vCPU 이해

Compute Engine은 가상 머신(VM) 또는 베어메탈 인스턴스를 만들 때 vCPU를 할당합니다. 이 문서에서는 vCPU가 실제 하드웨어에 매핑되는 방식을 설명하여 성능을 최적화하고, 비용을 관리하고, 소프트웨어 라이선스 요구사항을 준수하는 데 도움을 줍니다.

vCPU 이해

가상 CPU(vCPU)는 컴퓨팅 인스턴스에 할당된 중앙 처리 장치(CPU) 성능 단위를 나타냅니다. 기본 프로세서 아키텍처에 따라 vCPU는 단일 하드웨어 실행 스레드 또는 전체 전용 물리적 CPU 코어에서 실행되도록 예약됩니다.

vCPU는 CPU 플랫폼의 일부입니다. CPU 플랫폼은 다음을 포함하는 CPU 기반 구성입니다.

  • CPU 프로세서 유형
  • 명령어 집합(예: AVX2 및 AVX-512)
  • 캐시 크기
  • 클럭 속도
  • NUMA 분할
  • 메모리 액세스 탐색 시간
  • 온칩 가속기

컴퓨팅 인스턴스에 vCPU 할당

VM 또는 베어메탈 인스턴스(통칭하여 컴퓨팅 인스턴스)를 만들려면 머신 유형을 사용합니다. 머신 유형은 Compute Engine이 인스턴스에 할당하는 리소스를 결정합니다. 예를 들어 c4-standard-4 머신 유형은 vCPU 4개와 메모리 16GB를 사용하는 VM을 만듭니다.

워크로드에 적합한 머신 유형을 선택할 수 있도록 Compute Engine은 머신 유형을 머신 계열 및 머신 시리즈로 그룹화합니다.

  • 머신 계열: 특정 워크로드에 최적화된 프로세서 및 하드웨어 구성으로 선별된 세트로, 범용, 가속기 최적화, 메모리 최적화 등이 있습니다.

  • 머신 시리즈: 머신 계열 내의 CPU 프로세서, 하드웨어, 네트워킹 기능의 특정 조합입니다. 시리즈마다 다른 측면의 컴퓨팅 성능 또는 성능에 중점을 둡니다. 예를 들어 E 시리즈는 저렴한 비용으로 효율적인 VM을 제공하는 반면 C 시리즈는 E 시리즈보다 더 우수하고 일관된 성능을 제공합니다.

    • 머신 시리즈에는 C3 및 C4와 같은 여러 세대가 있을 수 있습니다. 세대 번호나 시리즈 번호가 높을수록 최신 기본 CPU 프로세서나 기술을 나타냅니다. 예를 들어 5세대 Intel Xeon 프로세서(Emerald Rapids라고도 함)에서 실행되는 M4 시리즈는 3세대 Intel Xeon 프로세서(Ice Lake라고도 함)에서 실행되는 M3 머신 시리즈보다 최신 세대입니다.
    • 머신 시리즈 및 머신 유형의 기본 아키텍처는 머신 시리즈 이름의 끝에 있는 문자로 표시됩니다. 예를 들어 4세대 C 머신 시리즈는 C4(Intel), C4D(AMD), C4A(Arm) 또는 C4N(네트워크 최적화)으로 제공됩니다.

물리적 코어 매핑 및 동시 멀티스레딩

대부분의 x86 프로세서에서 각 물리적 CPU 코어는 하드웨어 실행 스레드 2개를 지원합니다. Intel Xeon 프로세서는 Intel 하이퍼 스레딩을 사용하고 AMD EPYC 프로세서는 동시 멀티스레딩(SMT)을 사용합니다. 이러한 프로세서의 경우 Compute Engine은 각 vCPU를 물리적 코어에서 실행되는 단일 하드웨어 스레드로 구현합니다. 따라서 vCPU 2개가 단일 물리적 CPU 코어를 공유합니다(vCPU 대 물리적 코어 비율 2:1). 예를 들어 vCPU가 4개인 VM은 SMT가 있는 물리적 CPU 코어 2개를 사용합니다.

