במאמר הזה נתאר את משפחות המכונות, סדרות המכונות וסוגי המכונות שמהם אתם יכולים לבחור כדי ליצור מכונה וירטואלית (VM) או מכונת Bare Metal עם המשאבים שאתם צריכים. במכונות שמותאמות למאיצים, המסמך הזה מתאר רק מאיצים של יחידות עיבוד גרפיות (GPU). למידע על סוגי מכונות שמכילות יחידות Tensor Processing Unit (TPU) שפותחו בהתאמה אישית על ידי Google, קראו את המאמר מכונות TPU.
יש כמה משפחות מכונות שאפשר לבחור מתוכן. כל משפחת מכונות מאורגנת גם לפי סדרות מכונות וסוגי מכונות מוגדרים מראש בכל סדרה. לדוגמה, בסדרת המכונות N2 במשפחת המכונות לשימוש כללי, אפשר לבחור את סוג המכונה n2-standard-4.
כשיוצרים מכונה וירטואלית, בוחרים סוג מכונה ממשפחה ומסדרה של מכונות. סוג המכונה קובע את המשאבים ש-Compute Engine מקצה למכונה. לדוגמה, סוג המכונה n2-standard-4 יוצר מכונה וירטואלית עם 4 יחידות vCPU וזיכרון בנפח 16GB.
למידע על סדרות מכונות שתומכות בVM במודל Spot (וב-VM זמני), ראו מודלים להקצאת מכונות ב-Compute Engine.
- למטרות כלליות – היחס הטוב ביותר בין מחיר לביצועים למגוון עומסי עבודה.
- Storage-optimized – הכי מתאימות לעומסי עבודה עם שימוש נמוך בליבה (core) וצפיפות אחסון גבוהה.
- מותאמות לצריכת מעבד גבוהה – מיועדות לפתרונות של מחשוב עתיר ביצועים (HPC) ולעומסי עבודה שדורשים משאבי מחשוב רבים. הן מציעות ביצועים גבוהים לכל ליבה ב-Compute Engine.
- Network-optimized – מכונות שנועדו במיוחד לעומסי עבודה שדורשים הרבה פעולות קלט/פלט, רוחב פס גדול, עיבוד חבילות נתונים ברמה גבוהה, קצב העברת נתונים גבוה באחסון בלוקים ו-IOPS לכל מעבד וירטואלי.
- מותאמת לצריכת זיכרון גבוהה (memory-optimized) – אידיאלית לעומסי עבודה שצורכים הרבה זיכרון, ומציעה יותר זיכרון לכל ליבה בהשוואה למשפחות מכונות אחרות, עם עד 12TB של זיכרון.
- מכונות שמותאמות למאיצים – אידיאליות לעומסי עבודה חישוביים מקבילים ב-Compute Unified Device Architecture (CUDA), כמו למידת מכונה (ML) ומחשוב עתיר ביצועים (HPC). סדרת המכונות הזו היא האפשרות הטובה ביותר לעומסי עבודה שדורשים מאיצים (GPU או TPU).
מונחים ב-Compute Engine
במסמך הזה אנחנו משתמשים במונחים הבאים:
משפחת מכונות: קבוצה של הגדרות מעבד וחומרה שעברו אופטימיזציה לעומסי עבודה ספציפיים, למשל: למטרות כלליות, מותאמת לצריכת זיכרון גבוהה (memory-optimized) או מותאמת למאיצים (accelerator-optimized).
סדרת מכונות: קבוצות המכונות מסווגות גם לפי סדרה, דור וסוג מעבד.
כל סדרה מתמקדת בהיבט אחר של כוח המחשוב או הביצועים. לדוגמה, סדרה E מציעה מכונות וירטואליות יעילות בעלות נמוכה, וסדרה C מציעה ביצועים טובים יותר.
הגנרציה מסומנת במספר עולה. לדוגמה, סדרת N1 במשפחת המכונות לשימוש כללי היא הגרסה הישנה יותר של סדרת N2. מספר דור או סדרה גבוה יותר בדרך כלל מציין טכנולוגיות או פלטפורמות מעבד (CPU) חדשות יותר. לדוגמה, סדרת M3, שפועלת במעבד Intel Xeon Scalable Processor מדור שלישי (Ice Lake), היא דור חדש יותר מסדרת M2, שפועלת במעבד Intel Xeon Scalable Processor מדור שני (Cascade Lake).
יצירה Intel AMD זרוע סדרת מכונות מהדור החמישי X5 סדרת מכונות מהדור הרביעי N4, C4, C4N, Z4M, X4, M4, M4N, A4 C4D, G4, N4D, H4D, Z4D N4A, C4A, A4X Max, A4X סדרת מכונות מהדור השלישי C3, H3, Z3, M3, A3 C3D לא רלוונטי סדרות מכונות מהדור השני N2, E2, C2, M2, A2, G2 N2D, C2D, T2D, E2 T2A סוג מכונה: בכל סדרת מכונות יש לפחות סוג מכונה אחד. כל סוג מכונה מספק קבוצה של משאבים למכונה, כמו מעבדי vCPU, זיכרון, דיסקים ויחידות GPU. אם מכונה עם קונפיגורציה מוגדרת מראש לא מתאימה לצרכים שלכם, אתם יכולים גם ליצור סוג מכונה בהתאמה אישית לחלק מסדרות המכונות.
בקטעים הבאים מתוארים סוגי המכונות השונים.
מכונות עם קונפיגורציה מוגדרת (predefined)
במכונות עם קונפיגורציה מוגדרת מראש, אי אפשר לשנות את נפח הזיכרון ואת מספר יחידות ה-vCPU. במכונות עם קונפיגורציה מוגדרת (predefined) יש מגוון יחסים בין vCPU לזיכרון:
-
highcpu– זיכרון בנפח של 1GB עד 3GB לכל vCPU, בדרך כלל 2GB לכל vCPU. -
standard– זיכרון בנפח של 3GB עד 7GB לכל vCPU, בדרך כלל 4GB לכל vCPU. -
highmem– זיכרון בנפח של 7GB עד 12GB לכל vCPU, ובדרך כלל זיכרון בנפח של 8GB לכל vCPU. -
megamem– זיכרון של 12GB עד 15GB לכל vCPU, בדרך כלל 14GB לכל vCPU. ultramem– זיכרון של 24GB עד 31GB לכל vCPU.
hypermem– זיכרון של 15GB עד 24GB לכל vCPU, בדרך כלל זיכרון של 16GB לכל vCPU.
