Bei eng gekoppelten Hochleistungs-Computing-Arbeitslasten (HPC) wird oft über die Message Passing Interface (MPI) zwischen Prozessen und VM-Instanzen kommuniziert. Wenn Sie jedoch ein eigenes VM-Image erstellen, das für eine optimale MPI-Leistung optimiert ist, sind Systemkenntnisse, Google Cloud Kenntnisse und zusätzliche Wartungsarbeiten erforderlich. Wenn Sie schnell eine optimierte Umgebung für Ihre HPC-Arbeitslasten einrichten möchten, verwenden Sie das HPC-VM-Image.
Das HPC-VM-Image ist ein Rocky Linux 8-basiertes VM-Image, das für eng gekoppelte HPC-Arbeitslasten optimiert ist. Sie enthält vorkonfigurierte Kernel- und Netzwerkabstimmungsparameter, die zum Erstellen von VM-Instanzen erforderlich sind, mit denen eine optimale MPI-Leistung in Google Clouderreicht wird.
Für optimale Ergebnisse sollten Sie das HPC-VM-Image auf einem Maschinentyp aus einer HPC-optimierten Maschinenserie wie H4D oder H3 oder einer computing-optimierten Maschinenserie wie C2 oder C2D bereitstellen. Diese Maschinentypen sind für eng gekoppelte HPC-Anwendungen konzipiert. Wenn Sie RDMA mit H4D verwenden möchten, müssen Sie Version 20241125 oder höher des HPC-VM-Images verwenden.
Mit folgenden Optionen können Sie eine HPC-fähige VM-Instanz erstellen:
- Google Cloud CLI
- Google Cloud console. In der GCP Console ist das Image über Cloud Marketplace verfügbar.
- Slurm-Arbeitslastmanager von SchedMD (verwendet standardmäßig das HPC-VM-Image).
Vorteile
Das HPC-VM-Image bietet folgende Vorteile:
- VM-Instanzen, die sofort für HPC-Arbeitslasten einsatzbereit sind. Sie müssen die Leistung nicht manuell abstimmen, keine VM-Instanzneustarts verwalten oder mit den neuesten Google Cloud Updates für eng gekoppelte HPC-Arbeitslasten auf dem Laufenden bleiben.
- Netzwerkoptimierungen für eng gekoppelte Arbeitslasten. Optimierungen, durch die die Latenz für kleine Nachrichten reduziert wird, sind enthalten. Dadurch profitieren Anwendungen, die stark von der Point-to-Point- und kollektiven Kommunikation abhängen. Wenn Sie die H4D-Maschinenserie verwenden, enthält das HPC-VM-Image die erforderlichen Cloud RDMA-Treiber.
- Computing-Optimierungen für HPC-Arbeitslasten. Optimierungen, die den Systemjitter reduzieren, sind nun verfügbar, wodurch die Leistung eines einzelnen Knotens vorhersehbarer wird.
- Konsistente, reproduzierbare Leistung. Die VM-Image-Standardisierung ermöglicht eine konsistente, reproduzierbare Leistung auf Anwendungsebene.
- Verbesserte Anwendungskompatibilität. Die Ausrichtung auf die Anforderungen auf Knotenebene der Intel HPC-Plattformspezifikation ermöglicht ein hohes Maß an Interoperabilität zwischen Systemen.
Funktionen von HPC-VM-Images
Das HPC-VM-Image bietet mehrere Funktionen, die die Leistung für HPC-Arbeitslasten (High Performance Computing, Hochleistungs-Computing) optimieren sollen:
- Automatische Updates deaktiviert
- Kollektive Intel MPI-Abstimmungen
- Vorinstallierte RPMs
Automatische Updates deaktiviert
Automatische Updates können sich negativ auf die Leistung von HPC-Arbeitslasten auswirken. Automatische Updates können bei Verwendung der HPC-VM-Images deaktiviert werden, indem Sie beim Erstellen einer VM-Instanz den Metadateneintrag google_disable_automatic_updates
auf TRUE
festlegen. Wie dieser Metadateneintrag bei der Instanzerstellung festgelegt wird, hängt vom Tool ab, mit dem Sie die Instanz erstellen.
Wenn Sie beispielsweise den Befehl gcloud compute instances create
verwenden, um eine VM-Instanz zu erstellen, geben Sie das Argument --metadata
an. Weitere Informationen finden Sie unter Informationen zu VM-Metadaten.
