (HPC)。這個機器家族非常適合需要加速器 (GPU) 的工作負載。 (GPU 或 TPU)。本節提供 GPU 機器的相關資訊。如要瞭解包含 TPU 的機器，請參閱「TPU 機器」。
Google 也提供 AI Hypercomputer，可建立具備 GPU 間通訊功能的加速器最佳化 VM 叢集，專為執行非常密集的 AI 和機器學習工作負載而設計。詳情請參閱「AI Hypercomputer 總覽」。
Arm
- A4X Max 裸機執行個體最多可搭載 144 個 vCPU，以及最多 960 GB 的記憶體。每個 A4X Max 機型都連接 4 個 NVIDIA B300 GPU 和 2 個 NVIDIA Grace CPU。A4X Max 裸機執行個體的網路頻寬上限為 3,600 Gbps。
- A4X 執行個體最多可搭載 140 個 vCPU，以及 884 GB 的記憶體。每個 A4X 機型都連接 4 個 NVIDIA B200 GPU 和 2 個 NVIDIA Grace CPU。A4X 執行個體的網路頻寬上限為 2,000 Gbps。
x86
- A4 執行個體最多可搭載 224 個 vCPU 和 3,968 GB 記憶體。每個 A4 機型都連接 8 個 NVIDIA B200 GPU。A4 執行個體的網路頻寬上限為 3,600 Gbps，適用於 Intel Emerald Rapids CPU 平台。
- A3 執行個體最多可搭載 224 個 vCPU 和 2,952 GB 記憶體。每個 A3 機型會連接 1、2、4 或 8 個 NVIDIA H100 GPU，或 8 個 H200 GPU。A3 執行個體的網路頻寬上限為 3,200 Gbps，並可在下列 CPU 平台上使用：
- Intel Emerald Rapids - A3 Ultra
- Intel Sapphire Rapids - A3 Mega、High 和 Edge
- A3 執行個體提供 A3 Edge 機型 (
a3-edgegpu-8g-nolssd)，搭載 Intel Sapphire Rapids CPU 平台和 Titanium，提供 208 個 vCPU、1,872 GB 記憶體和 8 個 NVIDIA H100 GPU。 - A2 執行個體可搭載 12 到 96 個 vCPU，最多可提供 1,360 GB 記憶體。 每個 A2 機型都連接 1、2、4、8 或 16 個 NVIDIA A100 GPU。A2 執行個體的網路頻寬上限為 100 Gbps，適用於 Intel Cascade Lake CPU 平台。
- G4 執行個體提供 6 到 384 個 vCPU，以及高達 1,440 GB 的記憶體。每個 G4 執行個體都連接 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU，如下所示：
- 1、2、4 或 8 個完整 GPU
- 非整數 GPU，數量為 1/8、1/4 或 1/2
- G4 執行個體的網路頻寬上限為 400 Gbps，並搭載 AMD EPYC Turin CPU 平台。
- G2 執行個體可搭載 4 到 96 個 vCPU，最多可提供 432 GB 記憶體。每個 G2 機型都配備 1、2、4 或 8 個 NVIDIA L4 GPU。G2 執行個體最高可提供 100 Gbps 的網路頻寬，適用於 Intel Cascade Lake CPU 平台。
機器系列比較
請參閱下表比較各機器家族，並判斷哪一個適合您的工作負載。如要比較 TPU 版本，請參閱「TPU 機器」。
如果看完本節後，您仍不確定哪一個機器家族最適合工作負載，請先從一般用途機器家族著手。如要瞭解所有支援的處理器，請參閱「CPU 平台」。
如要瞭解所選設定對運算執行個體連結的磁碟區效能有何影響，請參閱下列內容：
- Persistent Disk：依機型和 vCPU 數量劃分的磁碟效能
- Google Cloud Hyperdisk：Hyperdisk 效能限制
比較不同機器系列的特徵，從 C4 到 G2。 您可以在「Choose instance properties to compare」(選擇要比較的執行個體屬性) 欄位中選取特定屬性，在下表中比較所有機器系列的這些屬性。
| 一般用途 | 一般用途 | 一般用途 | 網路最佳化 | 一般用途 | 一般用途 | 一般用途 | 一般用途 | 一般用途 | 一般用途 | 一般用途 | 一般用途 | 一般用途 | 一般用途 | 最佳成本效益 | 儲存空間最佳化 | 儲存空間最佳化 | 儲存空間最佳化 | 運算最佳化 | 運算最佳化 | 運算最佳化 | 運算最佳化 | 記憶體最佳化 | 記憶體最佳化 | 網路最佳化和記憶體最佳化 | 記憶體最佳化 | 記憶體最佳化 | 記憶體最佳化 | 記憶體最佳化 | 加速器最佳化 | 加速器最佳化 | 加速器最佳化 | 加速器最佳化 | 加速器最佳化 | 加速器最佳化 | 加速器最佳化 | 加速器最佳化 | 加速器最佳化 |
| VM 和裸機 | 虛擬機器和裸機 | VM 和裸機 | VM | VM 和裸機 | VM | VM | VM | VM | VM | VM | VM | VM | VM | VM | VM 和裸機 | 虛擬機器和裸機 | 虛擬機器和裸機 | VM | VM | VM | VM | 裸機 | 裸機 | VM | VM | VM | VM | VM | VM | 裸機 | VM | VM | VM | VM | VM | VM | VM |
