In diesem Dokument werden die Maschinenfamilien, Maschinenserien und Maschinentypen beschrieben, aus denen Sie zum Erstellen einer VM-Instanz oder Bare-Metal-Instanz mit den benötigten Ressourcen auswählen können. Für beschleunigeroptimierte Maschinen werden in diesem Dokument nur GPU-Beschleuniger (Graphics Processing Unit) beschrieben.
Es stehen mehrere VM-Familien zur Auswahl. Jede Maschinenfamilie ist weiter in Maschinenserien und vordefinierte Maschinentypen in jeder Serie unterteilt. In der N2-Serie in der Maschinenfamilie für allgemeine Zwecke können Sie beispielsweise den Maschinentyp n2-standard-4 auswählen.
Wenn Sie eine Compute-Instanz erstellen, wählen Sie einen Maschinentyp aus einer Maschinenfamilie und -reihe aus. Der Maschinentyp bestimmt die Ressourcen, die Compute Engine der Instanz zuweist. Mit dem Maschinentyp n2-standard-4 wird beispielsweise eine VM mit 4 vCPUs und 16 GB Arbeitsspeicher erstellt.
- Für allgemeine Zwecke: Das beste Preis-Leistungs-Verhältnis für eine Vielzahl von Arbeitslasten.
- Speicheroptimiert: Ideal für speicherintensive Arbeitslasten, mit mehr Arbeitsspeicher pro Kern als bei anderen Maschinenfamilien und bis zu 12 TB Arbeitsspeicher.
- Beschleunigungsoptimiert: Ideal für extrem parallelisierte CUDA-Computing-Arbeitslasten (Compute Unified Device Architecture), z. B. maschinelles Lernen (ML) und Hochleistungs-Computing (HPC). Diese Familie ist die beste Option für Arbeitslasten, die Beschleuniger (GPUs)
Compute Engine-Terminologie
In dieser Dokumentation werden die folgenden Begriffe verwendet:
Maschinenfamilie: Eine ausgewählte Reihe von Prozessor- und Hardwarekonfigurationen, die für bestimmte Arbeitslasten optimiert sind, z. B. für allgemeine Zwecke, beschleunigeroptimiert oder speicheroptimiert.
Maschinenserie: Maschinenfamilien werden weiter nach Serie, Generation und Prozessortyp klassifiziert. Jede Serie konzentriert sich auf einen anderen Aspekt der Rechenleistung oder Leistung. Die M-Serie bietet beispielsweise mehr Arbeitsspeicher, während die C-Serie eine bessere Leistung bietet.
Maschinentyp: Jede Maschinenserie bietet mindestens einen Maschinentyp. Jeder Maschinentyp bietet eine Reihe von Ressourcen für Ihre Compute-Instanz, z. B. vCPUs, Arbeitsspeicher, Festplatten und GPUs.
Vordefinierte Maschinentypen
Maschinentypen haben eine nicht modifizierbare Menge an Arbeitsspeicher und vCPUs. Die Maschinentypen verwenden verschiedene vCPU-zu-Arbeitsspeicher-Verhältnisse:
highcpu: 1 bis 3 GB Arbeitsspeicher pro vCPU; in der Regel 2 GB Arbeitsspeicher pro vCPU.standard: 3 bis 7 GB Arbeitsspeicher pro vCPU; in der Regel 4 GB Arbeitsspeicher pro vCPU.highmem: 7 bis 12 GB Arbeitsspeicher pro vCPU; in der Regel 8 GB Arbeitsspeicher pro vCPU.megamem: 12 bis 15 GB Arbeitsspeicher pro vCPU, in der Regel 14 GB Arbeitsspeicher pro vCPU.ultramem– 24 bis 31 GB Arbeitsspeicher pro vCPU.
Ein Maschinentyp c3-standard-22 hat beispielsweise 22 vCPUs und als Maschinentyp standard auch 88 GB Arbeitsspeicher.
Empfehlungen für Maschinenfamilien und -serien
Die folgende Tabelle enthält Empfehlungen für verschiedene Arbeitslasten.
| C4, C3 | M3 | A3 |
|---|---|---|
| Konstant hohe Leistung für eine Vielzahl von Arbeitslasten | Höchstes Verhältnis von Arbeitsspeicher pro Rechenoperationen für arbeitsspeicherintensive Arbeitslasten | Für beschleunigte Hochleistungs-Computing-Arbeitslasten optimiert |
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Nachdem Sie eine Compute-Instanz erstellt haben, können Sie die Empfehlungen zum Right-sizing verwenden, um die Ressourcennutzung basierend auf Ihrer Arbeitslast zu optimieren. Weitere Informationen finden Sie unter Empfehlungen für Maschinentypen für VMs anwenden.
Anleitung für Maschinenfamilien für allgemeine Zwecke
Die Maschinenfamilie für allgemeine Zwecke bietet mehrere Maschinenserien mit dem besten Preis-Leistungs-Verhältnis für eine Vielzahl von Arbeitslasten.
Compute Engine bietet allgemeine Maschinentypen, die in der x86-Architektur ausgeführt werden.