לדוגמה, למכונה מסוג c3-standard-22 יש 22 מעבדי vCPU, וכמכונה מסוג standard יש לה גם זיכרון בנפח 88GB.
סוגי מכונות עם SSD מקומי
סוגי מכונות עם כונני SSD מקומיים הם סוגים מיוחדים של מכונות עם קונפיגורציה מוגדרת מראש. שמות סוגי המכונות כוללים את lssd. כשיוצרים מכונה וירטואלית באמצעות אחד מסוגי המכונות הבאים, דיסקים של Titanium SSD או של SSD מקומי מחוברים אוטומטית למכונה:
-
-lssd: זמינים בסדרות המכונות C4, C4A, C4D, C4N, C3, C3D ו-H4D. בסוגי המכונות האלה, מספר קבוע מראש של דיסקים מסוג Titanium SSD או Local SSD בנפח 375GiB מחוברים למכונה. דוגמאות לסוג המכונה הזה:c4a-standard-4-lssd,c3-standard-88-lssdו-c3d-highmem-360-lssd. -
-standardlssd: סוגי המכונות האלה זמינים בסדרות המכונות Z3 ו-Z4D, שמיועדות לאופטימיזציה של האחסון, ומספקים בין 200 ל-275GiB של קיבולת דיסק Titanium SSD לכל vCPU. סוגי המכונות האלה מומלצים לחיפוש ולניתוח נתונים בקבוצות נתונים בגודל בינוני, עם ביצועים גבוהים. דוגמה לסוג המכונה הזה היאz3-highmem-22-standardlssd. -
-highlssd: סוגי המכונות האלה זמינים בסדרות המכונות Z3 ו-Z4D, ומספקים קיבולת דיסק של Titanium SSD בנפח של בין 375 ל-438GiB לכל vCPU. סוגי המכונות האלה מציעים ביצועים גבוהים ומומלצים לסטרימינג ולניתוח נתונים של קבוצות נתונים גדולות שדורשות נפח אחסון גדול. דוגמה לסוג המכונה הזה היאz4d-highmem-96-highlssd.
סדרות מכונות אחרות תומכות גם בדיסקים מסוג Local SSD, אבל לא משתמשות בשם של סוג מכונה שכולל את lssd. רשימה של כל סוגי המכונות שאפשר להשתמש בהן עם דיסקים מסוג Titanium SSD או SSD מקומי מופיעה במאמר בחירת מספר תקין של דיסקים מסוג SSD מקומי.
סוגי מכונות Bare Metal
סוגי מכונות Bare Metal הם סוגים מיוחדים של מכונות עם קונפיגורציה מוגדרת (predefined). שם סוג המכונה כולל את -metal. כשיוצרים מכונה של Compute Engine באמצעות אחד מסוגי המכונות האלה, לא מותקן בה hypervisor. אפשר לצרף דיסקים למכונת Bare Metal, בדיוק כמו למכונה וירטואלית. אפשר להשתמש במכונות Bare Metal ברשתות VPC וברשתות משנה באותו אופן שבו משתמשים במכונות וירטואליות.
מידע נוסף זמין במאמר מכונות Bare Metal ב-Compute Engine.
סוגי מכונות בהתאמה אישית
אם אף אחד מסוגי המכונות עם קונפיגורציה מוגדרת (predefined) לא מתאים לצורכי עומס העבודה שלכם, אתם יכולים ליצור מכונה וירטואלית עם סוג מכונה בהתאמה אישית לסדרות המכונות N ו-E במשפחת המכונות לשימוש כללי.
השימוש בסוגי מכונות בהתאמה אישית עולה קצת יותר בהשוואה לסוג מכונה מקביל עם קונפיגורציה מוגדרת (predefined). בנוסף, יש מגבלות על נפח הזיכרון ומספר יחידות ה-vCPU שאפשר לבחור לסוג מכונה בהתאמה אישית. המחירים של מכונות בהתאמה אישית לפי דרישה כוללים תוספת של 5% על המחירים לפי דרישה ועל המחירים בהתחייבות של מכונות עם קונפיגורציה מוגדרת מראש.
כשיוצרים סוג מכונה בהתאמה אישית, אפשר להשתמש בתכונה "זיכרון מורחב". במקום להשתמש בגודל ברירת המחדל של הזיכרון, שמבוסס על מספר יחידות ה-vCPU שבחרתם, אתם יכולים לציין את כמות הזיכרון עד למגבלה של סדרת המכונות.
מידע נוסף זמין במאמר יצירת מכונה וירטואלית עם סוג מכונה בהתאמה אישית.
מכונות עם ליבה משותפת (shared-core)
סדרות E2 ו-N1 מכילות סוגי מכונות עם ליבה משותפת (shared-core). בסוגי המכונות האלה, הליבה הפיזית משותפת, וזו שיטה חסכונית להרצת אפליקציות קטנות שלא דורשות הרבה משאבים.
E2: מציעה מכונות עם ליבה משותפת (shared-core) מסוג
e2-micro,e2-smallו-e2-mediumעם 2 מעבדי vCPU לתקופות קצרות של פרצי פעילות.N1: מציע סוגי מכונות עם ליבה משותפת (shared-core) מסוג
f1-microו-g1-small, עם עד vCPU אחד שזמין לפרקי זמן קצרים של פרצי שימוש.
מידע נוסף זמין במאמר פרצי מעבד (CPU).