| Intel Emerald Rapids 和 Granite Rapids | Google Axion | AMD EPYC Turin | Intel Emerald Rapids | Intel Sapphire Rapids | AMD EPYC Genoa | Intel Emerald Rapids | Google Axion | AMD EPYC Turin | Intel Cascade Lake 和 Ice Lake | AMD EPYC Rome 和 EPYC Milan | Intel Skylake、Broadwell、Haswell、Sandy Bridge 和 Ivy Bridge | AMD EPYC Milan | Ampere Altra | Intel Skylake、Broadwell 和 Haswell，以及 AMD EPYC Rome 和 EPYC Milan | Intel Emerald Rapids | AMD EPYC Turin | Intel Sapphire Rapids | AMD EPYC Turin | Intel Sapphire Rapids | Intel Cascade Lake | AMD EPYC Milan | Intel Granite Rapids | Intel Sapphire Rapids | Intel Emerald Rapids | Intel Emerald Rapids | Intel Ice Lake | Intel Cascade Lake | Intel Skylake 和 Broadwell | Intel Skylake、Broadwell、Haswell、Sandy Bridge 和 Ivy Bridge | NVIDIA Grace | NVIDIA Grace | Intel Emerald Rapids | Intel Emerald Rapids | Intel Sapphire Rapids | Intel Cascade Lake | AMD EPYC Turin | Intel Cascade Lake |
| x86 | 手臂 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | 手臂 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | 手臂 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | Arm | 手臂 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 |
| 2 到 288 | 1 至 96 | 2 至 384 | 2 至 192 | 4 到 176 | 4 到 360 | 2 至 80 | 1 至 64 | 2 至 96 | 2 到 128 | 2 到 224 | 1 至 96 | 1 至 60 | 1 至 48 | 0.25 至 32 | 16 至 192 | 8 到 384 | 8 到 192 | 192 | 88 | 4 到 60 | 2 到 112 | 688-2,064 | 480 到 1,920 | 16 到 224 | 16 到 224 | 32 到 128 | 208 至 416 | 40 至 160 | 1 至 96 | 144 | 140 | 224 | 224 | 208 | 12 到 96 | 6 到 384 | 4 到 96 |
| 討論串 | 核心 | 討論串 | 討論串 | 討論串 | 討論串 | 討論串 | 核心 | 討論串 | 討論串 | 討論串 | 討論串 | 核心 | 核心 | 討論串 | 討論串 | 討論串 | 討論串 | 核心 | 核心 | 討論串 | 討論串 | 討論串 | 討論串 | 討論串 | 討論串 | 討論串 | 討論串 | 討論串 | 討論串 | 核心 | 核心 | 討論串 | 討論串 | 討論串 | 討論串 | 討論串 | 討論串 |
| 2 到 2,232 GB | 1 至 768 GB | 3 至 3,072 GB | 4 至 1,488 GB | 8 至 1,408 GB | 8 至 2,880 GB | 2 至 640 GB | 2 至 512 GB | 2 至 768 GB | 2 至 864 GB | 2 至 896 GB | 1.8 至 624 GB | 4 至 240 GB | 4 至 192 GB | 1 至 256 GB | 122 至 1,536 GB | 63 至 3,072 GB | 64 至 1,536 GB | 720 至 3,024 GB | 352 GB | 16 至 240 GB | 4 至 896 GB | 12,288 至 49,152 GB | 6,144 至 32,768 GB | 248 至 5,952 GB | 248 至 5,952 GB | 976 至 3,904 GB | 5,888 至 11,776 GB | 961 至 3,844 GB | 3.75 至 624 GB | 960 GB | 884 GB | 3,968 GB | 2,952 GB | 1,872 GB | 85 至 1,360 GB | 22 至 1,440 GB | 16 至 432 GB |
