במאמר הזה מתוארות משפחות המכונות, סדרות המכונות וסוגי המכונות שמהם אפשר לבחור כדי ליצור מכונה וירטואלית (VM) או מכונת Bare Metal עם המשאבים שאתם צריכים. כשיוצרים מכונת חישוב, בוחרים סוג מכונה מתוך משפחת מכונות שקובעת את המשאבים שזמינים למכונה הזו.
יש כמה משפחות של מכונות שאפשר לבחור מתוכן. כל משפחת מכונות מחולקת לסדרות מכונות ולסוגי מכונות מוגדרים מראש בכל סדרה. לדוגמה, בסדרת מכונות N2 במשפחת המכונות לשימוש כללי, אפשר לבחור את סוג המכונה n2-standard-4.
למידע על סדרות מכונות שתומכות במכונות Spot (ובמכונות שניתן להפסיק את הפעלתן), אפשר לעיין במאמר מודלים להקצאת מופעים של Compute Engine.
- לשימוש כללי – יחס המחיר-ביצועים הכי טוב למגוון של עומסי עבודה.
- אופטימיזציה לאחסון – הכי מתאים לעומסי עבודה עם שימוש נמוך בליבות וצפיפות אחסון גבוהה.
- מכונות וירטואליות שמותאמות לצריכת מעבד גבוהה – מיועדות לפתרונות של מחשוב עתיר ביצועים (HPC) ולעומסי עבודה שדורשים הרבה משאבי מחשוב. המכונות האלה מציעות ביצועים גבוהים לכל ליבה ב-Compute Engine.
- מותאמת לצריכת זיכרון גבוהה (memory-optimized) – אידיאלי לעומסי עבודה שדורשים הרבה זיכרון, ומציע יותר זיכרון לכל ליבה בהשוואה למשפחות מכונות אחרות, עם זיכרון של עד 12 TB.
- מותאמות למאיצים – אידיאליות לעומסי עבודה של מחשוב מקבילי מאסיבי בארכיטקטורת מכשיר מאוחדת (CUDA), כמו למידת מכונה (ML) ומחשוב עתיר ביצועים (HPC). המשפחה הזו היא האפשרות הכי טובה לעומסי עבודה שדורשים מעבדי GPU.
מינוח של Compute Engine
במסמך הזה אנחנו משתמשים במונחים הבאים:
- משפחת מכונות: קבוצה נבחרת של תצורות מעבד וחומרה שעברו אופטימיזציה לעומסי עבודה ספציפיים, למשל, לשימוש כללי, לעומסי עבודה שעברו אופטימיזציה למאיצים או מותאמת לצריכת זיכרון גבוהה (memory-optimized).
סדרת מכונות: משפחות המכונות מסווגות לפי סדרה, דור וסוג מעבד.
כל סדרה מתמקדת בהיבט אחר של כוח מחשוב או ביצועים. לדוגמה, סדרת E מציעה מכונות וירטואליות יעילות בעלות נמוכה, בעוד שסדרת C מציעה ביצועים טובים יותר.
הגנרציה מסומנת במספר עולה. לדוגמה, סדרת N1 בתוך משפחת המכונות לשימוש כללי היא הגרסה הישנה יותר של סדרת N2. מספר דור או סדרה גבוה יותר מציין בדרך כלל פלטפורמות או טכנולוגיות חדשות יותר של מעבדי CPU. לדוגמה, סדרת M3, שפועלת על מעבד Intel Xeon Scalable דור 3 (Ice Lake), היא דור חדש יותר מסדרת M2, שפועלת על מעבד Intel Xeon Scalable דור 2 (Cascade Lake).
יצירה Intel AMD קבוצה סדרת מכונות דור רביעי N4, C4, X4, M4, A4 C4D, G4, N4D, H4D N4A, C4A, A4X Max, A4X סדרת מכונות דור שלישי C3, H3, Z3, M3, A3 C3D לא רלוונטי סדרת מכונות מדור שני N2, E2, C2, M2, A2, G2 N2D, C2D, T2D, E2 T2A
- סוג מכונה: כל סדרת מכונות מציעה לפחות סוג מכונה אחד. כל סוג מכונה מספק קבוצה של משאבים למופע המחשוב, כמו vCPU, זיכרון, דיסקים ויחידות GPU. אם מכונה עם קונפיגורציה מוגדרת (predefined) לא עונה על הצרכים שלכם, תוכלו גם ליצור סוג מכונה בהתאמה אישית עבור חלק מסדרות המכונות.
בקטעים הבאים מתוארים סוגי המכונות השונים.
סוגי מכונות מוגדרים מראש
סוגי מכונות עם קונפיגורציה מוגדרת (predefined) מגיעים עם כמות זיכרון ו-vCPU שאי אפשר לשנות. סוגי מכונות עם קונפיגורציה מוגדרת (predefined) משתמשים במגוון יחסי vCPU לזיכרון:
-
highcpu– מ-1 עד 3 GB זיכרון לכל vCPU; בדרך כלל, 2 GB זיכרון לכל vCPU. -
standard– מ-3 עד 7 GB זיכרון לכל vCPU; בדרך כלל, 4 GB זיכרון לכל vCPU. -
highmem— מ-7 עד 12 GB זיכרון לכל vCPU; בדרך כלל, 8 GB זיכרון לכל vCPU. -
megamem– מ-12 עד 15 GB זיכרון לכל vCPU; בדרך כלל, 14 GB זיכרון לכל vCPU.
ultramem— מ-24 עד 31 GB זיכרון לכל vCPU.
hypermem– מ-15 עד 24 GB זיכרון לכל vCPU; בדרך כלל, 16 GB זיכרון לכל vCPU.
לדוגמה, לסוג המכונה c3-standard-22 יש 22 ליבות vCPU, ולסוג המכונה standard יש גם 88 GB של זיכרון.