המלצות למשפחות ולסדרות של מכונות
בטבלאות הבאות מפורטות המלצות לעומסי עבודה שונים. כדי לקבל עזרה מבוססת-AI כשאתם בודקים איזו משפחת מכונות הכי מתאימה לדרישות של עומס העבודה, משווים בין מחירים ויוצרים קטעי קוד לפריסה, אתם יכולים להנחות את Gemini במסוף Google Cloud . מידע נוסף זמין במאמר תכנון תשתית מחשוב באמצעות Compute Advisor.
| עומסי עבודה למטרות כלליות | |||
|---|---|---|---|
| N4, N4A, N4D, N2, N2D, N1 | C4, C4A, C4D, C3, C3D | E2 | Tau T2D, Tau T2A |
| איזון בין מחיר לביצועים במגוון רחב של סוגי מכונות | ביצועים גבוהים באופן עקבי במגוון עומסי עבודה | מחשוב יומיומי בעלות נמוכה יותר | הביצועים/העלות הטובים ביותר לכל ליבה לעומסי עבודה (workloads) בהרחבה אופקית (scale-out) |
|
|
|
|
עומסי עבודה שעברו אופטימיזציה |
||||
|---|---|---|---|---|
| אופטימיזציה של אחסון | מותאמת לצריכת מעבד גבוהה (compute-optimized) | אופטימיזציה לרשת | מותאמת לצריכת זיכרון גבוהה (memory-optimized) | Accelerator-optimized1 (GPUs) |
| Z3, Z4D ו-Z4M | H4D, H3, C2 ו-C2D | C4N ו-M4N | X5, X4, M4, M4N, M3, M2, M1 | A4X Max, A4X, A4, A3, A2, G4, G2 |
| היחסים הגבוהים ביותר בין אחסון בלוקים למחשוב, לעומסי עבודה שדורשים נפח אחסון גדול | ביצועים גבוהים יותר ועלות נמוכה יותר למחשוב עתיר ביצועים (HPC), עומסי עבודה מרובי-צמתים ועומסי עבודה שמוגבלים על ידי המחשוב | מכונות שנועדו במיוחד לעומסי עבודה שדורשים הרבה פעולות קלט/פלט, רוחב פס גדול, ביצועים מעולים של עיבוד חבילות, תפוקה מובילה של אחסון בלוקים ו-IOPS לכל vCPU. | יחס הזיכרון למחשוב הגבוה ביותר לעומסי עבודה שדורשים הרבה זיכרון | אופטימיזציה לעומסי עבודה מואצים של מחשוב עתיר ביצועים (HPC) |
|
|
|
|
|
אחרי שיוצרים מכונה, אפשר להשתמש בהמלצות להתאמת גודל כדי לייעל את השימוש במשאבים בהתאם לעומס העבודה. מידע נוסף זמין במאמר יישום המלצות לסוגי מכונות וירטואליות.
מדריך למשפחת המכונות לשימוש כללי
משפחת המכונות לשימוש כללי מציעה כמה סדרות מכונות עם היחס הטוב ביותר בין מחיר לביצועים, למגוון עומסי עבודה.
ב-Compute Engine יש סדרות מכונות לשימוש כללי שפועלות בארכיטקטורת x86 או בארכיטקטורת Arm.
x86
- סדרת המכונות C4 זמינה בפלטפורמות המעבדים Intel Granite Rapids ו-Emerald Rapids, ומופעלת על ידי Titanium.
סוגי המכונות C4 מותאמים לספק ביצועים גבוהים באופן עקבי, וניתן להגדיל אותם עד 288 יחידות vCPU, זיכרון DDR5 בנפח 2.2TB ו-SSD מקומי בנפח 18TiB. מכונות C4 זמינות בהגדרות
highcpu(זיכרון של 2GB לכל vCPU),standard(זיכרון של 3.75GB לכל vCPU) ו-highmem(זיכרון של 7.75GB לכל vCPU). מכונות C4 מותאמות לארכיטקטורה הבסיסית של גישה לא אחידה לזיכרון (NUMA), כדי להציע ביצועים אופטימליים, אמינים ועקביים. - סדרת המכונות C4D זמינה בפלטפורמת המעבד (CPU) AMD EPYC Turin ומופעלת על ידי Titanium. ל-C4D יש תדירות מקסימלית גבוהה יותר של האצה בהשוואה ל-C3D, עם שיפור בהוראות לכל מחזור שעון (IPC) לטרנזקציות מהירות יותר במסד הנתונים. בזכות השימוש באחסון ב-Hyperdisk וברשת Titanium, במכונות C4D יש עד 55% יותר שאילתות לשנייה ב-Cloud SQL ל-MySQL, וביצועים טובים יותר ב-35% בעומסי עבודה של Memorystore for Redis בהשוואה למכונות C3D. מכונות C4D זמינות עם עד 384 vCPUs, זיכרון DDR5 בנפח 3TB ו-SSD מקומי בנפח 12TiB.
מכונות C4D זמינות בתצורות
highcpu(זיכרון של 1.875GB לכל vCPU),standard(זיכרון של 3.875GB לכל vCPU) ו-highmem(זיכרון של 7.875GB לכל vCPU). מכונות C4D מותאמות לארכיטקטורת NUMA הבסיסית כדי להציע ביצועים אופטימליים, אמינים ועקביים. - סדרת המכונות N4 זמינה בפלטפורמת המעבד (CPU) Intel Emerald Rapids ומופעלת על ידי Titanium. סוגי המכונות N4 מותאמים לגמישות ולעלות, עם צורות מוגדרות מראש ובהתאמה אישית, ויכולים להתרחב עד 80 vCPUs ב-640GB של זיכרון DDR5. מכונות N4 זמינות בהגדרות
highcpu(2 GB לכל vCPU),standard(4 GB לכל vCPU) ו-highmem(8 GB לכל vCPU). - סדרת המכונות N4D זמינה בפלטפורמת המעבד (CPU) AMD EPYC Turin ומופעלת על ידי Titanium. סוגי המכונות N4D מיועדים לגמישות ולאופטימיזציה של עלויות באמצעות ארכיטקטורה יעילה וניהול דינמי של משאבים מהדור הבא, שמאפשר שימוש טוב יותר במשאבים במכונות המארחות. אתם יכולים ליצור מכונות וירטואליות מסוג N4D באמצעות מכונות עם קונפיגורציה מוגדרת (predefined) עם עד 96 vCPUs ו-768GB של זיכרון DDR5, או ליצור מכונות וירטואליות מסוג N4D באמצעות סוגי מכונות בהתאמה אישית שמאפשרים לכם לבחור שילובים שונים של מחשוב וזיכרון כדי לייעל את העלויות ולצמצם את בזבוז המשאבים.
מכונות N4D זמינות בהגדרות
highcpu(2 GB לכל vCPU),standard(4 GB לכל vCPU) ו-highmem(8 GB לכל vCPU). - בסדרת המכונות N2 יש עד 128 יחידות vCPU, זיכרון של 8GB לכל vCPU, והיא זמינה בפלטפורמות המעבדים Intel Ice Lake ו-Intel Cascade Lake.
- בסדרת המכונות N2D יש עד 224 מעבדי vCPU, זיכרון של 8GB לכל vCPU, והיא זמינה בפלטפורמת AMD EPYC Milan מהדור השלישי.