특정 머신 시리즈 및 프로세서 아키텍처에서 Compute Engine은 SMT를 사용하지 않습니다. 대신 각 vCPU는 하나의 전용 물리적 CPU 코어에 직접 매핑됩니다(vCPU와 물리적 코어의 비율은 1:1).

  • Arm 프로세서: N4A, C4A, A4X와 같은 Arm64 기반 머신 시리즈에서 하드웨어 아키텍처는 단일 스레드 코어를 사용합니다. 각 vCPU는 하나의 전체 물리적 코어를 나타냅니다.
  • 컴퓨팅 최적화 머신 시리즈: H4D 및 H3 머신 시리즈 모두 SMT를 지원하지 않습니다. 각 vCPU는 전체 물리적 CPU 코어를 나타내므로 높은 단일 스레드 성능을 제공하고 스레드 간의 리소스 경합을 제거합니다.
  • Tau 머신 시리즈: Tau T2A(Ampere Altra 프로세서 기반) 및 Tau T2D 머신 시리즈(3세대 AMD EPYC Milan 프로세서 기반)의 경우 Compute Engine은 설계상 SMT를 사용 중지합니다. 이러한 컴퓨팅 인스턴스 유형에는 항상 코어당 vCPU가 하나씩 있습니다.
  • 베어메탈 인스턴스: 베어메탈 인스턴스의 경우 vCPU는 CPU와 동일합니다. 인스턴스에 사용할 수 있는 vCPU 수는 호스트 서버의 하드웨어 스레드 수와 동일합니다. 코어당 스레드를 수동으로 조정하거나 설정할 수 없습니다.

특정 워크로드 또는 소프트웨어 라이선스 요구사항을 충족하기 위해 vCPU가 게스트 운영체제에 표시되는 방식을 맞춤설정할 수 있습니다. 자세한 내용은 표시되는 CPU 코어 수 맞춤설정을 참조하세요. SMT를 사용하지 않는 머신 시리즈 및 아키텍처 목록은 코어당 스레드 수 설정을 참조하세요.

전용 vCPU와 공유 코어 vCPU 비교

머신 유형을 선택하면 vCPU가 CPU 하드웨어 스레드에 매핑되거나 공유 코어 리소스 모델을 사용합니다.

  • 전체 vCPU: 표준, 높은 메모리, 높은 CPU, 커스텀 머신 유형은 각 vCPU에 하드웨어 실행 스레드 또는 물리적 코어를 할당합니다.
    • 범용 머신 계열의 N4, N4A, N4D, E2 머신 시리즈의 경우 동적 리소스 관리(DRM) 시스템은 모든 활성 vCPU에 사용 가능한 하드웨어 실행 스레드가 지원되도록 합니다. DRM은 리소스 수요를 기반으로 서버에 컴퓨팅 인스턴스를 예약하고 대기 시간을 최소화하도록 물리적 CPU에 대해 vCPU를 예약하여 Compute Engine이 사용 가능한 물리적 CPU를 더 효과적으로 사용할 수 있게 해줍니다. 범용 머신 계열의 N1, N2, N2D 머신 시리즈는 표준 호스트 예약을 사용합니다.
    • C, M, G, Z, A 머신 시리즈의 경우 vCPU 리소스가 인스턴스에 독점적으로 할당되며 다른 컴퓨팅 인스턴스와 실행 주기를 공유하지 않습니다.

  • 공유 코어 vCPU: 공유 코어 머신 유형은 e2-micro, e2-small, e2-medium, f1-micro, g1-small입니다. 이러한 머신 유형은 컨텍스트 전환을 사용하여 물리적 CPU 코어를 시간 공유합니다. 이러한 공유 코어 VM은 전용 하드웨어 스레드 대신 물리적 코어 시간의 특정 부분을 유지합니다.

    • e2-micro는 vCPU 2개를 각각 CPU 시간의 12.5%(총 25%)로 유지합니다.
    • e2-small은 vCPU 2개를 유지하며 각 vCPU는 CPU 시간의 25% 로, 총 CPU 시간은 50% 입니다.
    • e2-medium은 vCPU 2개를 각각 CPU 시간의 50%(총 100%)로 유지합니다.
    • f1-micro는 CPU 시간의 최대 20% 동안 vCPU 1개를 유지합니다.
    • g1-small은 CPU 시간의 최대 50% 동안 vCPU 1개를 유지합니다.

