Maschinentypen für Clusterknoten

Wenn Sie einen Kubernetes-Cluster in Google Distributed Cloud (GDC) air-gapped erstellen, erstellen Sie Knotenpools, die für die Ausführung Ihrer Containerarbeitslasten im Cluster verantwortlich sind. Sie stellen Knoten basierend auf den Anforderungen Ihrer Containerarbeitslast bereit und können sie aktualisieren, wenn sich Ihre Anforderungen ändern.

GDC bietet vordefinierte Maschinentypen für Ihre Worker-Knoten, die Sie beim Hinzufügen eines Knotenpools auswählen können. Es gibt auch mehrere Möglichkeiten, separate GPU-Instanzen mit der Funktion „Multi-Instance GPU“ (MIG) zu partitionieren.

Dieses Dokument richtet sich an Anwendungsentwickler in der Gruppe der Anwendungsoperatoren und IT-Administratoren in der Gruppe der Plattformadministratoren, die für die Verwaltung von Kubernetes-Clustern in ihrer Organisation verantwortlich sind. Weitere Informationen finden Sie unter Dokumentation zu Zielgruppen für GDC mit Air Gap.

In den folgenden Abschnitten finden Sie Informationen zu den verfügbaren Maschinentypen und zur GPU-Unterstützung.

Verfügbare Maschinentypen

GDC definiert Maschinentypen mit einigen Parametern für einen Kubernetes-Clusterknoten, einschließlich CPU, Arbeitsspeicher und GPU. GDC bietet verschiedene Maschinentypen für unterschiedliche Zwecke. Für Cluster wird beispielsweise n2-standard-4-gdc für allgemeine Containerarbeitslasten verwendet. Wenn Sie Notebooks für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) ausführen möchten, müssen Sie GPU-Maschinen wie a2-highgpu-1g-gdc bereitstellen.

Im Folgenden finden Sie eine Liste aller vordefinierten GDC-Maschinentypen, die für Kubernetes-Cluster-Worker-Knoten verfügbar sind:

Name vCPUs Arbeitsspeicher GPU
n2-standard-4-gdc 4 16G –
n2-standard-8-gdc 8 32G –
n2-standard-16-gdc 16 64G –
n2-standard-32-gdc 32 128G –
n2-highmem-4-gdc 4 32G –
n2-highmem-8-gdc 8 64G –
n2-highmem-16-gdc 16 128G –
n2-highmem-32-gdc 32 256 G –
n2-highcpu-8-gdc 8 8G –
n3-standard-4-gdc 4 16G –
n3-standard-8-gdc 8 32G –
n3-standard-16-gdc 16 64G –
n3-standard-32-gdc 32 128G –
n3-standard-64-gdc 64 256 G –
n3-standard-80-gdc 80 320G –
n4-highmem-4-gdc 4 32G –
n4-highmem-8-gdc 8 64G –
n4-highmem-16-gdc 16 128G –
n4-highmem-32-gdc 32 256 G –
n4-highmem-48-gdc 48 384G –
n4-highmem-64-gdc 64 512G –
n4-highmem-80-gdc 80 640G –
n4-megamem-64-gdc 64 896G –
a2-highgpu-1g-gdc 12 85G 1 × A100 40 GB
a2-ultragpu-1g-gdc 12 170G 1 × A100 80 GB
a2-ultragpu-2g-gdc 24 340G 2 × A100 80 GB
a3-highgpu-1g-gdc 28 240 G 1 × H100 94 GB
a3-highgpu-2g-gdc 56 480G 2 × H100 94 GB
a3-highgpu-4g-gdc 112 960G 4 × H100 94 GB
a3-ultragpu-8g-gdc 224 1792G 8 × H200 141 GB
a4-ultragpu-8g-gdc 224 3584G 8 × B300

Unterstützte MIG-Profile

In diesem Abschnitt werden die unterstützten Partitionierungsschemas von MIG-Profilen auf unterstützten GPUs definiert. Sie können ein Partitionierungsschema für einen Knotenpool in Ihrer benutzerdefinierten Cluster-Ressource definieren.

Weitere Informationen zum Anwenden eines GPU-Partitionierungsschemas finden Sie unter Knotenpool hinzufügen.

