במאמר הזה מתוארות משפחות המכונות, סדרות המכונות וסוגי המכונות שניתן לבחור מתוכם כדי ליצור מכונה וירטואלית (VM) או מכונת Bare Metal עם המשאבים שאתם צריכים. במקרה של מכונות שעברו אופטימיזציה להאצת ביצועים, במאמר הזה מתוארים רק מאיצי ביצועים של יחידות עיבוד גרפי (GPU). למידע על סוגי מכונות שמכילים יחידות עיבוד טנסור (TPU) שפותחו בהתאמה אישית על ידי Google, אפשר לעיין במאמר בנושא 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 מחשוב, בוחרים סוג מכונה מתוך משפחת מכונות וסדרה. 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.
מידע על סדרות מכונות שתומכות במכונות Spot (ובמכונות שניתן לקטוע את הפעולה שלהן) זמין במאמר מודלים של הקצאת מופעים ב-Compute Engine.
- לשימוש כללי – יחס המחיר-ביצועים הכי טוב למגוון של 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.
- 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.
- ממוטבות למאיצים – אידיאליות לעומסי עבודה של מחשוב ב-Compute Unified Device Architecture (CUDA) עם מקביליות מסיבית, כמו למידת מכונה (ML) ומחשוב עתיר ביצועים (HPC). זו האפשרות הכי טובה לעומסי עבודה שדורשים מאיצים (GPU או TPU).
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: 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.
הדור מסומן 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 פלטפורמות או טכנולוגיות חדשות יותר של מעבדים. 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, 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 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 ו-vCPU שלא ניתן להגדיר. סוגי מכונות עם קונפיגורציה מוגדרת (predefined) משתמשים ביחסי vCPU לזיכרון שונים:
-
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 c3-standard-22 יש גם 88 GB של זיכרון.standard
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, C3, C3D ו-H4D. סוגי המכונות האלה מצרפים מספר מוגדר מראש של דיסקים מסוג Titanium SSD או Local SSD בנפח 375 GiB למופע. דוגמאות לסוג המכונה הזה 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 עתיר אחסון ולניתוח נתונים של 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 בהם 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 (predefined). שם סוג המכונה כולל את התו -metal. כשיוצרים מכונת מחשוב באמצעות אחד מסוגי המכונות האלה, לא מותקן במכונה hypervisor. אפשר לצרף דיסקים למכונת Bare Metal, בדיוק כמו למכונה וירטואלית (VM). אפשר להשתמש במכונות Bare Metal ברשתות VPC וברשתות משנה באותו אופן כמו במכונות וירטואליות.
מידע נוסף זמין במאמר בנושא Bare metal instances on Compute Engine.
סוגי מכונות בהתאמה אישית
אם אף אחת מסדרות המכונות המוגדרות מראש לא מתאימה לצרכי עומס העבודה 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) עם מאפיינים מקבילים. בנוסף, יש מגבלות על כמות הזיכרון וה-vCPU שאפשר לבחור עבור סוג מכונה בהתאמה אישית. המחירים על פי דרישה של סוגי מכונות בהתאמה אישית כוללים פרמיה של 5% מעל המחירים על פי דרישה ומחירי ההתחייבות לשימוש של מכונות עם קונפיגורציה מוגדרת (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, שיכולה להיות שיטה חסכונית להפעלת אפליקציות קטנות שלא צורכות הרבה משאבים.
E2: מציע סוגי מכונות עם ליבה משותפת
e2-micro,e2-smallו-e2-mediumעם 2 מעבדי vCPU לתקופות קצרות של שימוש אינטנסיבי.N1: סוגי מכונות עם ליבות משותפות
f1-microו-g1-small, שזמינות עם עד vCPU אחד 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 |
| איזון בין מחיר וביצועים במגוון רחב של סוגי מכונות | ביצועים גבוהים באופן עקבי במגוון עומסי עבודה | שימוש יומיומי במחשב בעלות נמוכה יותר | הביצועים הכי טובים לכל ליבה או העלות הכי נמוכה לעומסי עבודה (workloads) שניתנים להרחבה |
|
|
|
|
עומסי עבודה שעברו אופטימיזציה |
||||
|---|---|---|---|---|
| אופטימיזציה לאחסון | מותאמת לצריכת מעבד גבוהה (compute-optimized) | מותאמת לצריכת זיכרון גבוהה (memory-optimized) | Accelerator-optimized* (GPUs) | |
| 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 מחשוב | יחסים גבוהים בין זיכרון לחישוב לעומסי עבודה שדורשים הרבה זיכרון | אופטימיזציה לעומסי עבודה של מחשוב עתיר ביצועים (HPC) מואץ | |
|
|
|
|
|
* למכונות שעברו אופטימיזציה להאצה ומכילות TPU, אפשר לעיין במאמר בנושא מכונות TPU.
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 מופעלת על ידי Titanium.