סוגי מכונות עם SSD מקומי
סוגי מכונות עם SSD מקומי הם סוגים מיוחדים של מכונות עם קונפיגורציה מוגדרת. שמות סוגי המכונות כוללים את lssd. כשיוצרים מופע של מחשוב באמצעות אחד מסוגי המכונות הבאים, דיסקים של Titanium SSD או SSD מקומיים מצורפים למופע באופן אוטומטי:
-
-lssd: סוגי המכונות האלה זמינים בסדרות המכונות C4, C4A, C4D, C3, C3D ו-H4D. הם מצרפים מספר מוגדר מראש של דיסקים מסוג Titanium SSD בנפח 375 GiB או דיסקים מסוג Local SSD למופע. דוגמאות לסוגי מכונות כאלה כוללות אתc4a-standard-4-lssd,c3-standard-88-lssdו-c3d-highmem-360-lssd. -
-standardlssd: סוגי המכונות האלה זמינים בסדרת המכונות Z3 שמותאמת לאחסון, ומספקים עד 350 GiB של קיבולת דיסק Titanium SSD לכל vCPU. סוגי המכונות האלה מומלצים לחיפוש ולניתוח נתונים ברמת ביצועים גבוהה עבור קבוצות נתונים בגודל בינוני. דוגמה לסוג מכונה כזה היאz3-highmem-22-standardlssd. -
-highlssd: סוגי המכונות האלה זמינים בסדרת המכונות Z3, והם מספקים קיבולת של 350 עד 600 גיגה-בייט של דיסק Titanium SSD לכל vCPU. סוגי המכונות האלה מציעים ביצועים גבוהים ומומלצים לסטרימינג אינטנסיבי של אחסון ולניתוח נתונים של קבוצות נתונים גדולות. דוגמה לסוג המכונה הזה היאz3-highmem-88-highlssd.
סדרות מכונות אחרות תומכות גם בדיסקים מקומיים של SSD, אבל לא משתמשות בשם של סוג מכונה שכולל את lssd. רשימה של כל סוגי המכונות שאפשר להשתמש בהן עם דיסקים של Titanium SSD או SSD מקומי זמינה במאמר בחירת מספר תקין של דיסקים של SSD מקומי.
סוגי מכונות Bare Metal
סוגי מכונות Bare Metal הם סוג מיוחד של מכונות עם קונפיגורציה מוגדרת. שם סוג המכונה כולל את -metal. כשיוצרים מכונת חישוב באמצעות אחד מסוגי המכונות האלה, לא מותקן hypervisor במכונה. אפשר לצרף דיסקים למכונת Bare Metal, בדיוק כמו למכונה וירטואלית (VM). אפשר להשתמש במכונות Bare metal ברשתות VPC וברשתות משנה באותו אופן שבו משתמשים במכונות וירטואליות.
מידע נוסף זמין במאמר בנושא מכונות Bare metal ב-Compute Engine.
סוגי מכונות בהתאמה אישית
אם אף אחת מהמכונות עם קונפיגורציה מוגדרת (predefined) לא מתאימה לצרכים של עומס העבודה, אפשר ליצור מופע VM עם סוג מכונה בהתאמה אישית עבור סדרות המכונות N ו-E במשפחת המכונות לשימוש כללי.
השימוש בסוגי מכונות בהתאמה אישית עולה קצת יותר בהשוואה לשימוש במכונה מקבילה עם קונפיגורציה מוגדרת (predefined). בנוסף, יש מגבלות על כמות הזיכרון ויחידות ה-vCPU שאפשר לבחור עבור סוג מכונה בהתאמה אישית. המחירים של שימוש על פי דרישה במכונות מותאמות אישית (custom) גבוהים ב-5% מהמחירים של שימוש על פי דרישה ומהמחירים של התחייבות לשימוש במכונות שמוגדרות מראש.
כשיוצרים סוג מכונה בהתאמה אישית, אפשר להשתמש בתכונה של זיכרון מורחב. במקום להשתמש בגודל הזיכרון שמוגדר כברירת מחדל על סמך מספר יחידות ה-vCPU שבוחרים, אפשר לציין כמות זיכרון, עד למגבלה של סדרת המכונות.
מידע נוסף זמין במאמר יצירת מכונה וירטואלית עם סוג מכונה בהתאמה אישית.
סוגי מכונות עם ליבת מעבד משותפת
סדרות E2 ו-N1 מכילות סוגי מכונות עם ליבות משותפות. סוגי המכונות האלה חולקים ליבת חומרה פיזית, ולכן הם יכולים להיות שיטה חסכונית להפעלת אפליקציות קטנות שלא צורכות הרבה משאבים.
E2: מציע סוגי מכונות עם ליבות משותפות
e2-micro,e2-smallו-e2-mediumעם 2 מעבדים וירטואליים לתקופות קצרות של שימוש אינטנסיבי.N1: סוגי מכונות עם ליבה משותפת
f1-microו-g1-smallעם עד vCPU אחד שזמין לתקופות קצרות של שימוש אינטנסיבי.
מידע נוסף זמין במאמר בנושא CPU bursting.
המלצות לגבי משפחות וסדרות של מכונות
בטבלאות הבאות מפורטות המלצות לסוגים שונים של עומסי עבודה.