- סדרת המכונות C3 מציעה עד 176 יחידות vCPU וזיכרון של 2GB, 4GB או 8GB לכל vCPU בפלטפורמת המעבד Intel Sapphire Rapids וב-Titanium. מכונות C3 מותאמות לארכיטקטורת NUMA הבסיסית כדי להציע ביצועים אופטימליים, אמינים ועקביים.
- סדרת המכונות C3D מציעה עד 360 יחידות vCPU וזיכרון של 2GB, 4GB או 8GB לכל vCPU בפלטפורמת המעבד AMD EPYC Genoa וב-Titanium. מכונות C3D מותאמות לארכיטקטורת NUMA הבסיסית כדי להציע ביצועים אופטימליים, אמינים ועקביים.
- בסדרת המכונות E2 יש עד 32 ליבות וירטואליות (vCPU) עם זיכרון של עד 128GB למכונות עם קונפיגורציה מוגדרת (predefined), או זיכרון של עד 256GB לסוגי מכונות בהתאמה אישית (עם מקסימום של 8GB לכל vCPU), והעלות שלה היא הנמוכה ביותר מבין כל סדרות המכונות. לסדרת המכונות E2 יש פלטפורמת מעבד מוגדרת מראש, שמריצה מעבד של Intel או של AMD. המעבד נבחר בשבילכם כשאתם יוצרים את המכונה. בסדרת המכונות הזו יש מגוון משאבי מחשוב במחיר הנמוך ביותר ב-Compute Engine, במיוחד בשילוב עם הנחות תמורת התחייבות לשימוש.
- סדרת המכונות Tau T2D מספקת קבוצת תכונות שמותאמת להרחבה אופקית בהתאם לעומס (scale out). לכל מכונה וירטואלית יכולים להיות עד 60 מעבדי vCPU, זיכרון של 4GB לכל vCPU, והיא זמינה במעבדי AMD EPYC Milan מהדור השלישי. בסדרת המכונות Tau T2D לא משתמשים ב-cluster-threading, ולכן vCPU שווה לליבה שלמה.
- למכונות הווירטואליות מסדרת N1 יכולים להיות עד 96 מעבדי vCPU, עד 6.5GB זיכרון לכל vCPU, והן זמינות בפלטפורמות המעבדים Intel Sandy Bridge, Ivy Bridge, Haswell, Broadwell ו-Skylake.
זרוע
סדרת המכונות N4A מבוססת על מעבד Axion של Google, שתוכנן בהתאמה אישית. מעבד Axion מבוסס על ליבת המחשוב Arm Neoverse N3, שתומכת בארכיטקטורת Arm V9.2. בסדרת המכונות N4A, פריקת העומס מהמעבד מתבצעת באמצעות Titanium. במכונות N4A יש עד 64 יחידות vCPU עם עד 8GB זיכרון לכל vCPU, עם דומיין Uniform Memory Access (UMA). במכונות N4A לא נעשה שימוש ב-Simultaneous Multithreading (SMT). מעבד וירטואלי במכונה מסוג N4A שווה ערך לליבה פיזית שלמה.
סדרת המכונות N4A תוכננה להיות סדרת המכונות הכי יעילה וגמישה שלנו שמבוססת על Arm. היא מספקת יחס מחיר-ביצועים יוצא דופן למגוון רחב של עומסי עבודה לשימוש כללי ושל עומסי עבודה שמותאמים להרחבה אופקית (scale out). תרחישי שימוש אידיאליים כוללים שרתי אינטרנט ואפליקציות, מיקרו-שירותים, אפליקציות בקונטיינרים באמצעות Google Kubernetes Engine (GKE), מסדי נתונים בקוד פתוח וסביבות פיתוח ובדיקה.
סדרת המכונות C4A מופעלת על ידי Google Axion, ומבוססת על ליבת המחשוב Arm Neoverse V2 שתומכת בארכיטקטורת Arm V9. מכונות C4A מופעלות על ידי Titanium עם פריקת דיסק ורשת, מה שמשפר את ביצועי המכונה על ידי הפחתת העיבוד במארח.
במכונות C4A יש עד 72 מעבדי vCPU עם עד 8GB זיכרון לכל vCPU בדומיין UMA אחד. ב-C4A יש
-lssdסוגי מכונות עם קיבולת של עד 6TiB ב-Titanium SSD. למכונות C4A Bare Metal יש 96 מעבדי vCPU וזיכרון בנפח של עד 768GB. במכונות C4A לא נעשה שימוש ב-Simultaneous Multithreading (SMT). מעבד וירטואלי במכונה מסוג C4A שווה ערך לליבה פיזית שלמה.סדרת המכונות Tau T2A היא סדרת המכונות הראשונה ב- Google Cloudשמבוססת על מחשוב ליבה של Arm Neoverse N1. מכונות Tau T2A מותאמות להציע מחיר אטרקטיבי ביחס לביצועים. לכל מכונה וירטואלית יכולים להיות עד 48 מעבדי vCPU, עם 4GB זיכרון לכל מעבד vCPU. סדרת המכונות Tau T2A פועלת במעבד Ampere Altra עם 64 ליבות, סט פקודות של Arm ותדר של 3GHz לכל הליבות. סוגי המכונות Tau T2A תומכים בצומת NUMA יחיד, ו-vCPU שווה ערך לליבה שלמה.
מדריך למשפחת מכונות עם אופטימיזציה לאחסון
משפחת המכונות שמותאמות לאחסון מתאימה במיוחד לעומסי עבודה שדורשים ביצועים גבוהים ואופטימיזציה של זיכרון Flash, כמו מסדי נתונים של SQL, NoSQL ומאגרי נתונים וקטוריים, ניתוח נתונים בהרחבה אופקית, מחסני נתונים וחיפוש, ומערכות קבצים מבוזרות שצריכות גישה מהירה לכמויות גדולות של נתונים שמאוחסנים באחסון מקומי. משפחת המכונות שמותאמות לאחסון נועדה לספק קצב העברת נתונים גבוה באחסון המקומי ו-IOPS בזמן אחזור של פחות מאלפית השנייה.
מכונות Z3 פועלות במעבד Intel Xeon Scalable (שם הקוד Sapphire Rapids) עם זיכרון DDR5 ומעבדי פריקה (offload) מסוג Titanium. ב-Z3 משולבים חידושים בתחום המחשוב, הרשתות והאחסון בפלטפורמה אחת. מכונות Z3 מותאמות לארכיטקטורת NUMA הבסיסית כדי להציע ביצועים אופטימליים, אמינים ועקביים.