סוגי המכונות C4 מותאמים לביצועים גבוהים באופן עקבי, וניתן להגדיל את הקיבולת שלהם עד ל-288 ליבות vCPU, 2.2 TB של זיכרון DDR5 ו-18 TiB של SSD מקומי. סדרת C4 זמינה בקונפיגורציות הבאות:
highcpu(זיכרון של 2GB לכל vCPU),standard(זיכרון של 3.75GB לכל vCPU) ו-highmem(זיכרון של 7.75GB לכל vCPU). מופעי C4 מותאמים לארכיטקטורת non-uniform memory access (NUMA) הבסיסית כדי לספק ביצועים אופטימליים, אמינים ועקביים. - סדרת המכונות C4D זמינה בפלטפורמת המעבד AMD EPYC Turin ומופעלת על ידי Titanium. למכונות C4D יש תדר טורבו מקסימלי גבוה יותר בהשוואה למכונות C3D, עם הוראות משופרות לכל מחזור שעון (IPC) לעסקאות מהירות יותר במסד נתונים. באמצעות 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 ל-Redis בהשוואה למכונות C3D. מופעי C4D זמינים עם עד 384 מעבדים וירטואליים, זיכרון DDR5 בנפח 3 TB ו-SSD מקומי בנפח 12 TiB. מכונות C4D זמינות בתצורות
highcpu(זיכרון בנפח 1.875 GB לכל מעבד וירטואלי),standard(זיכרון בנפח 3.875 GB לכל מעבד וירטואלי) ו-highmem(זיכרון בנפח 7.875 GB לכל מעבד וירטואלי). מופעי C4D מותאמים לארכיטקטורת ה-NUMA הבסיסית כדי לספק 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 vCPU עם 640 GB של זיכרון DDR5. 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 ומופעלת על ידי Titanium. סוגי המכונות N4D מיועדים לגמישות ולאופטימיזציה של העלויות באמצעות ארכיטקטורה יעילה וניהול דינמי של משאבים מהדור הבא, וכך מאפשרים שימוש טוב יותר במשאבים 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 בהתאמה 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 מכונות N2 כוללת עד 128 יחידות vCPU, 8 GB של זיכרון לכל יחידת vCPU, והיא זמינה בפלטפורמות של מעבדי Intel Ice Lake ו-Intel Cascade Lake.
- סדרת המכונות N2D כוללת עד 224 יחידות vCPU, 8 GB של זיכרון לכל יחידת vCPU, והיא זמינה בפלטפורמת AMD EPYC Milan מהדור השלישי.
- סדרת המכונות C3 מציעה עד 176 מעבדי 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, אמינים 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.
- בסדרת המכונות E2 יש עד 32 ליבות וירטואליות (vCPU) עם עד 128GB של זיכרון, עם מקסימום של 8GB לכל vCPU, והעלות הכי נמוכה מכל סדרות המכונות. לסדרת המכונות 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 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 מבוססת על 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). מעבד וירטואלי במופע N4A שווה ערך 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. 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 מחשוב 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 ליבת vCPU בדומיין UMA יחיד. מכונות C4A מציעות
-lssdסוגי מכונות עם קיבולת של עד 6 TiB של Titanium SSD. למכונות C4A bare metal יש 96 ליבות vCPU ועד 768 GB של זיכרון. מכונות C4A לא משתמשות בריבוי נימים סימולטני (SMT). ליבת vCPU במכונת 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 עוברות 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 לכל 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.
- למופעי 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 Titanium להפחתת עומס. פלטפורמת Z3 משלבת בין חישוב, רשת ואחסון. מופעי Z3 מותאמים לארכיטקטורת NUMA הבסיסית כדי לספק ביצועים אופטימליים, אמינים ועקביים.
מדריך למשפחת מכונות מותאמת לצריכת מעבד גבוהה (compute-optimized)
משפחת המכונות הווירטואליות מותאמות לצריכת מעבד גבוהה (compute-optimized) מותאמת להרצת יישומים עתירי ביצועים (HPC), יישומים מרובי צמתים ויישומים שמוגבלים על ידי המעבד, על ידי אספקת 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. מכונות וירטואליות מסוג H4D מספקות יכולת שינוי קנה מידה משופרת לעומסי עבודה מרובי-צמתים ולעומסי עבודה של HPC. 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 ליבות וירטואליות 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. 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 לספק ביצועים אופטימליים, מהימנים ועקביים.
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. משפחת המכונות הזו מציעה יותר זיכרון לכל ליבה מכל משפחת מכונות אחרת, עם עד 32 TB של זיכרון.
- מכונות X4 bare metal מציעות עד 1,920 יחידות vCPU, עם 12.8 או 17 GB של זיכרון לכל vCPU. למכונות X4 יש סוגי מכונות עם 6, 8, 12, 16, 24 ו-32 TB של זיכרון, והן זמינות בפלטפורמת המעבד Intel Sapphire Rapids.