| עומסי עבודה למטרות כלליות | |||
|---|---|---|---|
| N4, N4A, N4D, N2, N2D, N1 | C4, C4A, C4D, C3, C3D | E2 | Tau T2D, Tau T2A |
| יחס מאוזן בין מחיר לביצועים במגוון רחב של סוגי מכונות | ביצועים גבוהים באופן עקבי במגוון עומסי עבודה | מחשוב יומיומי בעלות נמוכה יותר | הביצועים הטובים ביותר לכל ליבה או העלות הטובה ביותר לעומסי עבודה (workloads) של הרחבת היקף הפעילות |
|
|
|
|
עומסי עבודה שעברו אופטימיזציה |
||||
|---|---|---|---|---|
| אופטימיזציה לאחסון | מותאמת לצריכת מעבד גבוהה (compute-optimized) | מותאמת לצריכת זיכרון גבוהה (memory-optimized) | אופטימיזציה למעבד גרפי | |
| Z3 | H4D, H3, C2 ו-C2D | X4, M4, M3, M2, M1 | A4X Max, A4X, A4, A3, A2, G4, G2 | |
| יחסים גבוהים בין אחסון בלוקים לבין מחשוב לעומסי עבודה אינטנסיביים | הביצועים הכי גבוהים והעלות הכי נמוכה למחשוב עתיר ביצועים (HPC), לעומסי עבודה מרובי צמתים ולעומסי עבודה שמוגבלים על ידי המחשוב | יחס הזיכרון לחישוב הכי גבוה לעומסי עבודה שדורשים הרבה זיכרון | אופטימיזציה לעומסי עבודה של מחשוב עתיר ביצועים (HPC) מואץ | |
|
|
|
|
|
אחרי שיוצרים מכונת חישוב, אפשר להשתמש בהמלצות להתאמת גודל כדי לבצע אופטימיזציה של ניצול המשאבים על סמך עומס העבודה. מידע נוסף זמין במאמר יישום המלצות לגבי סוגי מכונות למכונות וירטואליות.
מדריך למשפחת מכונות לשימוש כללי
משפחת המכונות לשימוש כללי כוללת כמה סדרות מכונות עם יחס המחיר-ביצועים הטוב ביותר למגוון עומסי עבודה.
ב-Compute Engine יש סדרות של מכונות למטרות כלליות שפועלות על ארכיטקטורת x86 או Arm.
x86
- סדרת המכונות C4 זמינה בפלטפורמות של מעבדי Intel Granite Rapids ו-Emerald Rapids, ומבוססת על Titanium. סוגי המכונות C4 מותאמים כדי לספק ביצועים גבוהים באופן עקבי, וניתן להגדיל את הקיבולת שלהם עד ל-288 vCPU, 2.2 TB של זיכרון DDR5 ו-18 TiB של SSD מקומי. סדרת C4 זמינה בקונפיגורציות הבאות:
highcpu(2 GB זיכרון לכל vCPU),standard(3.75 GB זיכרון לכל vCPU) ו-highmem(7.75 GB זיכרון לכל vCPU). מופעי C4 מותאמים לארכיטקטורת הגישה לזיכרון לא אחידה (NUMA) הבסיסית כדי לספק ביצועים אופטימליים, אמינים ועקביים. - סדרת מכונות C4D זמינה בפלטפורמת המעבד AMD EPYC Turin ומופעלת על ידי Titanium. ל-C4D יש תדירות מקסימלית גבוהה יותר של האצת שעון בהשוואה ל-C3D, עם שיפורים בהוראות לכל מחזור שעון (IPC) לביצוע מהיר יותר של טרנזקציות במסד הנתונים. בעזרת אחסון Hyperdisk ורשת Titanium, מכונות C4D מציגות עד 55% יותר שאילתות לשנייה ב-Cloud SQL ל-MySQL וביצועים טובים ב-35% בעומסי עבודה של Memorystore for Redis בהשוואה למכונות C3D. מכונות C4D זמינות עם עד 384 ליבות vCPU, 3TB של זיכרון DDR5 ו-12TiB של SSD מקומי.
סוג המכונה C4D זמין בקונפיגורציות
highcpu(1.875 GB זיכרון לכל vCPU),standard(3.875 GB זיכרון לכל vCPU) ו-highmem(7.875 GB זיכרון לכל vCPU). מופעי C4D מותאמים לארכיטקטורת NUMA הבסיסית כדי להציע ביצועים אופטימליים, אמינים ועקביים. - סדרת המכונות N4 זמינה בפלטפורמת המעבד Intel Emerald Rapids ומבוססת על Titanium. סוגי מכונות N4 מותאמים לגמישות ולעלות, עם צורות מוגדרות מראש וצורות בהתאמה אישית, ויכולים להתרחב עד 80 ליבות vCPU בזיכרון DDR5 של 640 GB. סדרת N4 זמינה בהגדרות
highcpu(2 GB לכל vCPU),standard(4 GB לכל vCPU) ו-highmem(8 GB לכל vCPU). - סדרת מכונות N4D זמינה בפלטפורמת המעבד AMD EPYC Turin ומופעלת על ידי Titanium. סוגי המכונות N4D מיועדים לגמישות ולאופטימיזציה של העלויות באמצעות ארכיטקטורה יעילה וניהול דינמי של משאבים מהדור הבא, וכך מאפשרים ניצול טוב יותר של המשאבים במכונות המארחות. אתם יכולים ליצור מכונות וירטואליות מסוג N4D באמצעות סוגי מכונות מוגדרים מראש עם עד 96 ליבות vCPU וזיכרון DDR5 בנפח של 768GB, או ליצור מכונות וירטואליות מסוג N4D באמצעות סוגי מכונות מותאמים אישית שמאפשרים לכם לבחור שילובים שונים של מחשוב וזיכרון כדי לייעל את העלויות ולצמצם את בזבוז המשאבים.
סדרת N4D זמינה בקונפיגורציות
highcpu(2 GB לכל vCPU),standard(4 GB לכל vCPU) ו-highmem(8 GB לכל vCPU). - סדרת המכונות N2 כוללת עד 128 vCPU, 8 GB של זיכרון לכל vCPU, והיא זמינה בפלטפורמות של מעבדי Intel Ice Lake ו-Intel Cascade Lake.
- בסדרת המכונות N2D יש עד 224 ליבות vCPU, 8 GB של זיכרון לכל ליבת vCPU, והיא זמינה בפלטפורמת AMD EPYC Milan מהדור השלישי.
- סדרת המכונות C3 מציעה עד 176 vCPU ו-2, 4 או 8 GB של זיכרון לכל vCPU בפלטפורמת המעבד Intel Sapphire Rapids וב-Titanium. מופעי C3 מותאמים לארכיטקטורת NUMA הבסיסית כדי לספק ביצועים אופטימליים, מהימנים ועקביים.