Intel MPI Library
Google empfiehlt zum Ausführen von MPI-Jobs auf Google Clouddie Intel MPI 2021-Bibliothek. Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Abschnitten:
Vorinstallierte RPMs
Im HPC-VM-Image sind die folgenden RPM-Pakete vorinstalliert:
daos-client
gcc-gfortran
gcc-toolset-12
Lmod
dkms
htop
hwloc
hwloc-devel
infiniband-diags
kernel-devel
kmod-idpf-irdma
libfabric
librdmacm-utils
libibverbs-utils
libXt
ltrace
nfs-utils
numactl
numactl-devel
papi
pciutils
pdsh
perf
perftest
rdma-core
redhat-lsb-core
redhat-lsb-cxx
rsh
screen
strace
wget
zsh
- Paketgruppe „Entwicklungstools“
Kurzanleitungen
In diesen Anleitungen wird beschrieben, wie Sie eine für HPC optimierte VM-Instanz einrichten. In den Anleitungen wird Folgendes beschrieben:
- HPC-VM-Instanz erstellen (ohne Cloud RDMA zu konfigurieren)
- Richtlinie für kompakte Platzierung beim Erstellen von HPC-VM-Instanzen angeben
- HPC-VM-Instanz erstellen, die Cloud RDMA verwendet (Vorschau)
Sie können einer vorhandenen HPC-VM-Instanz kein Cloud RDMA hinzufügen. Folgen Sie daher beim Erstellen der Instanz der entsprechenden Anleitung.
Hinweise
- Damit Sie die Google Cloud CLI für diese Kurzanleitung verwenden können, müssen Sie zuerst die Google Cloud CLI installieren und initialisieren:
- Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite für die Projektauswahl ein Projekt vonGoogle Cloud aus oder erstellen Sie eines.
Erstellen Sie eine HPC-VM-Instanz.
Wir empfehlen dringend, einen Maschinentyp aus den folgenden Maschinenserien auszuwählen:
Bei diesen VMs ist der virtuelle Kern dem physischen fest zugeordnet und sie stellen für Gastbetriebssysteme die NUMA-Zellarchitektur bereit, die für die Leistung eng gekoppelter HPC-Anwendungen entscheidend sind.
Console
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Cloud Marketplace-Seite „HPC-VM“ auf. Zur Marketplace-Seite von HPC VM
Klicken Sie auf Jetzt starten.
Geben Sie auf der Seite zur Bereitstellung der HPC-VM einen Bereitstellungsnamen ein. Dieser Name wird zum Stamm Ihres VM-Namens. Compute Engine fügt bei der Benennung der Instanz das Suffix
-vm
an.Wählen Sie eine Zone und einen Maschinentyp aus. Für diese Kurzanleitung können Sie alle Einstellungen übernehmen oder ändern.
Behalten Sie für Bootlaufwerktyp, Größe des Bootlaufwerks und Netzwerkschnittstelle die Standardeinstellungen bei.
Klicken Sie auf Bereitstellen.
Nachdem die VM-Instanz erstellt wurde, wird der Cloud Deployment Manager geöffnet. Hier können Sie Ihre HPC-VM und andere Bereitstellungen verwalten.
gcloud
Erstellen Sie eine HPC-VM mit dem Befehl instances create
.
Wenn Sie mehrere miteinander verbundene HPC-VM-Instanzen erstellen, sollten Sie HPC-VMs mit kompakten Platzierungsrichtlinien erstellen, um eine niedrige Netzwerklatenz zu erzielen.
Verwenden Sie einen Befehl wie den folgenden, um eine HPC-VM-Instanz ohne Platzierungsrichtlinie zu erstellen:
gcloud compute instances create INSTANCE_NAME \ --zone=ZONE \ --image-family=IMAGE_FAMILY \ --image-project=cloud-hpc-image-public \ --maintenance-policy=TERMINATE \ --machine-type=MACHINE_TYPE
Ersetzen Sie Folgendes:
INSTANCE_NAME
: ein Name für die HPC-VM-Instanz.ZONE
: Die Zone, in der die Instanz erstellt werden soll.IMAGE_FAMILY
: Die Image-Familie des Images, das beim Erstellen der VM-Instanzen verwendet werden soll. Verwenden Siehpc-rocky-linux-8
für das neueste Rocky Linux 8-basierte Image.MACHINE_TYPE
: der Maschinentyp, der beim Erstellen der VM-Instanz verwendet werden soll.
