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. במחשבים שעברו אופטימיזציה למאיצים, המסמך הזה מתאר רק מאיצים של מעבדים גרפיים (GPU). מידע על סוגי מכונות שמכילות יחידות עיבוד טנסור (TPU) שפותחו בהתאמה אישית על ידי Google זמין במאמר מכונות TPU.
יש כמה משפחות של מכונות שאפשר לבחור מתוכן. כל משפחת מכונות מחולקת לסדרות מכונות ולסוגי מכונות מוגדרים מראש בכל סדרה. לדוגמה, בסדרת המכונות N2 במשפחת המכונות לשימוש כללי, אפשר לבחור את סוג המכונה n2-standard-4.
כשיוצרים מכונת חישוב, בוחרים סוג מכונה מתוך משפחה וסדרה של מכונות. סוג המכונה קובע את המשאבים ש-Compute Engine מקצה למופע. לדוגמה, סוג המכונה n2-standard-4 יוצר מכונה וירטואלית עם 4 ליבות vCPU ו-16 GB של זיכרון.
למידע על סדרות מכונות שתומכות במכונות Spot (ובמכונות וירטואליות שניתן לקטוע את הפעולה שלהן), אפשר לעיין במאמר מודלים של הקצאת מופעים ב-Compute Engine.
- למטרות כלליות – יחס המחיר-ביצועים הטוב ביותר למגוון עומסי עבודה.
- אופטימיזציה לאחסון – האפשרות הכי טובה לעומסי עבודה עם שימוש נמוך בליבות וצפיפות אחסון גבוהה.
- מותאמות לצריכת מעבד גבוהה – מיועדות לפתרונות של מחשוב עתיר ביצועים (HPC) ולעומסי עבודה שדורשים הרבה משאבי מחשוב. הן מציעות ביצועים גבוהים לכל ליבה ב-Compute Engine.
- אופטימיזציה לרשת – נוצר במיוחד לעומסי עבודה אינטנסיביים של קלט/פלט שדורשים רוחב פס גבוה ברשת, ביצועים מעולים של עיבוד חבילות וקצב העברת נתונים מעולה של אחסון בלוקים ו-IOPS לכל vCPU.
- מותאמת לצריכת זיכרון גבוהה (memory-optimized) – אידיאלי לעומסי עבודה שדורשים הרבה זיכרון, ומציע יותר זיכרון לכל ליבה בהשוואה למשפחות אחרות של מכונות, עם זיכרון של עד 12 TB.
- מותאמות למאיצים – אידיאליות לעומסי עבודה של מחשוב מקבילי מאסיבי, Unified Device Architecture (CUDA), כמו למידת מכונה (ML) ומחשוב עתיר ביצועים (HPC). המשפחה הזו היא האפשרות הטובה ביותר לעומסי עבודה שדורשים מאיצים (GPU או TPU).
מינוח של Compute Engine
במסמכי התיעוד האלה אנחנו משתמשים במונחים הבאים:
משפחת מכונות: קבוצה נבחרת של תצורות מעבד וחומרה שעברו אופטימיזציה לעומסי עבודה ספציפיים, למשל, לשימוש כללי, לאופטימיזציה של מאיצים או מותאמת לצריכת זיכרון גבוהה (memory-optimized).
סדרת מכונות: קבוצות של מכונות 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 במשפחת המכונות לשימוש כללי היא הגרסה הישנה יותר של סדרת N2. מספר גבוה יותר של דור או סדרה 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 מהדור הרביעי N4, C4, C4N, X4, M4, M4N, A4 C4D, G4, N4D, H4D N4A, C4A, A4X Max, A4X סדרת מכונות מדור 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 ו-GPU. אם מכונה עם קונפיגורציה מוגדרת (predefined) לא עונה על הצרכים שלכם, תוכלו גם ליצור סוג מכונה בהתאמה אישית לחלק מסדרות המכונות.
בקטעים הבאים מתוארים סוגי המכונות השונים.