- סדרת המכונות C3D מציעה עד 360 ליבות vCPU ו-2, 4 או 8 GB של זיכרון לכל ליבת vCPU בפלטפורמת המעבד AMD EPYC Genoa וב-Titanium. מופעי C3D מותאמים לארכיטקטורת NUMA הבסיסית כדי להציע ביצועים אופטימליים, מהימנים ועקביים.
- בסדרת המכונות E2 יש עד 32 ליבות וירטואליות (vCPU) עם זיכרון של עד 128GB, עם מקסימום של 8GB לכל vCPU, והעלות הכי נמוכה מכל סדרות המכונות. לסדרת מכונות E2 יש פלטפורמת מעבד מוגדרת מראש, שפועלת עם מעבד Intel או עם מעבד AMD. המעבד נבחר בשבילכם כשאתם יוצרים את המופע. סדרת המכונות הזו מספקת מגוון משאבי מחשוב במחיר הכי נמוך ב-Compute Engine, במיוחד בשילוב עם הנחות תמורת התחייבות לשימוש.
- סדרת מכונות Tau T2D מספקת מערך תכונות אופטימלי להרחבת היקף הפעילות. לכל מכונה וירטואלית יכולים להיות עד 60 ליבות vCPU, 4 GB של זיכרון לכל ליבת vCPU, והיא זמינה במעבדי AMD EPYC Milan מהדור השלישי. בסדרת מכונות Tau T2D, לא נעשה שימוש ב-cluster-threading, ולכן כל vCPU שווה לליבה שלמה.
- למכונות וירטואליות מסדרת N1 יכולות להיות עד 96 יחידות vCPU, עד 6.5 GB של זיכרון לכל יחידת vCPU, והן זמינות בפלטפורמות של מעבדי Intel Sandy Bridge, Ivy Bridge, Haswell, Broadwell ו-Skylake.
קבוצה
סדרת המכונות N4A מופעלת על ידי מעבד Axion שתוכנן בהתאמה אישית על ידי Google. תהליך Axion מבוסס על ליבת מחשוב Arm Neoverse N3, שתומכת בארכיטקטורת Arm V9.2. סדרת המכונות N4A משתמשת ב-Titanium להעברת עומס מהמעבד. מכונות N4A מספקות עד 64 ליבות vCPU עם עד 8 GB של זיכרון לכל ליבת vCPU עם דומיין של גישה אחידה לזיכרון (UMA). במופעי N4A לא נעשה שימוש ב-Simultaneous Multi-Threading (SMT). ליבת vCPU במופע N4A שווה לליבה פיזית שלמה.
סדרת מכונות N4A מתוכננת להיות הסדרה היעילה והגמישה ביותר שלנו שמבוססת על Arm. היא מספקת ביצועים יוצאי דופן ביחס למחיר למגוון רחב של עומסי עבודה למטרות כלליות ולעומסי עבודה שניתנים להרחבה. תרחישים לדוגמה: שרתי אינטרנט ואפליקציות, מיקרו-שירותים, אפליקציות מבוססות-קונטיינרים באמצעות Google Kubernetes Engine (GKE), מסדי נתונים בקוד פתוח וסביבות פיתוח ובדיקה.
סדרת המכונות C4A מבוססת על Google Axion, ונבנתה על ליבת מחשוב Arm Neoverse V2, שתומכת בארכיטקטורת Arm V9. מופעי C4A מבוססים על Titanium IPU עם הפחתת עומס של דיסקים ורשתות, מה שמשפר את ביצועי המופעים על ידי הפחתת העיבוד במארח.
מכונות C4A מספקות עד 72 ליבות vCPU עם עד 8 GB של זיכרון לכל vCPU בדומיין UMA יחיד. ב-C4A יש
-lssdסוגי מכונות עם קיבולת של עד 6 TiB של Titanium SSD. למופעי C4A bare metal (תצוגה מקדימה) יש 96 ליבות vCPU וזיכרון בנפח 768 GB. במופעי C4A לא נעשה שימוש ב-Simultaneous multithreading (SMT). ליבת vCPU במופע C4A שווה לליבה פיזית שלמה.סדרת המכונות Tau T2A היא סדרת המכונות הראשונה ב- Google Cloudשמבוססת על ליבת מחשוב Arm Neoverse N1. מכונות Tau T2A עברו אופטימיזציה כדי לספק מחיר אטרקטיבי ביחס לביצועים. לכל מכונה וירטואלית יכולים להיות עד 48 יחידות vCPU עם 4 GB של זיכרון לכל יחידת vCPU. סדרת מכונות Tau T2A פועלת על מעבד Ampere Altra עם 64 ליבות, עם סט פקודות Arm ותדר של 3 GHz בכל הליבות. סוגי המכונות Tau T2A תומכים בצומת NUMA יחיד, וכל vCPU שווה לליבה שלמה.
מדריך למשפחת מכונות שעברו אופטימיזציה לאחסון
משפחת המכונות שעברה אופטימיזציה לאחסון מתאימה במיוחד לעומסי עבודה עם ביצועים גבוהים ואופטימיזציה לזיכרון פלאש, כמו מסדי נתונים של SQL, NoSQL ו-vector, ניתוח נתונים עם הרחבת קנה מידה, מחסני נתונים וחיפוש, ומערכות קבצים מבוזרות שזקוקות לגישה מהירה לכמויות גדולות של נתונים שמאוחסנים באחסון מקומי. משפחת המכונות שעברה אופטימיזציה לאחסון נועדה לספק תפוקה גבוהה של אחסון מקומי ו-IOPS עם זמן אחזור של פחות ממילי-שנייה.