בסוגי המכונות +Z3 standardlssd יכולים להיות עד 176 vCPUs, זיכרון בנפח 1,406GB ו-Titanium SSD בנפח 35TiB.
+ במכונות מסוג Z3 highlssd יכולים להיות עד 88 מעבדי vCPU, זיכרון בנפח 704GB ו-Titanium SSD בנפח 35TiB.
+ למכונות Z3 Bare Metal יש 192 מעבדי vCPU, זיכרון בנפח 1,536GB ו-70TiB של Titanium SSD מקומי.
מכונות Z4D פועלות במעבדי AMD EPYC Turin עם זיכרון DDR5 ומעבדי Titanium offload. סוגי המכונות Z4D מותאמים לארכיטקטורת NUMA הבסיסית כדי לספק ביצועים אופטימליים, אמינים ועקביים. ב-Z4D יש גם דיסקים גדולים יותר של Titanium SSD בהשוואה ל-Z3.
- בסוגי המכונות Z4D
standardlssdיכולים להיות עד 384 יחידות vCPU, זיכרון בנפח 3,024GB ו-Titanium SSD בנפח 84,000GiB. - בסוגי המכונות Z4D
highlssdיכולים להיות עד 192 מעבדי vCPU, זיכרון בנפח 1,512GB ו-Titanium SSD בנפח 84,000GiB. - לסוגי מכונות Z4D Bare Metal יש 384 מעבדי vCPU, זיכרון בנפח 3,072GB ו-84TiB של Titanium SSD מקומי.
Z4M פועל במעבדי Intel Emerald Rapids ובמעבדי Titanium offload. במכונות Z4M יש עד 192 מעבדי vCPU, זיכרון DDR5 בנפח 1,488GB ועד 168,000GiB של Titanium SSD. מכונות Z4M יכולות להגיע לקצב העברת נתונים של עד 400 Gbps ברשת בענן וירטואלי פרטי (VPC) אחד. הביצועים של Titanium SSD בדיסק יכולים להגיע לשיא קריאה של 73GiB לשנייה, שיא כתיבה של 56GiB לשנייה וכתיבה מתמשכת של 9.8GiB לשנייה, כדי לעמוד בדרישות האחסון של עומסי עבודה לאימון AI או למידת מכונה.
- מכונות Z4M זמינות עם קונפיגורציות מוגדרות מראש (predefined) של
highmem, עם זיכרון של 7.625GB או 7.75GB לכל vCPU ו-Titanium SSD בנפח 875GiB לכל vCPU.
מכונות Z4M מותאמות לארכיטקטורת NUMA הבסיסית כדי להציע ביצועים אופטימליים, אמינים ועקביים.
מדריך למשפחת המכונות שמותאמות לצריכת מעבד גבוהה (compute-optimized)
משפחת מכונות מותאמות לצריכת מעבד גבוהה (compute-optimized) מותאמת להרצת מחשוב עתיר ביצועים (HPC), אפליקציות מרובות צמתים ואפליקציות שמוגבלות על ידי משאבי המחשוב, על ידי מתן ביצועים גבוהים לכל ליבה.
- במכונות H4D יש 192 מעבדי vCPU וזיכרון DDR5 בנפח 720GB. מכונות H4D פועלות בפלטפורמת המעבד (CPU) AMD EPYC Turin, עם העברת עומסים (offloading) של Titanium ותמיכה ב-Cloud RDMA. מכונות H4D מותאמות לארכיטקטורת NUMA הבסיסית כדי להציע ביצועים אופטימליים, אמינים ועקביים. מכונות H4D מספקות יכולת משופרת להתאמה לעומס (scaling) של עומסי עבודה מרובי-צמתים ושל עומסי עבודה ב-HPC. Cloud RDMA הוא רכיב תשתית של רשת שמאפשר לכם ליצור פלטפורמת HPC אמיתית בענן, שיכולה להריץ חישובים מדעיים ועומסי עבודה של למידת מכונה ו-AI. היחס בין המחיר לביצועים ב-Cloud RDMA דומה לזה של תשתית מקומית.
- מכונות H3 כוללות 88 מעבדי vCPU וזיכרון DDR5 בנפח 352GB. מכונות H3 פועלות בפלטפורמת המעבד Intel Sapphire Rapids ובמעבדי Titanium offload. מכונות H3 מותאמות לארכיטקטורת NUMA הבסיסית כדי להציע ביצועים אופטימליים, אמינים ועקביים. מכונות H3 משפרות את הביצועים במגוון רחב של עומסי עבודה של HPC, כמו דינמיקה מולקולרית, מדעי כדור הארץ חישוביים, ניתוח סיכונים פיננסיים, מודלים של מזג אוויר, EDA של קצה קדמי וקצה עורפי ודינמיקה חישובית של נוזלים.
- מכונות C2 מציעות עד 60 מעבדי vCPU, זיכרון של 4GB לכל vCPU, והן זמינות בפלטפורמת המעבד Intel Cascade Lake. מכונות C2 מותאמות לארכיטקטורת NUMA הבסיסית כדי להציע ביצועים אופטימליים, אמינים ועקביים.
- מכונות C2D מציעות עד 112 מעבדי vCPU, עד 8GB של זיכרון לכל vCPU, והן זמינות בפלטפורמת AMD EPYC Milan מהדור השלישי. מכונות C2D תואמות לארכיטקטורת NUMA הבסיסית, כדי להציע ביצועים אופטימליים, אמינים ועקביים.
מדריך למשפחת מכונות שעברו אופטימיזציה לרשת
משפחת המכונות המותאמות לרשת מיועדת לעומסי עבודה שדורשים פעולות קלט/פלט רבות, רוחב פס גבוה ברשת, ביצועים מעולים של עיבוד חבילות, תפוקה יוצאת דופן של אחסון בלוקים ו-IOPS לכל vCPU. מכונות C4N מספקות את הביצועים הכי טובים של רשת ואחסון בלוקים שזמינים ב-Compute Engine. סוג המכונה C4N מתאים במיוחד לעומסי עבודה כמו מכשירי רשת ואבטחה, מסדי נתונים עם ביצועים גבוהים, ניתוח נתונים בקנה מידה גדול ומערכות קבצים מבוזרות.