A100 40 GB GPU

In der folgenden Tabelle sind die MIG-Profile definiert, die auf der A100 40 GB NVIDIA-GPU unterstützt werden:

Partitionierungsschema Verfügbare Partitionen
1g.5gb 7x 1g.5gb
2g.10gb 3x 2g.10gb
3g.20gb 2 × 3g.20gb
7g.40gb 1x 7g.40gb
mixed-1 1x 4g.20gb
1x 2g.10gb
1x 1g.5gb
mixed-2 1x 4g.20gb
3x 1g.5gb
mixed-3 1x 3g.20gb
2x 2g.10gb
mixed-4 1 x 3g.20gb
1 x 2g.10gb
2 x 1g.5gb
mixed-5 1x 3g.20gb
4x 1g.5gb
mixed-6 3x 2g.10gb
1x 1g.5gb
mixed-7 2x 2g.10gb
3x 1g.5gb
mixed-8 1x 2g.10gb
5x 1g.5gb

A100 80GB GPU

In der folgenden Tabelle sind die auf der A100 80 GB NVIDIA-GPU unterstützten MIG-Profile definiert:

Partitionierungsschema Verfügbare Partitionen
1g.10gb 7x 1g.10gb
2g.20gb 3x 2g.20gb
3g.40gb 2 × 3g.40gb
7g.80gb 1x 7g.80gb
mixed-1 1x 4g.40gb
1x 2g.20gb
1x 1g.10gb
mixed-2 1x 4g.40gb
3x 1g.10gb
mixed-3 1x 3g.40gb
2x 2g.20gb
mixed-4 1x 3g.40gb
1x 2g.20gb
2x 1g.10gb
mixed-5 1x 3g.40gb
4x 1g.10gb
mixed-6 3x 2g.20gb
1x 1g.10gb
mixed-7 2x 2g.20gb
3x 1g.10gb
mixed-8 1 × 2 g, 20 GB
5 × 1 g, 10 GB

H100-GPU mit 94 GB

In der folgenden Tabelle sind die MIG-Profile definiert, die auf der H100 94 GB NVIDIA-GPU unterstützt werden:

Partitionierungsschema Verfügbare Partitionen
1g.12gb 7x 1g.12gb
1g.24gb 7x 1g.24gb
2g.24gb 3x 2g.24gb
3g.47gb 2x 3g.47gb
4G.47GB 1 × 4G.47GB
7g.94gb 1x 7g.94gb
mixed-1 1x 4g.47gb
1x 3g.47gb
mixed-2 1x 4g.47gb
1x 2g.24gb
1x 1g.12gb
mixed-3 1x 4g.47gb
3x 1g.12gb
mixed-4 1 × 3 g.47 GB
2 × 2 g.24 GB
mixed-5 1 × 3 g.47 GB
1 × 2 g.24 GB
2 × 1 g.12 GB
mixed-6 1x 3g.47gb
4x 1g.12gb
mixed-7 3 × 2 g.24 gb
1 × 1 g.12 gb
mixed-8 2x 2g.24gb
3x 1g.12gb
mixed-9 1 × 2g.24gb
5 × 1g.12gb

H200 141 GB GPU

In der folgenden Tabelle sind die MIG-Profile definiert, die auf der H200 141 GB NVIDIA-GPU unterstützt werden:

Partitionierungsschema Verfügbare Partitionen
1g.18gb 7x 1g.18gb
1g.35gb 4-mal 1 GB, 35 GB
2g.35gb 3x 2g.35gb
3g.71gb 2 × 3G.71GB
4g.71gb 1 × 4g.71gb
7g.141gb 1x 7g.141gb
mixed-1 1 × 4 GB, 71 GB
1 × 3 GB, 71 GB
mixed-2 1 × 4,71 GB
1 × 2,35 GB
1 × 1,18 GB
mixed-3 1 × 4g.71gb
3 × 1g.18gb
mixed-4 1 × 3 g, 71 GB
2 × 2 g, 35 GB
mixed-5 1 × 3g.71gb
1 × 2g.35gb
2 × 1g.18gb
mixed-6 1 × 3g.71gb
4 × 1g.18gb
mixed-7 3x 2g.35gb
1x 1g.18gb
mixed-8 2 × 2 GB (35 GB)
3 × 1 GB (18 GB)
mixed-9 1‑mal 2 g.35 GB
5‑mal 1 g.18 GB

B300-GPU

In der folgenden Tabelle sind die MIG-Profile definiert, die auf der B300-NVIDIA-GPU unterstützt werden:

Partitionierungsschema Verfügbare Partitionen
1g.34gb 7-mal 1g.34gb
1g.67gb 4-mal 1 g.67 GB
2g.67gb 3x 2g.67gb
3g.135gb 2 × 3g.135gb
4g.135gb 1x 4g.135gb
7g.269gb 1 × 7 g.269 GB
mixed-1 1 × 4g.135gb
1 × 3g.135gb
mixed-2 1x 4g.135gb
1x 2g.67gb
1x 1g.34gb
mixed-3 1x 4g.135gb
3x 1g.34gb
mixed-4 1x 3g.135gb
2x 2g.67gb
mixed-5 1 x 3g.135gb
1 x 2g.67gb
2 x 1g.34gb
mixed-6 1 x 3g.135gb
4 x 1g.34gb
mixed-7 3‑mal 2 Gbit/s (67 GB)
1‑mal 1 Gbit/s (34 GB)
mixed-8 2 × 2 G67 GB
3 × 1 G34 GB
mixed-9 1 × 2 GB, 67 GB
5 × 1 GB, 34 GB

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