סוגי מכונות מוגדרים מראש
סוגי מכונות עם קונפיגורציה מוגדרת (predefined) מגיעים עם כמות זיכרון ויחידות vCPU שלא ניתן 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 יחידות 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: זמין בסדרות המכונות C4, C4A, C4D, C4N (תצוגה מקדימה), C3, C3D ו-H4D. סוגי המכונות האלה מצרפים מספר מוגדר מראש של דיסקים מסוג Titanium SSD או Local SSD בנפח 375 GiB 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 ברמה גבוהה של 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 ולניתוח נתונים שדורשים הרבה נפח אחסון, עבור קבוצות נתונים גדולות. דוגמה לסוג המכונה הזה היאz3-highmem-88-highlssd.
סדרות מכונות אחרות תומכות גם בדיסקים מקומיים מסוג 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 סוגים מיוחדים 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 לעומס העבודה (workload) שלכם, אתם יכולים ליצור מכונת 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 עם קונפיגורציה מוגדרת (predefined) מקבילה. 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 (predefined).
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 ליבות משותפות
סדרות E2 ו-N1 מכילות סוגי מכונות עם ליבות משותפות. סוגי המכונות האלה חולקים ליבת חומרה פיזית, וזו יכולה להיות שיטה חסכונית להפעלת אפליקציות קטנות שלא צורכות הרבה משאבים.
E2: מציע סוגי מכונות עם ליבות משותפות
e2-micro,e2-smallו-e2-mediumעם 2 מעבדי vCPU לתקופות קצרות של שימוש אינטנסיבי.N1: סוגי מכונות עם ליבה משותפת
f1-microו-g1-smallשזמינים עם עד vCPU אחד לתקופות קצרות של שימוש אינטנסיבי.
מידע נוסף זמין במאמר בנושא CPU bursting.
המלצות לגבי משפחת מכונות וסדרות מכונות
בטבלאות הבאות מפורטות המלצות לסוגים שונים של עומסי עבודה. כדי לקבל עזרה מבוססת-AI כשאתם מעריכים איזו משפחת מכונות מתאימה הכי טוב לדרישות של עומס העבודה, אתם יכולים להשוות בין המחירים ולייצר קטעי קוד לפריסה באמצעות הנחיה ל-Gemini במסוף Google Cloud . מידע נוסף זמין במאמר בנושא תכנון תשתית המחשוב באמצעות Gemini.
| עומסי עבודה למטרות כלליות | |||
|---|---|---|---|
| N4, N4A, N4D, N2, N2D, N1 | C4, C4A, C4D, C3, C3D | E2 | Tau T2D, Tau T2A |
| איזון בין מחיר וביצועים במגוון רחב של סוגי מכונות | ביצועים גבוהים באופן עקבי במגוון עומסי עבודה | שימוש יומיומי במחשב בעלות נמוכה יותר | הביצועים הטובים ביותר לכל ליבה או העלות הטובה ביותר לעומסי עבודה (workloads) של הרחבת קנה מידה |
|
|
|
|
עומסי עבודה שעברו אופטימיזציה |
||||
|---|---|---|---|---|
| אופטימיזציה לאחסון | מותאמת לצריכת מעבד גבוהה (compute-optimized) | אופטימיזציה לרשת | מותאמת לצריכת זיכרון גבוהה (memory-optimized) | Accelerator-optimized1 (GPUs) |
| Z3 | H4D, H3, C2 ו-C2D | C4N ו-M4N | X4, M4, M4N, M3, M2, M1 | A4X Max, A4X, A4, A3, A2, G4, G2 |
| יחסים גבוהים בין אחסון בלוקים לבין מחשוב לעומסי עבודה (workloads) שדורשים הרבה אחסון | הביצועים הכי גבוהים והעלות הכי נמוכה למחשוב עתיר ביצועים (HPC), לעומסי עבודה מרובי צמתים ולעומסי עבודה שמוגבלים על ידי מחשוב | מכונות וירטואליות שנוצרו במיוחד לעומסי עבודה עתירי קלט/פלט שדורשים רוחב פס גבוה ברשת, ביצועים מעולים של עיבוד חבילות וקצב העברת נתונים גבוה של אחסון בלוקים ו-IOPS לכל מעבד וירטואלי. | יחסים גבוהים בין זיכרון לחישוב 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, והיא מבוססת על Titanium.