- במכונות וירטואליות מסוג Z3
standardlssdיכולים להיות עד 176 ליבות וירטואליות, 1,408 GB של זיכרון ו-36 TiB של Titanium SSD. - למופעי Z3
highlssdיכולים להיות עד 88 vCPU, 704 GB של זיכרון ו-36 TiB של Titanium SSD. - למופעי Z3 bare metal יש 192 vCPU, 1,536 GB של זיכרון ו-72 TiB של Titanium SSD מקומי.
Z3 פועל על מעבד Intel Xeon Scalable (שם קוד Sapphire Rapids) עם זיכרון DDR5 ומעבדי העברה Titanium. Z3 משלבת בין חידושים בתחום המחשוב, הרשת והאחסון בפלטפורמה אחת. התאימות של מופעי Z3 לארכיטקטורת NUMA הבסיסית מאפשרת ביצועים אופטימליים, אמינים ועקביים.
מדריך למשפחת מכונות מותאמת לצריכת מעבד גבוהה (compute-optimized)
משפחת המכונות המותאמות לצריכת מעבד גבוהה (compute-optimized) מותאמת להרצת יישומים של מחשוב עתיר ביצועים (HPC), יישומים מרובי צמתים ויישומים שמוגבלים על ידי חישובים, על ידי מתן ביצועים גבוהים לכל ליבה.
- מכונות H4D מציעות 192 vCPU ו-720 GB של זיכרון DDR5. מכונות H4D פועלות בפלטפורמת המעבד AMD EPYC Turin, עם תמיכה ב-Titanium offload וב-Cloud RDMA. מופעי H4D מותאמים לארכיטקטורת NUMA הבסיסית כדי לספק ביצועים אופטימליים, אמינים ועקביים. מכונות וירטואליות מסוג H4D מספקות יכולת שינוי קנה מידה משופרת לעומסי עבודה (workloads) של HPC ולעומסי עבודה (workloads) מרובי צמתים. Cloud RDMA הוא רכיב של תשתית רשת שמאפשר ליצור פלטפורמת HPC בענן שיכולה להריץ חישובים מדעיים ועומסי עבודה של ML/AI. שירות Cloud RDMA מספק יחסי מחיר/ביצועים שדומים לאלה של תשתית מקומית.
- מכונות H3 מציעות 88 vCPU ו-352 GB של זיכרון DDR5. מכונות H3 פועלות בפלטפורמת מעבד Intel Sapphire Rapids ובמעבדי Titanium להעברת עומס. מופעי H3 מותאמים לארכיטקטורת NUMA הבסיסית כדי לספק ביצועים אופטימליים, מהימנים ועקביים. סדרת H3 מספקת שיפורים בביצועים למגוון רחב של עומסי עבודה של HPC, כמו דינמיקה מולקולרית, מדעי כדור הארץ חישוביים, ניתוח סיכונים פיננסיים, מודלים של מזג אוויר, EDA של חזית עורפית וחזית קדמית ודינמיקה חישובית של נוזלים.
- במופעי C2 יש עד 60 vCPU, 4 GB של זיכרון לכל vCPU, והם זמינים בפלטפורמת המעבד Intel Cascade Lake. מופעי C2 מותאמים לארכיטקטורת NUMA הבסיסית כדי להציע ביצועים אופטימליים, מהימנים ועקביים.
- מכונות C2D מציעות עד 112 ליבות vCPU, עד 8 GB של זיכרון לכל ליבת vCPU, והן זמינות בפלטפורמת AMD EPYC Milan מהדור השלישי. מופעי C2D מותאמים לארכיטקטורת NUMA הבסיסית כדי לספק ביצועים אופטימליים, מהימנים ועקביים.
מדריך למשפחת מכונות מותאמת לצריכת זיכרון גבוהה (memory-optimized)
משפחת המכונות המותאמות לצריכת זיכרון גבוהה כוללת סדרות מכונות שמתאימות באופן אידיאלי לעומסי עבודה של OLAP ו-OLTP SAP, למודלים גנומיים, לאוטומציה של עיצוב אלקטרוני ולעומסי עבודה של HPC שדורשים הרבה זיכרון. משפחה זו מציעה יותר זיכרון לכל ליבה מכל משפחת מכונות אחרת, עם עד 32 TB של זיכרון.
- מכונות Bare Metal מסוג X4 מציעות עד 1,920 ליבות vCPU, עם 12.8 או 17 GB של זיכרון לכל ליבת vCPU. ל-X4 יש סוגי מכונות עם 6, 8, 12, 16, 24 ו-32 TB של זיכרון, והיא זמינה בפלטפורמת המעבד Intel Sapphire Rapids.
- מכונות M4 מציעות עד 224 מעבדי vCPU, עם עד 26.5 GB של זיכרון לכל מעבד vCPU, והן זמינות בפלטפורמת המעבד Intel Emerald Rapids.
- במכונות M3 אפשר להשתמש בעד 128 ליבות וירטואליות של CPU, עם עד 30.5 GB של זיכרון לכל ליבה וירטואלית של CPU. המכונות האלה זמינות בפלטפורמת Intel Ice Lake CPU.
- מכונות M2 זמינות כסוגי מכונות של 6 TB, 9 TB ו-12 TB, והן זמינות בפלטפורמת המעבד Intel Cascade Lake.
- במופעי M1 יש עד 160 מעבדי ליבה וירטואליים, זיכרון בנפח 14.9 GB עד 24 GB לכל מעבד ליבה וירטואלי, והם זמינים בפלטפורמות של מעבדי Intel Skylake ו-Broadwell.
מדריך למשפחת מכונות שעברו אופטימיזציה למאיץ
משפחת המכונות שעברו אופטימיזציה להאצה מתאימה במיוחד לעומסי עבודה של מחשוב מקבילי מסיבי של Compute Unified Device Architecture (CUDA), כמו למידת מכונה (ML) ומחשוב עתיר ביצועים (HPC). משפחת מכונות זו היא הבחירה האופטימלית לעומסי עבודה שדורשים GPU.