| NUMA | UMA | NUMA | NUMA | NUMA | NUMA | — | UMA | — | — | — | — | — | NUMA | — | NUMA | NUMA | NUMA | NUMA | NUMA | NUMA | NUMA | — | — | NUMA | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
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| Intel TDX | — | AMD SEV | — | Intel TDX | AMD SEV | — | — | — | — | AMD SEV、 AMD SEV-SNP | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | AMD SEV | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | Intel TDX、NVIDIA 機密運算 | — | AMD SEV、NVIDIA 機密運算 | — |
| NVMe | NVMe | NVMe | NVMe | NVMe | NVMe | NVMe | NVMe | NVMe | SCSI (PD 和本機 SSD) NVMe (本機 SSD) |
SCSI (PD 和本機 SSD) NVMe (本機 SSD) |
SCSI (PD 和本機 SSD) NVMe (本機 SSD) |
SCSI (PD 和本機 SSD) NVMe (本機 SSD) |
NVMe | SCSI | NVMe | NVMe | NVMe | NVMe | NVMe | SCSI (PD 和本機 SSD) NVMe (本機 SSD) |
SCSI (PD 和本機 SSD) NVMe (本機 SSD) |
NVMe | NVMe | NVMe | NVMe | NVMe | SCSI | SCSI (PD 和本機 SSD) NVMe (本機 SSD) |
SCSI (PD 和本機 SSD) NVMe (本機 SSD) |
NVMe | NVMe | NVMe | NVMe | NVMe | SCSI (PD 和本機 SSD) NVMe (本機 SSD) |
NVMe | NVMe |
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| 18,000 GiB | 6,000 GiB | 12,000 GiB | 12,000 GiB | 12,000 GiB | 12,000 GiB | 0 | 0 | 0 | 9,000 GiB | 9,000 GiB | 9,000 GiB | 0 | 0 | 0 | 168,000 GiB | 84,000 GiB (VM)、84,000 GiB (Metal) | 36,000 GiB (VM)、72,000 GiB (Metal) | 3,750 GiB | 0 | 3,000 GiB | 3,000 GiB | 0 | 0 | 0 | 0 | 3,000 GiB | 0 | 3,000 GiB | 9,000 GiB | 12,000 GiB | 12,000 GiB | 12,000 GiB | 12,000 GiB | 6,000 GiB | 3,000 GiB | 12,000 GiB | 3,000 GiB |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | 可用區和區域 | 可用區和區域 | 可用區和區域 | 可用區 | 可用區 | 可用區和區域 | — | — | — | — | — | 可用區 | 可用區 | — | — | — | — | — | 可用區 | 可用區 | 可用區和區域 | — | — | — | — | — | 可用區 | — | — |
| — | — | — | — | 可用區 | 可用區 | — | — | — | 可用區和區域 | 可用區和區域 | 可用區和區域 | 可用區 | 可用區 | 可用區和區域 | — | — | 可用區 | — | 可用區 | 可用區 | 可用區 | — | — | — | — | 可用區 | 可用區 | 可用區 | 可用區和區域 | — | — | — | — | 可用區 | 可用區 | — | 可用區 |
| — | — | — | — | 可用區 | 可用區 | — | — | — | 可用區和區域 | 可用區和區域 | 可用區和區域 | 可用區 | 可用區 | 可用區和區域 | — | — | 可用區 | — | — | 可用區 | 可用區 | — | — | — | — | 可用區 | 可用區 | 可用區 | 可用區和區域 | — | — | — | — | 可用區 | 可用區 | — | 可用區 |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | ||||