סוגי המכונות C4 מותאמים כדי לספק ביצועים גבוהים באופן עקבי, וניתן להרחיב אותם עד 288 vCPU, 2.2 TB של זיכרון DDR5 ו-18 TiB של Local SSD. סוג המכונה C4 זמין 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 המכונות C4D זמינה בפלטפורמת המעבד AMD EPYC Turin ומבוססת על Titanium. ל-C4D יש תדירות מקסימלית גבוהה יותר של האצת שעון בהשוואה ל-C3D, עם שיפורים ב-Instructions Per Clock (הוראות לכל מחזור שעון, IPC) לביצוע מהיר יותר של טרנזקציות במסד נתונים. בעזרת אחסון Hyperdisk ורשת Titanium, מכונות C4D מציגות 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 ליבות vCPU, 3 TB של זיכרון DDR5 ו-12 TiB של SSD מקומי.
סוג המכונה C4D זמין בקונפיגורציות הבאות:
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 לספק ביצועים אופטימליים, אמינים ועקביים. - סדרת המכונות N4 זמינה בפלטפורמת המעבד Intel Emerald Rapids ומופעלת על ידי Titanium. סוגי המכונות N4 מותאמים לגמישות ולעלות, עם צורות מוגדרות מראש וצורות מותאמות 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 המכונות N4D זמינה בפלטפורמת המעבד AMD EPYC Turin ומבוססת על Titanium. סוגי המכונות N4D מיועדים לגמישות ולאופטימיזציה של עלויות באמצעות ארכיטקטורה יעילה וניהול דינמי של משאבים מהדור הבא, וכך מאפשרים ניצול טוב יותר של משאבים 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 משאבי מחשוב וזיכרון כדי לייעל את העלויות ולצמצם את בזבוז המשאבים.
סדרת N4D זמינה בקונפיגורציות הבאות:
highcpu(2 GB לכל vCPU),standard(4 GB לכל vCPU) ו-highmem(8 GB לכל vCPU). - סדרת המכונות N2 כוללת עד 128 יחידות vCPU, 8 GB של זיכרון לכל יחידת vCPU, והיא זמינה בפלטפורמות המעבד 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 יחידות vCPU ו-2, 4 או 8 GB של זיכרון לכל vCPU בפלטפורמת המעבד AMD EPYC Genoa וב-Titanium. מופעי C3D מותאמים לארכיטקטורת NUMA הבסיסית כדי להציע ביצועים אופטימליים, מהימנים ועקביים.
- למכונות מסדרת E2 יש עד 32 ליבות וירטואליות (vCPU) עם עד 128GB של זיכרון, עם מקסימום של 8GB לכל vCPU, והן הכי זולות מכל סדרות המכונות. לסדרת מכונות E2 יש פלטפורמת CPU 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 ליבה וירטואלית 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 מעבד Intel Sandy Bridge, Ivy Bridge, Haswell, Broadwell ו-Skylake.
קבוצה
סדרת המכונות N4A מופעלת על ידי מעבד Axion של Google, שתוכנן בהתאמה אישית. מעבד Axion מבוסס על ליבת המחשוב 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 vCPU עם דומיין של גישה אחידה לזיכרון (UMA). במופעי N4A לא נעשה שימוש ב-Simultaneous Multi-Threading (SMT). מעבד וירטואלי (vCPU) במופע N4A שווה ערך לליבה פיזית שלמה.
סדרת המכונות 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. 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 מבוססת על Google Axion, ונבנתה על ליבת המחשוב Arm Neoverse V2, שתומכת בארכיטקטורת Arm V9. מופעלות בדוגמאות של C4A טכנולוגיות Titanium עם העברת נתונים מהדיסק ומהרשת, מה שמשפר את ביצועי הדוגמה על ידי צמצום 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. למכונות C4A bare metal יש 96 ליבות וירטואליות (vCPU) ועד 768 GB של זיכרון. במופעי C4A לא נעשה שימוש ב-simultaneous multithreading (SMT). מעבד וירטואלי במופע C4A שווה ערך לליבה פיזית שלמה.סדרת המכונות Tau T2A היא סדרת המכונות הראשונה ב- Google Cloud שמבוססת 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 מותאמות 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 Z3
standardlssdיכולים להיות עד 176 vCPU, 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 הקוד Sapphire Rapids) עם זיכרון DDR5 ומעבדי offload מסוג Titanium. Z3 משלבת בין חידושים בתחום המחשוב, הרשתות והאחסון בפלטפורמה אחת. מופעי Z3 מותאמים לארכיטקטורת NUMA שעומדת בבסיס שלהם, כדי לספק ביצועים אופטימליים, מהימנים ועקביים.