Google מציעה גם את AI Hypercomputer ליצירת אשכולות של מכונות וירטואליות שעברו אופטימיזציה למאיצים עם תקשורת בין יחידות GPU, שנועדו להרצת עומסי עבודה אינטנסיביים מאוד של AI ו-ML. מידע נוסף זמין במאמר סקירה כללית על AI Hypercomputer.
קבוצה
- מכונות Bare Metal מדגם A4X Max מציעות עד 144 ליבות וירטואליות ועד 960 GB של זיכרון. לכל סוג מכונה A4X Max יש 4 מעבדי GPU מסוג NVIDIA B300 שמצורפים ל-2 מעבדי CPU מסוג NVIDIA Grace. למופעי Bare metal מסוג A4X Max יש רוחב פס מקסימלי ברשת של עד 3,600 Gbps.
- מופעי A4X מציעים עד 140 vCPU ועד 884 GB של זיכרון. לכל סוג מכונה מסוג A4X יש 4 מעבדי GPU מסוג NVIDIA B200 שמצורפים ל-2 מעבדי CPU מסוג NVIDIA Grace. למופעי A4X יש רוחב פס מקסימלי ברשת של עד 2,000 Gbps.
x86
- למכונות A4 יש עד 224 מעבדים וירטואליים ועד 3,968 GB של זיכרון. לכל סוג מכונה מסוג A4 מצורפים 8 מעבדי GPU מסוג NVIDIA B200. למופעי A4 יש רוחב פס מקסימלי ברשת של עד 3,600 Gbps, והם זמינים בפלטפורמת המעבד Intel Emerald Rapids.
- באינסטנסים מסוג A3 יש עד 224 vCPU ועד 2,952 GB של זיכרון.
לכל סוג מכונת A3 מצורפים 1, 2, 4 או 8 מעבדי GPU מסוג NVIDIA H100 או 8 מעבדי GPU מסוג H200. למופעי A3 יש רוחב פס מקסימלי של עד 3,200 Gbps, והם זמינים בפלטפורמות המעבדים הבאות:
- Intel Emerald Rapids - A3 Ultra
- Intel Sapphire Rapids – A3 Mega, High ו-Edge
- מכונות A3 זמינות עם סוג המכונה A3 Edge (
a3-edgegpu-8g-nolssd), שמציע 208 ליבות vCPU, זיכרון של 1,872GB ו-8 מעבדי GPU מסוג NVIDIA H100, בפלטפורמת ה-CPU של Intel Sapphire Rapids וב-Titanium. - באינסטנסים מסוג A2 יש 12 עד 96 ליבות vCPU ועד 1,360 GB של זיכרון. לכל סוג מכונה מסוג A2 מצורפים 1, 2, 4, 8 או 16 מעבדי GPU מסוג NVIDIA A100. למופעי A2 יש רוחב פס מקסימלי ברשת של עד 100 Gbps, והם זמינים בפלטפורמת המעבד Intel Cascade Lake.
- במכונות G4 יש 48 עד 384 vCPU ועד 1,440 GB של זיכרון. לכל מכונת G4 מצורפים 1, 2, 4 או 8 מעבדי GPU מסוג NVIDIA RTX PRO 6000. למופעי G4 יש רוחב פס מקסימלי של עד 400 Gbps והם זמינים בפלטפורמת המעבד AMD EPYC Turin.
- מכונות G2 מציעות 4 עד 96 ליבות vCPU ועד 432 GB של זיכרון. לכל סוג מכונה מסוג G2 מחוברים 1, 2, 4 או 8 GPUs מסוג NVIDIA L4. למופעי G2 יש רוחב פס מקסימלי של עד 100 Gbps, והם זמינים בפלטפורמת המעבד Intel Cascade Lake.
השוואה בין סדרות מכונות
השתמשו בטבלה הבאה כדי להשוות בין כל משפחת מכונות ולקבוע איזו מהן מתאימה לעומס העבודה שלכם. אם אחרי העיון בקטע הזה אתם עדיין לא בטוחים איזו משפחת מכונות הכי מתאימה לעומס העבודה שלכם, כדאי להתחיל עם משפחת המכונות לשימוש כללי. פרטים על כל המעבדים הנתמכים זמינים במאמר פלטפורמות CPU.
כדי להבין איך הבחירה שלכם משפיעה על הביצועים של נפחי דיסקים שמצורפים למופעי המחשוב, אפשר לעיין במאמרים הבאים:
- Persistent Disk: ביצועי הדיסק לפי סוג המכונה ומספר ה-vCPU
- Google Cloud Hyperdisk: מגבלות הביצועים של Hyperdisk
השוואה בין המאפיינים של סדרות מכונות שונות, מ-C4 עד G2. אתם יכולים לבחור מאפיינים ספציפיים בשדה בחירת מאפייני מופע להשוואה כדי להשוות בין המאפיינים האלה בכל סדרות המכונות בטבלה הבאה.