- Die C4-Maschinenserie wird auf der Intel Granite Rapids-CPU-Plattform ausgeführt und verwendet Titanium für die CPU-Auslagerung. C4-Maschinentypen sind für eine konstant hohe Leistung optimiert und können auf bis zu 288 vCPUs, 2, 2 TB DDR5-Arbeitsspeicher und 18 TiB lokale SSD skaliert werden. C4 ist in den Konfigurationen
highcpu(2 GB Arbeitsspeicher pro vCPU),standard(3,75 GB Arbeitsspeicher pro vCPU) undhighmem(7,75 GB Arbeitsspeicher pro vCPU) verfügbar. C4-Instanzen sind an der zugrunde liegenden NUMA-Architektur (Non-Uniform Memory Access) ausgerichtet, um eine optimale, zuverlässige und konsistente Leistung zu bieten. - Die C3-Maschinenserie bietet bis zu 176 vCPUs und 2, 4 oder 8 GB Arbeitsspeicher pro vCPU auf der Intel Sapphire Rapids-CPU-Plattform und Titanium. C3-Instanzen sind an der zugrunde liegenden NUMA-Architektur ausgerichtet, um eine optimale, zuverlässige, konsistente Leistung zu bieten.
Leitfaden zur speicheroptimierten Maschinenfamilie
Die speicheroptimierte Maschinenfamilie umfasst Maschinenreihen, die sich ideal für OLAP- und OLTP-SAP-Arbeitslasten, genomische Modellierung, elektronische Designautomatisierung und speicherintensive HPC-Arbeitslasten eignen. Diese Familie bietet mit bis zu4 TBmehr Arbeitsspeicher pro Kern als jede andere Maschinenfamilie.
M3-Instanzen bieten bis zu 128 vCPUs mit bis zu 30,5 GB Arbeitsspeicher pro vCPU und sind auf der Intel Ice Lake-CPU-Plattform verfügbar.
Leitfaden zur beschleunigungsoptimierten Maschinenfamilie
Die beschleunigungsoptimierte Maschinenfamilie eignet sich ideal für massenhaft parallelisierte CUDA-Computing-Arbeitslasten (Compute Unified Device Architecture), wie: Machine Learning (ML) und Hochleistungs-Computing (HPC). Diese Maschinenfamilie ist die optimale Wahl für Arbeitslasten, die Beschleuniger (GPUs) erfordern.
A3-Instanzen werden auf der Intel Sapphire Rapids-CPU-Plattform ausgeführt und verwenden Titanium für die CPU-Auslagerung. Sie können A3-Instanzen mit den folgenden Maschinentypen erstellen:
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a3-edgegpu-8g-nolssd: 208 vCPUs, 1.872 GB Arbeitsspeicher, 8 NVIDIA H100-GPUs und 5 physische NICs
-
a3-highgpu-1g-nolssd: 26 vCPUs, 234 GB RAM, 1 NVIDIA H100-GPU und 1 physische NICa3-highgpu-2g-nolssd: 52 vCPUs, 468 GB RAM, 2 NVIDIA H100-GPUs und 1 physische NICa3-highgpu-4g-nolssd: 104 vCPUs, 936 GB RAM, 4 NVIDIA H100-GPUs und 1 physische NICa3-highgpu-8g-nolssd: 208 vCPUs, 1.872 GB RAM, 8 NVIDIA H100-GPUs und 5 physische NICs
Vergleich von Maschinenserien
Verwenden Sie die folgende Tabelle, um jede Maschinenfamilie zu vergleichen und zu ermitteln, welche für Ihre Arbeitslast geeignet ist.
Wenn Sie sich danach immer noch nicht sicher sind, welche Familie für Ihre Arbeitslast am besten geeignet ist, beginnen Sie mit der Maschinenfamilie für allgemeine Zwecke. Weitere Informationen zu allen unterstützten Prozessoren finden Sie unter CPU-Plattformen.
Informationen dazu, wie sich Ihre Auswahl auf die Leistung von an Compute-Instanzen angehängten Laufwerk-Volumes auswirkt, finden Sie unter Hyperdisk-Leistungsgrenzen.
Vergleichen Sie die Eigenschaften verschiedener Maschinenreihen. Sie können bestimmte Attribute im Feld Zu vergleichende Instanzeigenschaften auswählen auswählen, um sie für alle Maschinenserien in der folgenden Tabelle zu vergleichen.
| Allgemeiner Zweck | Allgemeiner Zweck | Speicheroptimiert | Beschleunigungsoptimiert |
| VM | VM | VM | VM |
| Intel Granite Rapids | Intel Sapphire Rapids | Intel Ice Lake | Intel Sapphire Rapids |
| 2 bis 288 | 4 bis 176 | 32 bis 128 | 208 |
| Thread | Thread | Thread | Thread |
| 2 bis 2.232 GB | 8 bis 1.408 GB | 976 bis 3.904 GB | 1.872 GB |
| NUMA | NUMA | — | — |
| — | — | ||
| NVMe | NVMe | NVMe | NVMe |
| gVNIC | gVNIC | gVNIC | gVNIC |
| 10 bis 100 Gbit/s | 23 bis 100 Gbit/s | bis zu 32 Gbit/s | bis zu 1.800 Gbit/s |
| 50 bis 200 Gbit/s | 50 bis 200 Gbit/s | 50 bis 100 Gbit/s | — |
| 0 | 0 | 0 | 8 |
| – | |||
GPUs und Compute-Instanzen
GPUs werden verwendet, um Arbeitslasten zu beschleunigen, und werden für A3-Instanzen unterstützt. Die GPUs werden beim Erstellen der Instanz automatisch angehängt. A3-Instanzen haben eine feste Anzahl von GPUs und vCPUs sowie eine feste Menge an Arbeitsspeicher pro Maschinentyp.
Weitere Informationen finden Sie unter GPUs in Compute Engine.
Nächste Schritte
Weitere Informationen zum Anhängen von Blockspeicher an Ihre VMs.