- מכונות M4 מציעות עד 224 מעבדי vCPU, עם עד 26.5 GB של זיכרון לכל vCPU, והן זמינות בפלטפורמת המעבד Intel Emerald Rapids.
- מכונות M3 מציעות עד 128 יחידות vCPU, עם עד 30.5 GB של זיכרון לכל יחידת vCPU, והן 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.
- מופעי M1 מציעים עד 160 vCPU, 14.9GB עד 24GB של זיכרון לכל vCPU, והם זמינים בפלטפורמות Intel Skylake ו-Broadwell CPU.
מדריך למשפחת מכונות שעברו אופטימיזציה למאיץ
משפחת המכונות שעברו אופטימיזציה למאיצים מתאימה במיוחד לעומסי עבודה של מחשוב מקבילי מסיבי של ארכיטקטורת מכשיר מאוחדת למחשוב (CUDA), כמו למידת מכונה (ML) ומחשוב בעל ביצועים גבוהים (HPC). משפחת המכונות הזו היא הבחירה האופטימלית לעומסי עבודה שדורשים מאיצים (GPU או TPU). בקטע הזה מפורט מידע על מכונות GPU. למידע על מכונות שמכילות TPU, אפשר לעיין במאמר בנושא מכונות TPU.
Google מציעה גם את AI Hypercomputer ליצירת אשכולות של מכונות וירטואליות שעברו אופטימיזציה להאצה עם תקשורת בין GPU, שמיועדות להרצת עומסי עבודה אינטנסיביים מאוד של AI ו-ML. למידע נוסף, אפשר לעיין במאמר סקירה כללית של AI Hypercomputer.
קבוצה
- מכונות Bare Metal מסוג A4X Max מציעות עד 144 מעבדים וירטואליים ועד 960 GB של זיכרון. לכל סוג מכונה מסוג A4X Max מצורפים 4 מעבדי GPU מסוג NVIDIA B300 ו-2 מעבדי CPU מסוג NVIDIA Grace. למכונות Bare Metal מסוג A4X Max יש רוחב פס מרבי של רשת של עד 3,600 Gbps.
- מכונות A4X מציעות עד 140 מעבדי CPU וירטואליים ועד 884 GB של זיכרון. לכל סוג מכונה A4X מצורפים 4 מעבדי GPU של NVIDIA B200 ל-2 מעבדי CPU של NVIDIA Grace. למכונות A4X יש רוחב פס מקסימלי של עד 2,000 Gbps.
x86
- מכונות A4 מציעות עד 224 מעבדי vCPU ועד 3,968 GB של זיכרון. לכל סוג מכונה A4 מצורפים 8 מעבדי NVIDIA B200 GPU. למכונות A4 יש רוחב פס מרבי של עד 3,600 Gbps והן זמינות בפלטפורמת Intel Emerald Rapids CPU.
- 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 המעבד 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, 1,872 GB של זיכרון, ו-8 מעבדי GPU של NVIDIA H100, בפלטפורמת ה-CPU של Intel Sapphire Rapids וב-Titanium. - מכונות מסוג A2 מציעות 12 עד 96 מעבדי vCPU וזיכרון של עד 1,360GB. לכל סוג מכונה מסוג A2 מצורפים 1, 2, 4, 8 או 16 מעבדי GPU של NVIDIA A100. למכונות מסוג A2 יש רוחב פס מקסימלי של עד 100Gbps והן זמינות בפלטפורמת ה-CPU של 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
- למכונות G4 יש רוחב פס מקסימלי של עד 400 Gbps והן זמינות בפלטפורמת המעבד AMD EPYC Turin.
- מכונות G2 מציעות 4 עד 96 מעבדי vCPU ועד 432GB של זיכרון. לכל סוג מכונה G2 יש 1, 2, 4 או 8 מעבדי NVIDIA L4 GPU מצורפים. למכונות G2 יש רוחב פס מקסימלי של עד 100Gbps והן זמינות בפלטפורמת Intel Cascade Lake CPU.
השוואה בין סדרות מכונות
בטבלה הבאה אפשר להשוות בין כל משפחת מכונות ולקבוע איזו מהן מתאימה לעומס העבודה שלכם. להשוואה בין גרסאות TPU, אפשר לעיין במאמר בנושא מכונות 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:
- דיסק אחסון מתמיד: ביצועי הדיסק לפי סוג המכונה ומספר ה-vCPU
- Google Cloud Hyperdisk: מגבלות הביצועים של Hyperdisk
השוואה בין המאפיינים של סדרות שונות של מכונות, 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) | מותאם לצריכת זיכרון גבוהה | 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 | 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 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 | 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 | 6 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 | 22 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 | — | AMD SEV, 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 (שרת פיזי) | 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 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 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 | 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 | 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 | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 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 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||||||||||
| — | — | — | ||||||||||||||||||||||||||||||
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 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 מעבדי GPU מאפשר ליצור מכונות עם מספר גבוה יותר של מעבדים וירטואליים וזיכרון.
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