| לשימוש כללי | לשימוש כללי | לשימוש כללי | לשימוש כללי | לשימוש כללי | לשימוש כללי | לשימוש כללי | לשימוש כללי | לשימוש כללי | לשימוש כללי | לשימוש כללי | לשימוש כללי | לשימוש כללי | אופטימיזציה של העלויות | אופטימיזציה של האחסון | מותאם לצריכת מעבד גבוהה (compute-optimized) | מותאם לצריכת מעבד גבוהה (compute-optimized) | מותאם לצריכת מעבד גבוהה (compute-optimized) | מותאם לצריכת מעבד גבוהה (compute-optimized) | מותאמת לצריכת זיכרון גבוהה (memory-optimized) | מותאמת לצריכת זיכרון גבוהה (memory-optimized) | מותאמת לצריכת זיכרון גבוהה (memory-optimized) | מותאמת לצריכת זיכרון גבוהה (memory-optimized) | מותאמת לצריכת זיכרון גבוהה (memory-optimized) | אופטימיזציה למאיץ | אופטימיזציה למאיץ | אופטימיזציה למאיץ | אופטימיזציה למאיץ | אופטימיזציה למאיץ | אופטימיזציה למאיץ | אופטימיזציה למאיץ | אופטימיזציה למאיץ | אופטימיזציה למאיץ |
| מכונה וירטואלית ושרת פיזי | מכונה וירטואלית ושרת פיזי | מכונה וירטואלית ושרת פיזי | מכונה וירטואלית ושרת פיזי | VM | VM | VM | VM | VM | VM | VM | VM | VM | VM | מכונה וירטואלית ושרת פיזי | VM | VM | VM | VM | Bare metal | VM | VM | VM | VM | VM | Bare metal | VM | VM | VM | VM | VM | VM | VM |
| Intel Emerald Rapids ו-Granite Rapids | Google Axion | AMD EPYC Turin | Intel Sapphire Rapids | AMD EPYC Genoa | Intel Emerald Rapids | Google Axion | AMD EPYC Turin | Intel Cascade Lake ו-Ice Lake | AMD EPYC Rome ו-EPYC Milan | Intel Skylake, Broadwell, Haswell, Sandy Bridge ו-Ivy Bridge | AMD EPYC Milan | Ampere Altra | Intel Skylake, Broadwell ו-Haswell, AMD EPYC Rome ו-EPYC Milan | Intel Sapphire Rapids | AMD EPYC Turin | Intel Sapphire Rapids | Intel Cascade Lake | AMD EPYC Milan | Intel Sapphire Rapids | Intel Emerald Rapids | Intel Ice Lake | Intel Cascade Lake | Intel Skylake ו-Broadwell | Intel Skylake, Broadwell, Haswell, Sandy Bridge ו-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 | קבוצה | x86 | x86 | x86 | x86 | קבוצה | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | קבוצה | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | קבוצה | קבוצה | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 |
| 2 עד 288 | 1 עד 96 | 2 עד 384 | 4 עד 176 | 4 עד 360 | 2 עד 80 | 1 עד 64 | 2 עד 96 | 2 עד 128 | 2 עד 224 | 1 עד 96 | 1 עד 60 | 1 עד 48 | 0.25 עד 32 | 8 עד 192 | 192 | 88 | 4 עד 60 | 2 עד 112 | 480 עד 1,920 | 16 עד 224 | 32 עד 128 | 208 עד 416 | 40 עד 160 | 1 עד 96 | 144 | 140 | 224 | 224 | 208 | 12 עד 96 | 48 עד 384 | 4 עד 96 |
| שרשור | ליבה | שרשור | שרשור | שרשור | שרשור | ליבה | שרשור | שרשור | שרשור | שרשור | ליבה | ליבה | שרשור | שרשור | ליבה | ליבה | שרשור | שרשור | שרשור | שרשור | שרשור | שרשור | שרשור | שרשור | ליבה | ליבה | שרשור | שרשור | שרשור | שרשור | שרשור | שרשור |
| 2 עד 2,232GB | 1 עד 768GB | 3GB עד 3,072GB | 8 עד 1,408 GB | 8 עד 2,880 GB | 2 עד 640GB | 2 עד 512GB | 2 עד 768GB | 2 עד 864GB | 2 עד 896GB | 1.8 עד 624GB | 4 עד 240GB | 4 עד 192GB | 1 עד 128GB | 64 עד 1,536 GB | 720 עד 1,488 GB | 352 GB | 16 עד 240GB | 4 עד 896GB | 6,144 עד 32,768 GB | 248 עד 5,952 GB | 976 עד 3,904 GB | 5,888 עד 11,776 GB | 961 עד 3,844 GB | 3.75 עד 624GB | 960GB | 884GB | 3,968GB | 2,952GB | 1,872GB | 85 עד 1,360GB | 180GB עד 1,440GB | 16 עד 432GB |
| NUMA | UMA | NUMA | NUMA | NUMA | — | UMA | — | — | — | — | — | NUMA | — | NUMA | NUMA | NUMA | NUMA | NUMA | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||||
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | ||||||||||||||||||||||
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | ||||||||||||
| — | — | AMD SEV | Intel TDX | AMD SEV | — | — | — | — | AMD SEV, AMD SEV-SNP | — | — | — | — | — | — | — | — | AMD SEV | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | Intel TDX, NVIDIA Confidential Computing | — | — | — |
| NVMe | NVMe | NVMe | NVMe | NVMe | NVMe | NVMe | NVMe |
SCSI (PD ו-SSD מקומי) NVMe (SSD מקומי) |
SCSI (PD ו-SSD מקומי) NVMe (SSD מקומי) |
SCSI (PD ו-SSD מקומי) NVMe (SSD מקומי) |
SCSI (PD ו-SSD מקומי) NVMe (SSD מקומי) |
NVMe | SCSI | NVMe | NVMe | NVMe |
SCSI (PD ו-SSD מקומי) NVMe (SSD מקומי) |
SCSI (PD ו-SSD מקומי) NVMe (SSD מקומי) |
NVMe | NVMe | NVMe | SCSI |
SCSI (PD ו-SSD מקומי) NVMe (SSD מקומי) |
SCSI (PD ו-SSD מקומי) NVMe (SSD מקומי) |
NVMe | NVMe | NVMe | NVMe | NVMe |
SCSI (PD ו-SSD מקומי) NVMe (SSD מקומי) |