מדריך למשפחת מכונות מותאמת לצריכת מעבד גבוהה (compute-optimized)
משפחת המכונות הווירטואליות שמותאמות לצריכת מעבד גבוהה מותאמת להרצת יישומים של מחשוב עתיר ביצועים (HPC), יישומים מרובי צמתים ויישומים שמוגבלים על ידי המעבד, על ידי מתן ביצועים גבוהים לכל ליבה.
- מכונות H4D מציעות 192 vCPU וזיכרון DDR5 בנפח 720 GB. מכונות H4D פועלות בפלטפורמת המעבד AMD EPYC Turin, עם תמיכה בהעברת נתונים ל-Titanium ובתקן Cloud RDMA. מופעי H4D מותאמים לארכיטקטורת NUMA הבסיסית כדי להציע ביצועים אופטימליים, מהימנים ועקביים. H4D מספק יכולת שינוי גודל משופרת לעומסי עבודה מרובי-צמתים ולעומסי עבודה של HPC. Cloud RDMA הוא רכיב של תשתית רשת שמאפשר ליצור פלטפורמת HPC אמיתית 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 ליבות וירטואליות וזיכרון DDR5 בנפח 352 GB. מופעי H3 פועלים בפלטפורמת מעבד Intel Sapphire Rapids ובמעבדי Titanium offload. מופעי H3 מותאמים לארכיטקטורת NUMA הבסיסית כדי לספק ביצועים אופטימליים, מהימנים ועקביים. H3 מספק 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 וקצה עורפי, ודינמיקה חישובית של נוזלים.
- במכונות C2 יש עד 60 vCPU, 4 GB של זיכרון לכל vCPU, והן זמינות בפלטפורמת המעבד Intel Cascade Lake. מופעי C2 מותאמים לארכיטקטורת NUMA הבסיסית כדי לספק 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 להציע ביצועים אופטימליים, מהימנים ועקביים.
מדריך למשפחת מכונות שעברו אופטימיזציה לרשת
משפחת המכונות שעברו אופטימיזציה לרשת מיועדת במיוחד לעומסי עבודה עתירי קלט/פלט שדורשים רוחב פס גבוה ברשת, ביצועים מעולים של עיבוד מנות, וקצב העברת נתונים (throughput) ו-IOPS יוצאי דופן של אחסון בלוקים לכל מעבד וירטואלי. מכונות C4N מספקות את הביצועים הכי גבוהים של אחסון בלוקים ורשתות שזמינים ב-Compute Engine. סוג C4N מתאים באופן אידיאלי לעומסי עבודה כמו מכשירי רשת ואבטחה, מסדי נתונים עם ביצועים גבוהים, ניתוח נתונים בהיקף גדול ומערכות קבצים מבוזרות.
מופעי C4N זמינים ב-8 תצורות מוגדרות מראש של מכונות ב-
highcpu, ב-standardוב-highmem, עם טווח של 2 עד 192 ליבות vCPU ועד 1,488GB של זיכרון DDR5. מופעל על ידי פלטפורמת המעבד Intel Emerald Rapids עם ארכיטקטורת העברת נתונים (offload) של כרטיס רשת כפול Titanium. מופעי C4N מותאמים באופן מלא לארכיטקטורת NUMA הבסיסית כדי לספק ביצועים צפויים ועקביים.מכונות C4N מציעות את יכולות הביצועים המקסימליות הבאות:
- רשת: רוחב פס רשת של עד 400 Gbps ו-95 מיליון מנות לשנייה (MPPS).
- אחסון בלוקים (block storage): ביצועים מובילים של אחסון בלוקים עם Hyperdisk Extreme, עם יכולת הרחבה של עד 25 GiB/s של רוחב פס של Hyperdisk ועד 1,000,000 IOPS בסוגי המכונות הגדולים ביותר.
מכונות M4N מציעות עד 112 יחידות vCPU, עם עד 26.5GB של זיכרון לכל יחידת vCPU, והן זמינות בפלטפורמת המעבד Intel Emerald Rapids. האינסטנסים מסוג M4N מותאמים לארכיטקטורת ה-NUMA הבסיסית כדי להציע ביצועים אופטימליים, מהימנים ועקביים. מכונות M4N מספקות את הביצועים הכי גבוהים של אחסון בלוקים ורוחב פס ברשת. M4N מציב סטנדרט חדש בביצועי אחסון, עם ביצועים כפולים בהשוואה ל-Hyperdisk Extreme הנוכחי מסדרת M4, ומספק ביצועים מצטברים של עד 12.5 GiB/s ועד 500,000 IOPS בסוגי המכונות הגדולים ביותר.
