VMs mit Compute aktivieren

Google Cloud bietet eine Reihe von ARM-basierten Servern in der Compute Engine an. Die Arm-Architektur ist auf Energieeffizienz ausgelegt, sodass die C4A-Maschinenserie ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis erzielt.

Arm-Prozessoren werden aufgrund ihrer Energieeffizienz im Vergleich zu x86-Servern häufig in Standardservern verwendet. Smartphones und Laptops sind Beispiele für Geräte, die auf einem Arm-Prozessor ausgeführt werden. Mit einem geringeren Satz von Befehls-Arm-CPUs und weniger Anleitungen entspricht er einer höheren Leistungsgeschwindigkeit bei geringerem Akku- und Stromverbrauch.

Der maßgeschneiderte Arm-Prozessor von Google, Axion, basiert auf dem Arm Neoverse V2-Prozessor. Neoverse V2 ist die erste CPU der V-Serie mit Armv9-Leistungs-, Energie- und Sicherheitsverbesserungen. Sie ist für Hochleistungs-Computing, maschinelles Lernen und Cloud-Computing für allgemeine Zwecke konzipiert.

Sie können C4A-Arm-VMs für allgemeine Zwecke für folgende Zwecke verwenden:

  • Führen Sie rechenintensive Arbeitslasten aus, die eine schnelle Skalierung der Nutzung erfordern.
  • Preis-Leistungs-Verhältnis von Arm-kompatiblen Arbeitslasten optimieren
  • Nutzen Sie moderne Open-Source-Software-Stacks.
  • Mobile und eingebettete Systeme entwickeln und testen, die eine ARM-CPU verwenden.
  • Prüfen Sie, ob Ihre Arbeitslast für eine Arm-CPU geeignet ist.

C4A-Maschinenserie

C4A ist die erste Arm-basierte VM, die auf der Arm64-basierten Axion-CPU von Google basiert. C4A bietet Maschinentypen mit bis zu 72 vCPUs und 576 GB DDR5-5600-Arbeitsspeicher. C4A ist in den Maschinentypen standard, highmem und highcpu verfügbar.

C4A basiert auf Titanium, das Netzwerk-Offloads verwendet und mit der gVNIC-Netzwerkschnittstelle eine Tier_1-Netzwerkleistung von bis zu 100 Gbit/s pro VM ermöglicht. C4A unterstützt auch die NVMe-Laufwerkschnittstelle mit Hyperdisk Balanced- und Hyperdisk Extreme-Laufwerken.

Gleichzeitiges Multithreading

Bei der C4A-Maschinenreihe wird jede vCPU von einem einzelnen Kern ohne simultanes Multithreading (SMT) unterstützt. Somit bieten C4A-VMs eine höhere Leistung pro vCPU als VMs mit aktiviertem SMT. SMT bietet zwar bestimmte Vorteile für bestimmte Arbeitslasten, aber Kerne mit einem Thread sind ideal für rechenintensive Arbeitslasten, da Prozesse auf den gesamten Kern zugreifen können, anstatt sie für andere Prozesse freizugeben.

Betriebssystem-Images

C4A-VMs unterstützen öffentliche Arm-basierte Betriebssystem-Images. Sie können auch benutzerdefinierte Images mit einem öffentlich verfügbaren Arm-basierten Image erstellen.

Tau-T2A-Maschinenserie

Die Maschinenserie Tau T2A Arm wird auf dem Ampere Altra Arm-Prozessor mit 64 Kernen und einer All-Core-Frequenz von 3,0 GHz ausgeführt. Tau T2A ermöglicht die Ausführung von Arbeitslasten, die am besten oder ausschließlich in Arm ausgeführt werden.

Die Tau-T2A-Maschinenserie hat vordefinierte Maschinentypen mit bis zu 48 physischen Kernen und 4 GB Arbeitsspeicher pro vCPU. Tau-T2A-Maschinentypen werden in einem einzelnen NUMA-Knoten ausgeführt.

Tau T2A-Maschinentypen unterstützen nur die NVMe-Schnittstelle für Speicher und Google Virtual NIC (gVNIC) für das Netzwerk. Virtio-Net und SCSI-Schnittstellen werden nicht unterstützt. Alle öffentlich verfügbaren ARM-Betriebssystem-Images sind für die Verwendung der NVMe- und gVNIC-Schnittstellen konfiguriert. gVNIC ist eine Netzwerkschnittstelle, die speziell für Compute Engine entwickelt wurde. Sie bietet eine bessere Leistung und unterstützt höhere Netzwerkbandbreiten und einen höheren Durchsatz.

In dieser Maschinenserie wird jede vCPU von einem einzelnen Kern ohne gleichzeitiges Multithreading (SMT) unterstützt.

Empfehlungen für Arbeitslasten

Die C4A-Maschinenserie eignet sich hervorragend für eine Vielzahl von horizontal skalierbaren und rechenintensiven Arbeitslasten, insbesondere wenn das Preis-Leistungs-Verhältnis ein wichtiges Kriterium ist. Berücksichtigen Sie C4A, wenn Sie Arbeitslasten wie die folgenden bereitstellen:

  • ML-Datenverarbeitung
  • ML-Inferenz und Modellbereitstellung
  • App-Bereitstellung, Web-Serving und Spielebereitstellung
  • Entwicklung eingebetteter Systeme
  • Entwicklung auf CI/CD in Arm
  • Videocodierung, Transcodierung und Verarbeitung
  • Digitale Werbeplattformen und -bereitstellung
  • Cacheserver
  • Computergestützte Arzneimittelforschung
  • Android-Entwicklung
  • Autonome oder konventionelle Entwicklung von Automobilsoftware

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