מכונות C4N זמינות ב-8 תצורות מכונה מוגדרות מראש ב-
highcpu, ב-standardוב-highmem, עם 2 עד 192 מעבדי vCPU ועד 1,488GB של זיכרון DDR5. מכונות C4N מבוססות על פלטפורמת המעבד (CPU) Intel Emerald Rapids עם ארכיטקטורת פריקה (offload) של Titanium עם כרטיס רשת כפול (dual-NIC), והן תואמות באופן מלא לארכיטקטורת NUMA הבסיסית כדי לספק ביצועים צפויים ועקביים.מכונות C4N מציעות את יכולות הביצועים המקסימליות הבאות:
- רשת: רוחב פס של עד 400Gbps ו-95 מיליון חבילות לשנייה (MPPS).
- אחסון בלוקים (block storage): ביצועים מובילים של אחסון בלוקים באמצעות Hyperdisk Extreme, עם הרחבה אנכית של רוחב הפס של Hyperdisk עד 25GiB/s ועד 1,000,000 IOPS בסוגי המכונות הגדולים ביותר.
מכונות M4N מציעות עד 224 מעבדי vCPU, עם עד 26.5GB זיכרון לכל vCPU, והן זמינות בפלטפורמת המעבד Intel Emerald Rapids. מכונות M4N מותאמות לארכיטקטורת NUMA הבסיסית כדי להציע ביצועים אופטימליים, אמינים ועקביים. סוגי המכונות הגדולים ביותר של M4N מגיעים עם שני כרטיסי רשת (NIC) כדי לספק את הביצועים הגבוהים ביותר של אחסון בלוקים ורוחב פס של הרשת. במכונות M4N יש סטנדרט חדש של ביצועי אחסון, עם ביצועים כפולים של Hyperdisk Extreme בהשוואה לסדרת M4, עד 25GiB לשנייה של ביצועים מצטברים ועד 1,000,000 פעולות קלט/פלט לשנייה בסוגי המכונות הגדולים ביותר.
מדריך למשפחת המכונות שמותאמות לצריכת זיכרון גבוהה (memory-optimized)
סדרת המכונות שמותאמות לצריכת זיכרון גבוהה מתאימה במיוחד לעומסי עבודה של OLAP ו-OLTP SAP, למודלים גנומיים, לאוטומציה של תכנון אלקטרוני ולעומסי עבודה של HPC שצורכים הרבה זיכרון. במשפחה הזו יש יותר זיכרון לכל ליבה מאשר בכל משפחת מכונות אחרת, עם זיכרון של עד 48TB.
- במכונות X5 Bare Metal יש עד 2,064 מעבדי vCPU, עם זיכרון של 23.8GB לכל מעבד vCPU. ל-X5 יש סוגי מכונות עם זיכרון בנפח 12, 16, 24, 32 ו-48TB, והוא זמין בפלטפורמת המעבד Intel Granite Rapids.
- מכונות Bare Metal מסוג X4 מציעות עד 1,920 מעבדי vCPU, עם זיכרון של 12.8GB או 17GB לכל vCPU. ל-X4 יש סוגי מכונות עם זיכרון בנפח 6, 8, 12, 16, 24 ו-32TB, והוא זמין בפלטפורמת המעבד Intel Sapphire Rapids.
- מכונות M4N עם שני כרטיסי רשת מציעות עד 224 מעבדי vCPU, עם עד 26.5GB זיכרון לכל מעבד vCPU, והן זמינות בפלטפורמת המעבד Intel Emerald Rapids.
- מכונות M4 מציעות עד 224 מעבדי vCPU, עם עד 26.5GB זיכרון לכל מעבד vCPU, והן זמינות בפלטפורמת המעבד Intel Emerald Rapids.
- במכונות M3 יש עד 128 יחידות vCPU, עם עד 30.5GB זיכרון לכל vCPU, והן זמינות בפלטפורמת המעבד Intel Ice Lake.
- מכונות M2 זמינות כסוגי מכונות בנפח 6TB, 9TB ו-12TB, והן זמינות בפלטפורמת המעבד (CPU) של Intel Cascade Lake.
- מכונות M1 מציעות עד 160 מעבדי vCPU, זיכרון בנפח 14.9GB עד 24GB לכל מעבד vCPU, והן זמינות בפלטפורמות המעבדים Intel Skylake ו-Broadwell.
מדריך למשפחת המכונות Accelerator-optimized
סדרת המכונות עם אופטימיזציה למאיצים מתאימה במיוחד לעומסי עבודה של מחשוב מקבילי ב-Compute Unified Device Architecture (CUDA), כמו למידת מכונה (ML) ומחשוב עתיר ביצועים (HPC). משפחת המכונות הזו היא הבחירה האופטימלית לעומסי עבודה שדורשים מאיצים (מעבדי GPU או TPU). בקטע הזה מפורט מידע על מכונות GPU. למידע על מכונות שמכילות יחידות TPU, קראו את המאמר מכונות TPU.
Google מציעה גם את AI Hypercomputer ליצירת אשכולות של מכונות וירטואליות שעברו אופטימיזציה למאיצים עם תקשורת בין יחידות GPU, שמיועדות להרצת עומסי עבודה אינטנסיביים מאוד של AI ו-ML. מידע נוסף זמין במאמר סקירה כללית על AI Hypercomputer.
זרוע
- במכונות Bare Metal מסוג A4X Max יש עד 144 מעבדי vCPU ועד 960GB זיכרון. לכל סוג מכונה של A4X Max יש 4 מעבדי GPU מסוג NVIDIA B300 שמחוברים ל-2 מעבדי CPU מסוג NVIDIA Grace. למכונות פיזיות מסוג A4X Max יש רוחב פס מקסימלי של עד 3,600Gbps.
- מכונות A4X מציעות עד 140 יחידות vCPU ועד 884GB זיכרון. לכל סוג מכונה של A4X יש 4 מעבדי GPU מסוג NVIDIA B200 שמחוברים ל-2 מעבדי CPU מסוג NVIDIA Grace. למכונות A4X יש רוחב פס מקסימלי של עד 2,000Gbps.
x86
- במכונות A4 יש עד 224 מעבדי vCPU ועד 3,968GB זיכרון. לכל סוג מכונה מסדרת A4 יש 8 מעבדי GPU מסוג NVIDIA B200. למכונות A4 יש רוחב פס מקסימלי של עד 3,600Gbps, והן זמינות בפלטפורמת המעבד Intel Emerald Rapids.
