VM Arm su Compute

Trusted Cloud by S3NS offre una gamma di server basati su Arm in Compute Engine. L'architettura Arm è ottimizzata per l'efficienza energetica e, di conseguenza, la serie di macchine C4A offre un miglior rapporto prezzo/prestazioni.

Grazie alla loro efficienza energetica i processori Arm sono più comunemente impiegati nei server standard rispetto ai server x86. Cellulari e laptop sono esempi di dispositivi che vengono eseguiti su un processore Arm. Con il set di istruzioni ridotto di una CPU Arm, un minor numero di istruzioni equivale a una maggiore velocità di prestazioni con un calo dei consumi in termini di batteria ed energia.

Il processore Arm personalizzato di Google, Axion, è basato sul processore Arm Neoverse V2. Neoverse V2 è la prima CPU della serie V ad aver apportato miglioramenti in termini di prestazioni Armv9, potenza e sicurezza. È progettato per il computing ad alte prestazioni, il machine learning e il cloud computing per uso generico.

Valuta la possibilità di utilizzare le macchine virtuali (VM) Arm per uso generico C4A per una delle seguenti finalità:

  • Esegui workload ad alta intensità di calcolo che richiedono la capacità di scalare rapidamente l'utilizzo in base alle esigenze.
  • Ottimizza il rapporto prezzo/prestazioni per i workload compatibili con Arm.
  • Sviluppa su stack software open source moderni.
  • Sviluppa e testa sistemi mobili o integrati che utilizzano una CPU Arm.
  • Valuta se il tuo workload è adatto a una CPU Arm.

Serie di macchine C4A

C4A è la prima VM basata su Arm sviluppata sulla CPU Axion di Google creata a partire da Arm64. C4A offre tipi di macchina con fino a 72 vCPU e 576 GB di memoria DDR5-5600. C4A è disponibile nei tipi di macchina standard, highmem e highcpu.

C4A è basata su Titanium, che utilizza trasferimenti di rete e consente prestazioni di networking Tier_1 per VM fino a 100 Gbps con l'interfaccia di rete gVNIC. C4A supporta anche l'interfaccia del disco NVMe con i dischi Hyperdisk bilanciato e Hyperdisk Extreme.

Multi-threading simultaneo

Per la serie di macchine C4A, ogni vCPU è supportata da un singolo core senza multi-threading simultaneo (SMT). Di conseguenza, le VM C4A offrono prestazioni superiori per vCPU rispetto a una VM con SMT attivo. Sebbene SMT offra vantaggi per determinati workload, i core a thread singolo sono ideali per i workload ad alta intensità di calcolo perché i processi possono accedere all'intero core anziché condividerlo con altri processi.

Immagini sistema operativo

Le VM C4A supportano le immagini del sistema operativo pubbliche basate su Arm. Puoi anche creare immagini personalizzate utilizzando un'immagine basata su Arm disponibile pubblicamente.

Serie di macchine Tau T2A

Le serie di macchine ARM Tau T2A hanno un processore Ampere Altra Arm a 64 core con una frequenza all-core di 3,0 GHz. Tau T2A consente di eseguire workload con funzionano meglio o esclusivamente su Arm.

Le serie di macchine Tau T2A hanno tipi di macchina predefinita con un massimo di 48 core fisici con 4 GB di memoria per vCPU. I tipi di macchina Tau T2A vengono eseguiti all'interno di un singolo nodo NUMA.

I tipi di macchina Tau T2A supportano solo l'interfaccia NVMe per lo spazio di archiviazione e Google Virtual NIC (gVNIC) per la rete. Le interfacce Virtio-Net e SCSI non sono supportate. Tutte le immagini del sistema operativo Arm disponibili pubblicamente sono configurate per utilizzare le interfacce NVMe e gVNIC. gVNIC è un'interfaccia di rete progettata specificamente per Compute Engine. Offre prestazioni migliori e supporta una larghezza di banda e un throughput della rete più elevati.

Per queste serie di macchine, ogni vCPU è supportata da un singolo core senza alcun multi-threading simultaneo (SMT).

Suggerimenti per i workload

Le serie di macchine C4A sono la scelta ottimale per un'ampia gamma di workload scalabili e con un'elevata intensità di calcolo, in particolare quando il rapporto prezzo/prestazioni costituisce la preoccupazione principale. Valuta la possibilità di utilizzare C4A per il deployment di workload come quelli elencati di seguito:

  • Trattamento dati di ML
  • Inferenza ed erogazione del modello di ML
  • Pubblicazione di app, siti web e giochi
  • Sviluppo di sistemi integrati
  • Sviluppo su CI/CD su ARM
  • Codifica, transcodifica ed elaborazione di video e immagini
  • Pubblicazione ed exchange di pubblicità digitale
  • Server cache
  • Scoperta computazionale di farmaci
  • Sviluppo Android
  • Sviluppo di software per auto e motori a guida autonoma o convenzionale

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