    전체 vCPU가 있는 VM과 비교할 때 공유 코어 vCPU가 있는 VM은 지속적인 최대 CPU 처리량이 필요하지 않은 소규모의 리소스 집약적이지 않은 애플리케이션, 마이크로서비스, 개발 또는 테스트 워크로드를 실행하는 데 비용 효율적인 옵션을 제공합니다.

vCPU 성능 특성

vCPU의 처리 성능은 CPU 플랫폼, 클럭 속도, 캐시 계층 구조, 멀티스레딩 역학, 리소스 예약에 따라 달라집니다.

CPU 플랫폼 및 명령 집합

Compute Engine은 여러 세대의 Intel, AMD, Arm, 커스텀 Google 프로세서에서 실행되는 컴퓨팅 인스턴스를 제공합니다. 각 CPU 플랫폼은 마이크로아키텍처 개선사항과 특수 명령 집합을 도입합니다.

  • Advanced Vector Extensions(AVX-512): 인텔 플랫폼(예: Ice Lake, Emerald Rapids, Sapphire Rapids) 및 AMD EPYC 플랫폼(Genoa 및 Turin)에서 사용할 수 있는 AVX-512는 벡터 수학, 과학 컴퓨팅, 데이터 압축을 가속화합니다.
  • AMX 및 VNNI: 이러한 확장 프로그램은 vCPU에서 직접 딥 러닝 추론 및 행렬 작업을 가속화합니다.
    • Advanced Matrix Extensions(AMX)는 Intel 프로세서(Intel Xeon 4세대 Sapphire Rapids 이상)에서 사용할 수 있습니다.
    • 벡터 신경망 명령어(VNNI)는 Intel 및 AMD EPYC 프로세서(Genoa 4세대 이상)에서 모두 사용할 수 있습니다.
  • Arm NEON 및 SVE: Ampere Altra CPU 플랫폼에서 사용할 수 있는 Arm NEON과 Google Axion 및 NVIDIA Grace CPU 플랫폼에서 사용할 수 있는 확장 가능한 벡터 확장 프로그램(SVE)은 클라우드 네이티브 웹 워크로드에 확장 가능한 벡터 실행을 제공합니다.

클럭 속도 및 터보 주파수

vCPU는 기본 물리적 프로세서의 기본 클록 주파수에서 명령어를 실행합니다. 워크로드에 추가 처리 성능이 필요하고 열 여유 공간이 허용되면 프로세서는 주파수를 모든 코어 터보 주파수 또는 단일 코어 터보 주파수로 자동으로 늘립니다.

특정 머신 시리즈는 Compute Engine에서 가장 높은 지속 클럭 속도로 작동합니다. 예를 들어 Granite Rapids에서 실행되는 C4는 최대 3.9GHz 올코어 터보 주파수를, A3 Mega 또는 A3 High는 최대 3.8GHz 올코어 터보 주파수를 제공합니다. 단일 스레드 애플리케이션, 전자 설계 자동화(EDA), 게임 서버에 고주파 vCPU를 선택합니다.

Compute Engine에서 사용하는 각 CPU 플랫폼의 주파수를 보려면 CPU 플랫폼을 참조하세요.

멀티스레딩 리소스 공유

SMT가 활성 상태인 머신 유형(코어당 vCPU 2개)에서 두 하드웨어 실행 스레드는 물리적 코어의 수준 1(L1) 명령어 및 데이터 캐시, 수준 2(L2) 캐시, 실행 단위, 변환 색인 버퍼(TLB)를 공유합니다.

  • I/O 바인딩 및 동시 워크로드: 웹 서버, API Gateway, 메모리 액세스가 빈번한 데이터베이스 작업의 경우 SMT는 한 스레드에서 명령어를 실행하는 동안 다른 스레드가 메모리 검색을 기다리도록 하여 전체 코어 처리량을 늘립니다.
  • 컴퓨팅 제약 워크로드: 부동 소수점 단위 또는 L1/L2 캐시를 지속적으로 포화시키는 애플리케이션의 경우 두 vCPU 간에 실행 단위를 공유하면 리소스 경합이 발생할 수 있습니다. 워크로드에서 SMT 지원 컴퓨팅 인스턴스에 경합이 발생하는 경우 코어당 스레드를 1로 설정하여 SMT를 사용 중지하거나 전용 물리적 코어가 있는 머신 시리즈(예: C4A 또는 H4D)로 마이그레이션하는 것이 좋습니다.