- מכונות A3 מציעות עד 224 מעבדי vCPU ועד 2,952GB של זיכרון.
לכל סוג מכונה מסדרת A3 מחוברים 1, 2, 4 או 8 מעבדי GPU מסוג NVIDIA H100 או 8 מעבדי GPU מסוג H200. למכונות A3 יש רוחב פס מקסימלי של עד 3,200Gbps, והן זמינות 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 מעבדי vCPU, זיכרון בנפח 1,872GB ו-8 מעבדי NVIDIA H100 GPU, בפלטפורמת המעבד Intel Sapphire Rapids ו-Titanium. - מכונות A2 מציעות בין 12 ל-96 מעבדי vCPU ועד 1,360GB זיכרון. לכל סוג מכונה מסוג A2 מצורפים 1, 2, 4, 8 או 16 מעבדי GPU מסוג NVIDIA A100. למכונות מסוג A2 יש רוחב פס מקסימלי של עד 100Gbps, והן זמינות בפלטפורמת המעבד Intel Cascade Lake.
- מכונות G4 מציעות בין 6 ל-384 מעבדי vCPU ועד 1,440GB של זיכרון.
לכל מכונה מסוג G4 יש מעבדי GPU מסוג NVIDIA RTX PRO 6000, שמחוברים באופן הבא:
- מעבדי GPU שלמים בכמויות של 1, 2, 4 או 8
- יחידות GPU חלקיות בכמויות של 1/8, 1/4 או 1/2
- למכונות G4 יש רוחב פס מקסימלי של עד 400Gbps, והן זמינות בפלטפורמת המעבד AMD EPYC Turin.
- במכונות G2 יש בין 4 ל-96 מעבדי vCPU ועד 432GB זיכרון. לכל סוג מכונה G2 מחוברים 1, 2, 4 או 8 מעבדי GPU מסוג NVIDIA L4. למכונות G2 יש רוחב פס מקסימלי של עד 100Gbps, והן זמינות בפלטפורמת המעבד Intel Cascade Lake.
השוואה בין סדרות מכונות
בטבלה הבאה אפשר להשוות בין משפחות המכונות השונות, כדי להחליט איזו מהן מתאימה לעומס העבודה שלכם. להשוואה בין גרסאות TPU, ראו מכונות TPU.
אם אחרי קריאת החלק הזה אתם עדיין לא בטוחים איזו משפחה הכי מתאימה לעומס העבודה שלכם, התחילו עם משפחת המכונות לשימוש כללי. במאמר פלטפורמות של מעבדים מפורט מידע על כל המעבדים הנתמכים.
כדי להבין איך הבחירה משפיעה על הביצועים של נפחי הדיסקים שמחוברים למכונות הווירטואליות, קראו את המאמרים 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 ועד G2. בשדה Choose instance properties to compare, אתם יכולים לבחור מאפיינים ספציפיים כדי להשוות אותם בין כל סדרות המכונות בטבלה הבאה.
| לשימוש כללי | לשימוש כללי | לשימוש כללי | אופטימיזציה של הרשת | לשימוש כללי | לשימוש כללי | לשימוש כללי | לשימוש כללי | לשימוש כללי | לשימוש כללי | לשימוש כללי | לשימוש כללי | לשימוש כללי | לשימוש כללי | אופטימיזציה של העלויות | מותאמת לצריכת אחסון גבוהה (storage-optimized) | מותאמת לצריכת אחסון גבוהה (storage-optimized) | מותאמת לצריכת אחסון גבוהה (storage-optimized) | מותאמת לצריכת מעבד גבוהה (compute-optimized) | מותאמת לצריכת מעבד גבוהה (compute-optimized) | מותאמת לצריכת מעבד גבוהה (compute-optimized) | מותאמת לצריכת מעבד גבוהה (compute-optimized) | מותאמת לצריכת זיכרון גבוהה (memory-optimized) | מותאמת לצריכת זיכרון גבוהה (memory-optimized) | מותאמות לצריכת זיכרון גבוהה (memory-optimized) ולביצועי רשת (network-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 של מאיצים | אופטימיזציה של מאיצים | אופטימיזציה של מאיצים | אופטימיזציה של מאיצים | אופטימיזציה של מאיצים | אופטימיזציה של מאיצים | אופטימיזציה של מאיצים | אופטימיזציה של מאיצים | אופטימיזציה של מאיצים |
| מכונות וירטואליות ושרתים פיזיים | מכונות וירטואליות ושרתים פיזיים | מכונות וירטואליות ושרתים פיזיים | VM | מכונות וירטואליות ושרתים פיזיים | VM | VM | VM | VM | VM | VM | VM | VM | VM | VM | מכונות וירטואליות ושרתים פיזיים | מכונות וירטואליות ושרתים פיזיים | מכונות וירטואליות ושרתים פיזיים | VM | VM | VM | VM | Bare Metal | Bare Metal | VM | 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 Emerald Rapids | 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 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 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 | זרוע | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | זרוע | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | זרוע | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | זרוע | זרוע | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 |
| 2 עד 288 | 1 עד 96 | 2 עד 384 | 2 עד 192 | 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 | 16 עד 192 | 8 עד 384 | 8 עד 192 | 192 | 88 | 4 עד 60 | 2 עד 112 | 688-2,064 | 480 עד 1,920 | 16 עד 224 | 16 עד 224 | 32 עד 128 | 208 עד 416 | 40 עד 160 | 1 עד 96 | 144 | 140 | 224 | 224 | 208 | 12 עד 96 | 6 עד 384 | 4 עד 96 |
| שרשור | ליבה | שרשור | שרשור | שרשור | שרשור | שרשור | ליבה | שרשור | שרשור | שרשור | שרשור | ליבה | ליבה | שרשור | שרשור | שרשור | שרשור | ליבה | ליבה | שרשור | שרשור | שרשור | שרשור | שרשור | שרשור | שרשור | שרשור | שרשור | שרשור | ליבה | ליבה | שרשור | שרשור | שרשור | שרשור | שרשור | שרשור |
| 2GB עד 2,232GB | 1 עד 768GB | 3 עד 3,072GB | 4 עד 1,488GB | 8GB עד 1,408GB | 8 עד 2,880GB | 2GB עד 640GB | 2GB עד 512GB | 2GB עד 768GB | 2GB עד 864GB | 2GB עד 896GB | 1.8GB עד 624GB | 4GB עד 240GB | 4GB עד 192GB | 1 עד 256GB | 122 עד 1,536GB | 63GB עד 3,072GB | 64 עד 1,536GB | 720 עד 3,024GB | 352GB | 16GB עד 240GB | 4GB עד 896GB | 12,288 עד 49,152GB | 6,144 עד 32,768 GB | 248 עד 5,952GB | 248 עד 5,952GB | 976 עד 3,904GB | 5,888 עד 11,776 GB | 961 עד 3,844GB | 3.75GB עד 624GB | 960 GB | 884 GB | 3,968 GB | 2,952 GB | 1,872 GB | 85GB עד 1,360GB | 22GB עד 1,440GB | 16GB עד 432GB |