| gVNIC 和 IDPF | gVNIC 和 IDPF | gVNIC 和 IDPF | gVNIC | gVNIC 和 IDPF | gVNIC | gVNIC | gVNIC | gVNIC | gVNIC 和 VirtIO-Net | gVNIC 和 VirtIO-Net | gVNIC 和 VirtIO-Net | gVNIC 和 VirtIO-Net | gVNIC | gVNIC 和 VirtIO-Net | gVNIC、IRDMA 和 IDPF | gVNIC 和 IDPF | gVNIC 和 IDPF | gVNIC、IRDMA | gVNIC | gVNIC 和 VirtIO-Net | gVNIC 和 VirtIO-Net | IDPF | IDPF | gVNIC | gVNIC | gVNIC | gVNIC 和 VirtIO-Net | gVNIC 和 VirtIO-Net | gVNIC 和 VirtIO-Net | IDPF 和 MRDMA | gVNIC 和 MRDMA | gVNIC 和 MRDMA | gVNIC 和 MRDMA | gVNIC | gVNIC 和 VirtIO-Net | gVNIC | gVNIC 和 VirtIO-Net |
| 10 Gbps 至 100 Gbps | 10 Gbps 至 50 Gbps | 10 Gbps 至 100 Gbps | 25 至 400 Gbps | 23 到 100 Gbps | 20 Gbps 至 100 Gbps | 10 至 50 Gbps | 最高 50 Gbps | 10 至 50 Gbps | 10 到 32 Gbps | 10 到 32 Gbps | 2 至 32 Gbps | 10 到 32 Gbps | 10 到 32 Gbps | 1 至 16 Gbps | 32 至 400 Gbps | 20 到 400 Gbps | 23 到 100 Gbps | 最高 200 Gbps | 最高 200 Gbps | 10 到 32 Gbps | 10 到 32 Gbps | 最高 200 Gbps | 最高 100 Gbps | 最多 400 Gbps | 16 Gbps 至 100 Gbps | 最高 32 Gbps | 最高 32 Gbps | 最高 32 Gbps | 2 至 32 Gbps | 最高 3,600 Gbps | 高達 2,000 Gbps | 最高 3,600 Gbps | 最高 3,200 Gbps | 高達 1,800 Gbps | 24 到 100 Gbps | 20 到 400 Gbps | 10 Gbps 至 100 Gbps |
| 50 到 200 Gbps | 50 到 100 Gbps | 50 到 200 Gbps | — | 50 到 200 Gbps | 50 到 200 Gbps | — | — | — | 50 至 100 Gbps | 50 至 100 Gbps | — | — | — | — | — | — | 50 到 200 Gbps | — | — | 50 到 100 Gbps | 50 至 100 Gbps | — | — | — | — | 50 至 100 Gbps | — | — | 50 到 100 Gbps | — | — | — | — | — | — | — | — |
| — | — | — | 1 或 2 個網路介面卡 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 1 或 2 個網路介面卡 | 1 或 2 個網路介面卡 | — | — | — | — | — | — | — | 1 或 2 個網路介面卡 | — | — | — | — | — | 6 個 NIC | 6 個網路介面卡 | 10 個 NIC | 10 個 NIC | 1、5 或 9 個 NIC | — | 1 或 2 個 NIC | — |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 4 | 4 | 8 | 8 | 8 | 16 | 8 | 8 |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||
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GPU 和運算執行個體
GPU 可用於加速工作負載，支援 A4X Max、A4X、A4、A3、A2、G4、G2 和 N1 執行個體。如果執行個體使用 A4X Max、A4X、A4、A3、A2、G4 或 G2 機型，建立執行個體時，系統會自動連接 GPU。對於使用 N1 機型的執行個體，您可以在建立執行個體期間或之後，將 GPU 連接至執行個體。GPU 無法與任何其他機器系列搭配使用。
加速器最佳化執行個體具有固定數量的 GPU 和 vCPU，以及固定數量的記憶體 (視機型而定)，但 G2 機器除外，這類機器提供自訂記憶體範圍。如果 N1 執行個體連接的 GPU 數量較少，vCPU 數量上限也會受到限制。一般來說，GPU 數量越多，建立的執行個體就能有更多 vCPU 和記憶體。
如需詳細資訊，請參閱 Compute Engine 上的 GPU 一文。
後續步驟
瞭解如何建立及啟動 VM。
瞭解如何使用自訂機型建立 VM。
進一步瞭解如何將區塊儲存空間附加至 VM。