동적 리소스 관리 및 성능 모니터링

Compute Engine은 특수 하드웨어 및 소프트웨어 최적화를 사용하여 예측 가능한 vCPU 지연 시간을 유지합니다.

  • Google Titanium 아키텍처: 차세대 머신 시리즈(N4, N4D, N4A, C3, C3D, C4 포함)는 Google Titanium 오프로드 카드, 커스텀 CPU 스케줄러, 성능 인식 라이브 마이그레이션을 사용합니다. 동적 리소스 관리는 NUMA(비균일 메모리 액세스) 어피니티를 유지하고 노이즈가 많은 인접 간섭을 최소화합니다.
  • E2의 동적 리소스 관리: E2 VM의 경우 하이퍼바이저가 필요에 따라 가상 CPU 및 메모리를 물리적 리소스에 동적으로 매핑합니다. 이 동적 매핑은 물리적 리소스 사용을 최적화하여 비용 효율성을 높입니다.
  • 성능 모니터링 단위(PMU): 지원되는 머신 시리즈(예: C4, M4, A4X)에서 PMU를 사용 설정하여 하위 수준 하드웨어 카운터에 액세스할 수 있습니다. 프로파일링 도구는 PMU 카운터를 사용하여 분기 오예측, 캐시 부적중, 주기당 명령어(IPC)를 추적합니다.
  • 운영 에이전트: 컴퓨팅 인스턴스에 운영 에이전트를 설치하여 CPU 사용률을 모니터링하고 시스템 수준 원격 분석을 수집할 수 있습니다. 운영 에이전트는 이 데이터를 Google Cloud Observability로 전송하여 vCPU 성능을 분석하고 최적화하는 데 도움을 줍니다.

가격 책정 고려사항

워크로드의 용량을 계획하고 예산을 책정할 때는 Compute Engine에서 vCPU에 대해 요금을 청구하는 방식과 사용 가능한 할인 모델을 고려하세요.

리소스 결제 세분화

대부분의 머신 시리즈에서 Compute Engine은 vCPU 및 시스템 메모리를 별도의 전용 리소스로 청구합니다. 인스턴스 비용은 초 단위로 지불하며, 시작하는 모든 컴퓨팅 인스턴스에 대해 최소 청구 기간은 1분입니다. 첫 1분 후에는 인스턴스가 실행되는 정확한 초 단위 시간에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다.

공유 코어 머신 유형(예: E2 공유 코어 및 N1 공유 코어)의 경우 Compute Engine은 vCPU와 메모리를 개별 리소스로 청구하는 대신 단일 결합 시간당 요율로 번들로 묶습니다.

VM 인스턴스 가격 책정 페이지에서 vCPU 청구 요금을 검토할 수 있습니다.

비용 최적화 및 할인

다음 가격 책정 옵션을 사용하여 vCPU 청구 비용을 줄일 수 있습니다.