| NUMA | UMA | NUMA | NUMA | NUMA | NUMA | — | UMA | — | — | — | — | — | NUMA | — | NUMA | NUMA | NUMA | NUMA | NUMA | NUMA | NUMA | — | — | NUMA | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||||
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | ||||||||||||||||||||||||
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||||||||||
| Intel TDX | — | AMD SEV | — | Intel TDX | AMD SEV | — | — | — | — | AMD SEV, AMD SEV-SNP | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | AMD SEV | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | Intel TDX, NVIDIA Confidential Computing | — | AMD SEV, NVIDIA Confidential Computing | — |
| NVMe | 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 | NVMe | NVMe | SCSI (PD ו-SSD מקומי) NVMe (SSD מקומי) |
SCSI (PD ו-SSD מקומי) NVMe (SSD מקומי) |
NVMe | NVMe | 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 |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||||||||||||||||||||||
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | ||||||||||||||||||
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||||||||||||||||||
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||||||||||||||||
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||||||||||||||||||
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | ||||||||||||||||||||||||||
| 18,000 GiB | 6,000 GiB | 12,000GiB | 12,000GiB | 12,000GiB | 12,000GiB | 0 | 0 | 0 | 9,000 GiB | 9,000 GiB | 9,000 GiB | 0 | 0 | 0 | 168,000GiB | 84,000GiB (VM), 84,000GiB (Metal) | 36,000GiB (VM), 72,000GiB (Metal) | 3,750 GiB | 0 | 3,000GiB | 3,000GiB | 0 | 0 | 0 | 0 | 3,000GiB | 0 | 3,000GiB | 9,000 GiB | 12,000GiB | 12,000GiB | 12,000GiB | 12,000GiB | 6,000 GiB | 3,000GiB | 12,000GiB | 3,000GiB |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | 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 | 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, IRDMA ו-IDPF | gVNIC ו-IDPF | gVNIC ו-IDPF | gVNIC, IRDMA | gVNIC | gVNIC ו-VirtIO-Net | gVNIC ו-VirtIO-Net | IDPF | IDPF | gVNIC | gVNIC | gVNIC | gVNIC ו-VirtIO-Net | gVNIC ו-VirtIO-Net | gVNIC ו-VirtIO-Net | 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 | 25 עד 400Gbps | 23 עד 100 Gbps | 20 עד 100 Gbps | 10 עד 50 Gbps | עד 50Gbps | 10 עד 50 Gbps | 10 עד 32 Gbps | 10 עד 32 Gbps | 2–32Gbps | 10 עד 32 Gbps | 10 עד 32 Gbps | 1 עד 16 Gbps | 32 עד 400Gbps | 20 to 400 Gbps | 23 עד 100 Gbps | עד 200 Gbps | עד 200 Gbps | 10 עד 32 Gbps | 10 עד 32 Gbps | עד 200 Gbps | עד 100Gbps | עד 400Gbps | 16 עד 100 Gbps | עד 32Gbps | עד 32Gbps | עד 32Gbps | 2–32Gbps | עד 3,600Gbps | עד 2,000Gbps | עד 3,600Gbps | עד 3,200Gbps | עד 1,800Gbps | 24 עד 100Gbps | 20 to 400 Gbps | 10 עד 100 Gbps |
| 50 עד 200Gbps | 50 עד 100Gbps | 50 עד 200Gbps | — | 50 עד 200Gbps | 50 עד 200Gbps | — | — | — | 50 עד 100Gbps | 50 עד 100Gbps | — | — | — | — | — | — | 50 עד 200Gbps | — | — | 50 עד 100Gbps | 50 עד 100Gbps | — | — | — | — | 50 עד 100Gbps | — | — | 50 עד 100Gbps | — | — | — | — | — | — | — | — |
| — | — | — | כרטיס רשת אחד או שניים | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | כרטיס רשת אחד או שניים | כרטיס רשת אחד או שניים | — | — | — | — | — | — | — | כרטיס רשת אחד או שניים | — | — | — | — | — | 6 כרטיסי NIC | 6 כרטיסי NIC | 10 כרטיסי רשת (NIC) | 10 כרטיסי רשת (NIC) | 1, 5 או 9 כרטיסי רשת (NIC) | — | כרטיס רשת אחד או שניים | — |
| 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 |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||
| — | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||||||||||||||||||||||
| — | — | — | — |
מעבדי GPU ומכונות Compute
מעבדי GPU משמשים להאצת עומסי עבודה, והם נתמכים במכונות מהסוגים A4X Max, A4X, A4, A3, A2, G4, G2 ו-N1. במכונות מסוג A4X Max, A4X, A4, A3, A2, G4 או G2, המעבדים הגרפיים מצורפים באופן אוטומטי כשיוצרים את המכונה. במכונות מסוג N1, אפשר לצרף מעבדים גרפיים למכונה במהלך היצירה שלה או אחריה. אי אפשר להשתמש ב-GPU עם סדרות מכונות אחרות.
למכונות שמותאמות למאיצים יש מספר קבוע של מעבדי GPU ו-vCPU, וכמות קבועה של זיכרון לכל סוג מכונה, מלבד מכונות G2 שמציעות טווח זיכרון בהתאמה אישית. במכונות N1 עם פחות מעבדי GPU מצורפים, מספר ה-vCPU מוגבל. באופן כללי, מספר גבוה יותר של מעבדי GPU מאפשר ליצור מכונות עם מספר גבוה יותר של מעבדי vCPU ויותר זיכרון.
מידע נוסף זמין במאמר מעבדי GPU ב-Compute Engine.
המאמרים הבאים
משלימים את המדריך למתחילים באמצעות VM של Linux.
מבצעים את המדריך למתחילים באמצעות מכונה וירטואלית של Windows.