NVMe | NVMe |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | ||||||||||||||||||||||
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||||||||
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||||||||||||
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||||
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | ||||||||||||||||
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||||||||||||||||||
| 18 TiB | 6 TiB | 12 TiB | 12 TiB | 12 TiB | 0 | 0 | 0 | 9 TiB | 9 TiB | 9 TiB | 0 | 0 | 0 | 36 TiB (מכונה וירטואלית), 72 TiB (Metal) | 3 TiB | 0 | 3 TiB | 3 TiB | 0 | 0 | 3 TiB | 0 | 3 TiB | 9 TiB | 12 TiB | 12 TiB | 12 TiB | 12 TiB | 6 TiB | 3 TiB | 12 TiB | 3 TiB |
| — | — | — | — | — | — | — | — | אזורי ושל תחום מוגדר | אזורי ושל תחום מוגדר | אזורי ושל תחום מוגדר | אזורי | אזורי | אזורי ושל תחום מוגדר | — | — | — | אזורי | אזורי | — | — | — | אזורי | אזורי | אזורי ושל תחום מוגדר | — | — | — | — | — | אזורי | — | — |
| — | — | — | אזורי | אזורי | — | — | — | אזורי ושל תחום מוגדר | אזורי ושל תחום מוגדר | אזורי ושל תחום מוגדר | אזורי | אזורי | אזורי ושל תחום מוגדר | אזורי | — | אזורי | אזורי | אזורי | — | — | אזורי | אזורי | אזורי | אזורי ושל תחום מוגדר | — | — | — | — | אזורי | אזורי | — | אזורי |
| — | — | — | אזורי | אזורי | — | — | — | אזורי ושל תחום מוגדר | אזורי ושל תחום מוגדר | אזורי ושל תחום מוגדר | אזורי | אזורי | אזורי ושל תחום מוגדר | אזורי | — | — | אזורי | אזורי | — | — | אזורי | אזורי | אזורי | אזורי ושל תחום מוגדר | — | — | — | — | אזורי | אזורי | — | אזורי |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | ||||
| gVNIC ו-IDPF | gVNIC ו-IDPF | gVNIC ו-IDPF | gVNIC ו-IDPF | gVNIC | gVNIC | gVNIC | gVNIC | gVNIC ו-VirtIO-Net | gVNIC ו-VirtIO-Net | gVNIC ו-VirtIO-Net | gVNIC ו-VirtIO-Net | gVNIC | gVNIC ו-VirtIO-Net | gVNIC ו-IDPF | gVNIC, IRDMA | gVNIC | gVNIC ו-VirtIO-Net | gVNIC ו-VirtIO-Net | IDPF | gVNIC | gVNIC | gVNIC ו-VirtIO-Net | gVNIC ו-VirtIO-Net | gVNIC ו-VirtIO-Net | gVNIC, IDPF ו-MRDMA | gVNIC ו-MRDMA | gVNIC ו-MRDMA | gVNIC ו-MRDMA | gVNIC | gVNIC ו-VirtIO-Net | gVNIC | gVNIC ו-VirtIO-Net |
| 10 עד 100 Gbps | 10 עד 50 Gbps | 10 עד 100 Gbps | 23 עד 100 Gbps | 20 עד 100 Gbps | 10 עד 50 Gbps | עד 50 Gbps | 10 עד 50 Gbps | 10 עד 32 Gbps | 10 עד 32 Gbps | 2 עד 32 Gbps | 10 עד 32 Gbps | 10 עד 32 Gbps | 1 עד 16 Gbps | 23 עד 100 Gbps | עד 200 Gbps | עד 200 Gbps | 10 עד 32 Gbps | 10 עד 32 Gbps | עד 100 Gbps | 16 עד 100 Gbps | עד 32 גיגה-ביט לשנייה (Gbps) | עד 32 גיגה-ביט לשנייה (Gbps) | עד 32 גיגה-ביט לשנייה (Gbps) | 2 עד 32 Gbps | עד 3,600 Gbps | עד 2,000 Gbps | עד 3,600 Gbps | עד 3,200 Gbps | עד 1,800 Gbps | 24 עד 100 Gbps | 50 עד 400 Gbps | 10 עד 100 Gbps |
| 50 עד 200 Gbps | 50 עד 100 Gbps | 50 עד 200 Gbps | 50 עד 200 Gbps | 50 עד 200 Gbps | — | — | — | 50 עד 100 Gbps | 50 עד 100 Gbps | — | — | — | — | 50 עד 200 Gbps | — | — | 50 עד 100 Gbps | 50 עד 100 Gbps | — | — | 50 עד 100 Gbps | — | — | 50 עד 100 Gbps | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 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 |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||
| — | שזמינות רק ב-GA | — | ||||||||||||||||||||||||||||||
| — | — | רק בזמינות כללית ובמודל החדש של הנחות ה-CUD | רק להנחות | — | רק להנחות | רק להנחות | רק להנחות | רק להנחות | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||||||||||
| — | — | — | ||||||||||||||||||||||||||||||
יחידות GPU ומכונות וירטואליות
מעבדי GPU משמשים להאצת עומסי עבודה, ויש תמיכה במכונות מדגמי A4X Max, A4X, A4, A3, A2, G4, G2 ו-N1. במכונות מסוג A4X Max, A4X, A4, A3, A2, G4 או G2, מעבדי ה-GPU מצורפים אוטומטית כשיוצרים את המכונה. במקרים שבהם נעשה שימוש בסוגי מכונות N1, אפשר לצרף יחידות GPU למכונה במהלך יצירת המכונה או אחרי היצירה. אי אפשר להשתמש במעבדי GPU עם סדרות מכונות אחרות.
למכונות שעברו אופטימיזציה לשימוש במאיצים יש מספר קבוע של מעבדי GPU, יחידות vCPU וזיכרון לכל סוג מכונה, למעט מכונות G2 שמציעות טווח זיכרון בהתאמה אישית. מכונות N1 עם פחות מעבדי GPU מצורפים מוגבלות למספר מקסימלי של מעבדי CPU וירטואליים. באופן כללי, מספר גבוה יותר של GPU מאפשר ליצור מכונות עם מספר גבוה יותר של vCPU וזיכרון.
למידע נוסף, ראו מעבדי GPU ב-Compute Engine.
המאמרים הבאים
משלימים את המדריך למתחילים באמצעות מכונה וירטואלית של Linux.
משלימים את המדריך למתחילים באמצעות מכונה וירטואלית של Windows.
מידע נוסף על צירוף אחסון בלוקים למכונות וירטואליות