  • 약정 사용 할인(CUD): 워크로드에 예측 가능하고 안정적인 vCPU 요구사항이 있는 경우 1년 또는 3년 약정을 구매하여 주문형 가격에서 최대 55% ~70% 할인을 받을 수 있습니다. Compute Engine은 리전의 특정 머신 시리즈에 대한 리소스 기반 CUD와 여러 머신 시리즈 및 리전에 적용되는 지출 기반 가변형 CUD를 제공합니다. Cloud Billing 계정 내의 프로젝트 간에 CUD를 공유할 수 있습니다.
  • 지속 사용 할인(SUD): 요건을 충족하는 머신 시리즈(예: N1, N2, N2D, C2, M1, M2)의 경우 vCPU가 청구 대상 월의 25% 를 초과하여 실행되면 Compute Engine에서 자동으로 SUD를 적용합니다. VM 인스턴스를 한 달 내내 지속적으로 실행하면 머신 시리즈에 따라 최대 20% 또는 30% 할인이 제공됩니다. 주문형 가격이 인하된 머신 시리즈(E2, N4, C3, C4, Tau T2A, A3 포함)는 SUD를 제공하지 않습니다.
  • 스팟 VM: 내결함성, 스테이트리스(Stateless) 또는 일괄 워크로드의 경우 스팟 VM은 표준 주문형 vCPU 가격에서 최대 60~91% 할인된 가격을 제공합니다. Compute Engine은 언제든지 스팟 VM을 중지하거나 회수하여 용량을 확보할 수 있습니다.
  • 단독 테넌트 노드 및 vCPU 오버커밋: 단독 테넌트 노드에서 VM 인스턴스를 실행하는 경우 개별 vCPU가 아닌 전용 물리적 호스트 서버에 대한 요금을 지불합니다. 단독 테넌트 노드에서 CPU 오버커밋(최대 2:1 비율)을 구성하여 물리적 호스트에 있는 코어보다 더 많은 vCPU를 VM 인스턴스에 예약할 수 있으므로 개발자 또는 테스트 환경의 컴퓨팅 비용을 줄일 수 있습니다.
  • 동적 워크로드 스케줄러(DWS): AI 또는 ML 워크로드의 경우 DWS를 사용하여 vCPU 비용을 최적화하고 리소스 가용성을 개선할 수 있습니다.
    • Flex-start VM: 최대 7일 동안 실행되는 워크로드의 비용 효율적이고 유연한 예약에 사용합니다.
    • 캘린더 모드의 미래용 예약 요청: 미래의 특정 날짜와 시간에 최대 90일 동안 리소스를 예약하는 데 사용합니다.
  • 적정 크기 권장사항: Compute Engine은 이전 vCPU 사용률 측정항목을 분석하고 자동화된 머신 유형 권장사항과 유휴 컴퓨팅 인스턴스 권장사항을 제공합니다. 이러한 추천을 적용하면 과다 프로비저닝된 vCPU의 크기를 조정하거나 유휴 인스턴스를 중지할 수 있습니다.

머신 시리즈 가용성

다음 표는 Compute Engine 머신 시리즈 전반의 vCPU 아키텍처 모델, 멀티스레딩 비율, 최대 vCPU 수를 매핑합니다. 최대 vCPU 개수는 베어메탈 인스턴스를 포함하여 각 시리즈에서 가장 큰 머신 유형을 반영합니다.