מדריך למשפחת מכונות מותאמת לצריכת זיכרון גבוהה (memory-optimized)
משפחת המכונות שעברו אופטימיזציה לזיכרון כוללת סדרות של 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 TBשל 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 זיכרון בנפח 6, 8, 12, 16, 24 ו-32 TB, והיא זמינה בפלטפורמת המעבד Intel Sapphire Rapids.
- מכונות M4N מציעות עד 112 יחידות vCPU, עם עד 26.5GB של זיכרון לכל יחידת vCPU, והן זמינות בפלטפורמת המעבד Intel Emerald Rapids.
- מכונות M4 מציעות עד 224 מעבדי vCPU, עם עד 26.5 GB של זיכרון לכל 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.
- באינסטנסים מסוג M1 יש עד 160 מעבדי vCPU, זיכרון בנפח 14.9GB עד 24GB לכל vCPU, והם זמינים בפלטפורמות של מעבדי Intel Skylake ו-Broadwell.
מדריך למשפחת מכונות שעברו אופטימיזציה למאיץ
משפחת המכונות שעברו אופטימיזציה למאיצים מתאימה במיוחד לעומסי עבודה של מחשוב מקבילי מאסיבי של CUDA (מחשוב באמצעות ארכיטקטורה מאוחדת של מכשירים), כמו למידת מכונה (ML) ומחשוב עתיר ביצועים (HPC). סדרת המכונות הזו היא הבחירה האופטימלית לעומסי עבודה שדורשים מאיצים (יחידות GPU או TPU). בקטע הזה מפורט מידע על מכונות GPU. מידע על מכונות שמכילות TPUs זמין במאמר מכונות TPU.
Google מציעה גם את AI Hypercomputer ליצירת אשכולות של מכונות וירטואליות שעברו אופטימיזציה להאצה 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
- מופעי Bare metal מסוג A4X Max מציעים עד 144 ליבות וירטואליות ועד 960 GB של זיכרון. לכל סוג מכונה של A4X Max מצורפים 4 מעבדי GPU מסוג NVIDIA B300 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 מכונת 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.
- למופעי 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
- מופעי A3 זמינים עם סוג המכונה A3 Edge
(
a3-edgegpu-8g-nolssd), שמציע 208 vCPU, 1,872 GB של זיכרון, ו-8 GPU של NVIDIA H100, בפלטפורמת המעבד Intel Sapphire Rapids וב-Titanium. - במכונות 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.
- מכונות G4 מציעות 6 עד 384 vCPUs ועד 1,440 GB של זיכרון.
לכל מופע G4 מצורפים מעבדי GPU מסוג NVIDIA RTX PRO 6000 באופן הבא:
- GPU שלם בכמויות של 1, 2, 4 או 8
- GPU חלקי בכמויות של 1/8, 1/4 או 1/2
- למופעי G4 יש רוחב פס מקסימלי של עד 400 Gbps והם זמינים בפלטפורמת המעבד AMD EPYC Turin.
- במופעי G2 יש 4 עד 96 ליבות vCPU ועד 432 GB של זיכרון. לכל סוג מכונה מסוג G2 מצורפים 1, 2, 4 או 8 יחידות GPU מסוג NVIDIA L4. למופעי G2 יש רוחב פס מקסימלי של עד 100 Gbps, והם זמינים בפלטפורמת המעבד Intel Cascade Lake.