머신 계열 머신 시리즈 프로세서 아키텍처 vCPU 대 코어 비율 최대 vCPU 수 공유 코어 옵션
범용 E2 Intel Xeon / AMD EPYC vCPU 2개 : 코어 1개(SMT) vCPU 32개 예(e2-micro, e2-small, e2-medium)
범용 N1 여러 세대의 Intel Xeon 프로세서 vCPU 2개 : 코어 1개(SMT) vCPU 96개 예(f1-micro, g1-small)
범용 N2 Intel Xeon (Cascade Lake / Ice Lake) vCPU 2개 : 코어 1개(SMT) vCPU 128개 아니요
범용 N2D AMD EPYC (Rome / Milan) vCPU 2개 : 코어 1개(SMT) vCPU 224개 아니요
범용 N4 5세대 Intel Xeon(Emerald Rapids) vCPU 2개 : 코어 1개(SMT) vCPU 80개 아니요
범용 N4D 5세대 AMD EPYC(Turin) vCPU 2개 : 코어 1개(SMT) vCPU 96개 아니요
범용 N4A Google Axion (Arm64) vCPU 1개 : 코어 1개(SMT 없음) vCPU 64개 아니요
범용 C3 4세대 Intel Xeon(Sapphire Rapids) vCPU 2개 : 코어 1개(SMT) vCPU 176개 아니요
범용 C3D 4세대 AMD EPYC(Genoa) vCPU 2개 : 코어 1개(SMT) vCPU 360개 아니요
범용 C4 5세대 Intel Xeon(Emerald Rapids) 및 6세대 Intel Xeon(Granite Rapids) vCPU 2개 : 코어 1개(SMT) vCPU 288개 아니요
범용 C4A Google Axion (Arm64) vCPU 1개 : 코어 1개(SMT 없음) vCPU 96개 아니요
범용 C4D 5세대 AMD EPYC(Turin) vCPU 2개 : 코어 1개(SMT) vCPU 384개 아니요
범용 Tau T2A Ampere Altra (Arm64) vCPU 1개 : 코어 1개(SMT 없음) vCPU 48개 아니요
범용 Tau T2D 3세대 AMD EPYC(Milan) vCPU 1개 : 코어 1개(SMT 사용 중지됨) vCPU 60개 아니요
컴퓨팅 최적화 C2 Intel Xeon (Cascade Lake) vCPU 2개 : 코어 1개(SMT) vCPU 60개 아니요
컴퓨팅 최적화 C2D AMD EPYC (Milan) vCPU 2개 : 코어 1개(SMT) vCPU 112개 아니요
컴퓨팅 최적화 H3 4세대 Intel Xeon(Sapphire Rapids) vCPU 1개 : 코어 1개(SMT 없음) vCPU 88개 아니요
컴퓨팅 최적화 H4D 5세대 AMD EPYC(Turin) vCPU 1개 : 코어 1개(SMT 없음) vCPU 192개 아니요
네트워크 최적화 C4N 5세대 Intel Xeon(Emerald Rapids) vCPU 2개 : 코어 1개(SMT) vCPU 192개 아니요
메모리 최적화 X4 4세대 Intel Xeon(Sapphire Rapids) vCPU 2개 : 코어 1개(SMT) vCPU 1,920개 아니요
메모리 최적화 M1 Intel Xeon(Skylake 및 Broadwell) vCPU 2개 : 코어 1개(SMT) vCPU 160개 아니요
메모리 최적화 M2 2세대 Intel Xeon(Cascade Lake) vCPU 2개 : 코어 1개(SMT) vCPU 416개 아니요
메모리 최적화 M3 3세대 Intel Xeon(Ice Lake) vCPU 2개 : 코어 1개(SMT) vCPU 128개 아니요
메모리 최적화 M4/M4N 5세대 Intel Xeon(Emerald Rapids) vCPU 2개 : 코어 1개(SMT) vCPU 224개 아니요
스토리지 최적화 Z3 4세대 Intel Xeon(Sapphire Rapids) vCPU 2개 : 코어 1개(SMT) vCPU 192개 아니요
스토리지 최적화 Z4D 5세대 AMD EPYC(Turin) vCPU 2개 : 코어 1개(SMT) vCPU 288개 아니요
스토리지 최적화 Z4M 5세대 Intel Xeon(Emerald Rapids) vCPU 1개 : 코어 1개(SMT 없음) vCPU 192개 아니요
가속기 최적화 A4X Max NVIDIA Grace vCPU 1개 : 코어 1개(SMT 없음) vCPU 144개 아니요
가속기 최적화 A4X NVIDIA Grace vCPU 1개 : 코어 1개(SMT 없음) vCPU 140개 아니요
가속기 최적화 A4 NVIDIA GPU와 페어링된 5세대 Intel Xeon(Emerald Rapids) vCPU 2개 : 코어 1개(SMT) vCPU 224개 아니요
가속기 최적화 A3 NVIDIA GPU와 페어링된 Intel Xeon(Emerald Rapids 및 Sapphire Rapids) vCPU 2개 : 코어 1개(SMT) vCPU 224개 아니요
가속기 최적화 A2 NVIDIA GPU와 페어링된 2세대 Intel Xeon(Cascade Lake) vCPU 2개 : 코어 1개(SMT) vCPU 96개 아니요
가속기 최적화 G4 NVIDIA GPU와 페어링된 5세대 AMD EPYC(Turin) vCPU 2개 : 코어 1개(SMT) vCPU 384개 아니요
가속기 최적화 G2 NVIDIA GPU와 페어링된 2세대 Intel Xeon(Cascade Lake) vCPU 2개 : 코어 1개(SMT) vCPU 96개 아니요

모든 시리즈의 vCPU당 메모리, 네트워크 대역폭, 로컬 디스크 지원에 대한 자세한 사양은 머신 리소스 가이드를 참조하세요.

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