השוואה בין סדרות מכונות
בטבלה הבאה אפשר להשוות בין כל משפחות המכונות ולקבוע איזו מהן מתאימה לעומס העבודה שלכם. השוואה בין גרסאות TPU
אם אחרי העיון בקטע הזה אתם עדיין לא בטוחים איזו משפחה 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 | אופטימיזציה לרשת | 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) | מותאם לצריכת זיכרון גבוהה | אופטימיזציה של הרשת ואופטימיזציה של הזיכרון | מותאם לצריכת זיכרון גבוהה | מותאם לצריכת זיכרון גבוהה | מותאם לצריכת זיכרון גבוהה | מותאם לצריכת זיכרון גבוהה | 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 | VM | 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 | 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 Sapphire Rapids | AMD EPYC Turin | Intel Sapphire Rapids | Intel Cascade Lake | AMD EPYC Milan | Intel Sapphire Rapids | Intel Emerald Rapids | Intel Emerald Rapids | Intel Ice Lake | Intel Cascade Lake | Intel Skylake and 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 | x86 | קבוצה | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | קבוצה | x86 | 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 | 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 | 8 עד 192 | 192 | 88 | 4 עד 60 | 2 עד 112 | 480 עד 1,920 | 16 עד 112 | 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 | ליבה | ליבה | שרשור | 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 | 4 עד 1,488 GB | 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 2,976 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 | 22 עד 1,440GB | 16 עד 432GB |
| NUMA | UMA | NUMA | NUMA | NUMA | NUMA | — | UMA | — | — | — | — | — | NUMA | — | NUMA | NUMA | NUMA | NUMA | NUMA | — | NUMA | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||||
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||||||||||||||||||
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | ||||||||||||||
| — | — | 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-Local SSD) NVMe (Local SSD) |
SCSI (PD ו-Local SSD) NVMe (Local SSD) |
SCSI (PD ו-Local SSD) NVMe (Local SSD) |
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 | 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 | 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 | 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 ואזורי | אזורי ואזורי | אזורי ואזורי | אזורי | אזורי | אזורי ואזורי | — | — | — | אזורי | אזורי | — | — | — | — | אזורי | אזורי | אזורי ואזורי | — | — | — | — | — | אזורי | — | — |
| — | — | — | — | אזורי | אזורי | — | — | — | אזורי ואזורי | אזורי ואזורי | אזורי ואזורי | אזורי | אזורי | אזורי ואזורי | אזורי | — | אזורי | אזורי | אזורי | — | — | — | אזורי | אזורי | אזורי | אזורי ואזורי | — | — | — | — | אזורי | אזורי | — | אזורי |
| — | — | — | — | אזורי | אזורי | — | — | — | אזורי ואזורי | אזורי ואזורי | אזורי ואזורי | אזורי | אזורי | אזורי ואזורי | אזורי | — | — | אזורי | אזורי | — | — | — | אזורי | אזורי | אזורי | אזורי ואזורי | — | — | — | — | 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 ו-IDPF | gVNIC, IRDMA | gVNIC | gVNIC ו-VirtIO-Net | gVNIC ו-VirtIO-Net | 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 400 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 | עד 200 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 | 20 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 | — | — | — | — | — | — | — | — |
| — | — | — | כרטיס רשת אחד או שניים | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 6 כרטיסי NIC | 6 כרטיסי NIC | 10 כרטיסי רשת | 10 כרטיסי רשת | כרטיס רשת אחד, 5 או 9 | — | 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 | 8 | 4 | 4 | 8 | 8 | 8 | 16 | 8 | 8 |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||
| — | הנחות | |||||||||||||||||||||||||||||||||
| — | — | רק בזמינות כללית ובמודל החדש של הנחות ה-CUD | רק להנחות | — | רק להנחות | רק להנחות | רק להנחות | רק להנחות | רק להנחות | — | — | — | — | — | — | — | ||||||||||||||||||
| — | — | — | ||||||||||||||||||||||||||||||||
יחידות GPU ומכונות וירטואליות לחישוב
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 GPU למופע במהלך יצירת המופע או אחריו. אי אפשר להשתמש במעבדי GPU עם סדרות מכונות אחרות.
למכונות שעברו אופטימיזציה לשימוש במאיצים יש מספר קבוע של מעבדי GPU ו-vCPU, וכמות קבועה של זיכרון לכל סוג מכונה, למעט מכונות G2 שמציעות טווח זיכרון מותאם אישית. מכונות N1 עם פחות יחידות GPU שמצורפות אליהן מוגבלות למספר מקסימלי של vCPU. באופן כללי, מספר גבוה יותר של יחידות GPU מאפשר ליצור מכונות עם מספר גבוה יותר של vCPU וזיכרון גדול יותר.
למידע נוסף, קראו את המאמר בנושא מעבדים גרפיים 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