Nach einiger Zeit ist das Erstellen der VM-Instanz abgeschlossen. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Instanzkonfiguration zu prüfen und ihren Status zu sehen:
gcloud compute instances describe INSTANCE_NAME
HPC-VM-Instanzen mit kompakten Platzierungsrichtlinien erstellen
Sie können die Latenz zwischen VM-Instanzen reduzieren, indem Sie eine Richtlinie für kompakte Platzierung erstellen. Mit einer kompakten Platzierungsrichtlinie wird sichergestellt, dass sich Instanzen in derselben Verfügbarkeitszone nah beieinander befinden.
Wenn Sie mehr VM-Instanzen benötigen, als in eine einzelne Richtlinie für kompakte Platzierung passen, verteilen Sie Ihre Instanzen auf mehrere Platzierungsrichtlinien. Verwenden Sie die Mindestanzahl von Platzierungsrichtlinien, die für alle Ihre Instanzen ausreicht.
So erstellen Sie HPC-VM-Instanzen, die eine Richtlinie für kompakte Platzierung angeben:
Führen Sie einen der folgenden Schritte aus:
Richtlinie für kompakte Platzierung auf eine vorhandene HPC-VM-Instanz anwenden
Instanz erstellen, die die Richtlinie für kompakte Platzierung angibt
Verwenden Sie zum Erstellen einer Instanz, die eine Richtlinie für kompakte Platzierung angibt, die Flags
--maintenance-policy
und--resource-policies
mit dem Befehlgcloud compute instances create
.
HPC-VM-Instanz erstellen, die Cloud RDMA verwendet
Wenn Sie eine HPC-VM-Instanz erstellen möchten, die Cloud RDMA verwendet, müssen Sie zuerst mindestens ein reguläres VPC-Netzwerk und ein Falcon-VPC-Netzwerk erstellen. Das Falcon-VPC-Netzwerk verwendet ein RDMA-Netzwerkprofil, das RDMA-Traffic zwischen Compute-Instanzen ermöglicht. Dieses Netzwerk ist vom regulären VPC-Netzwerk getrennt, über das Nicht-RDMA-Traffic an andereGoogle Cloud -Dienste oder das Internet weitergeleitet wird.
So erstellen Sie eine HPC-VM-Instanz, die Cloud RDMA verwendet:
Mindestens zwei VPC-Netzwerke identifizieren oder erstellen:
- Ein reguläres VPC-Netzwerk für den Traffic, der über die gVNIC-Netzwerkschnittstelle geleitet wird
- Ein Falcon-VPC-Netzwerk für den RDMA-Traffic
Erstellen Sie eine HPC-VM-Instanz.
- Verwenden Sie das HPC-VM-Image als Quell-Image. Dieses Image enthält die für Cloud RDMA erforderlichen Treiber.
Konfigurieren Sie während der Instanzerstellung mindestens zwei Netzwerkschnittstellen: eine mit dem gVNIC-Treiber und eine mit dem IRDMA-Treiber.
Eine ausführlichere Erklärung finden Sie unter Instanz erstellen, die Cloud RDMA verwendet.
Wenn Sie MPI-Anwendungen auf den HPC-VM-Instanzen ausführen möchten, die Cloud RDMA verwenden, folgen Sie der MPI-Konfiguration in MPI-Anwendungen auf H4D-VMs mit Cloud RDMA einrichten und skalieren.
Auf die HPC-VM-Instanz zugreifen
Nachdem Sie die HPC-VM-Instanz erstellt haben, wird sie automatisch gestartet. Führen Sie einen der folgenden Schritte aus, um auf die Instanz zuzugreifen:
Console
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite VM-Instanzen auf:
Klicken Sie auf den Namen Ihrer VM-Instanz.
Klicken Sie im Abschnitt Remotezugriff auf die erste Drop-down-Liste und wählen Sie aus, wie Sie auf die Instanz zugreifen möchten.
Compute Engine leitet Ihre SSH-Schlüssel weiter und erstellt Ihren Nutzer. Weitere Informationen finden Sie unter Mit Linux-VMs verbinden.
gcloud
Verwenden Sie den Befehl gcloud compute ssh
, um mithilfe von SSH auf die Instanz zuzugreifen:
gcloud compute ssh INSTANCE_NAME
Compute Engine leitet Ihre SSH-Schlüssel weiter und erstellt Ihren Nutzer. Weitere Informationen finden Sie unter Verbindung zu Instanzen herstellen.
Bereinigen
Löschen Sie alle von Ihnen erstellten HPC-VM-Instanzen, damit Ihrem Google Cloud -Konto die in diesen Kurzanleitungen verwendeten Ressourcen nicht in Rechnung gestellt werden.
Console
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Bereitstellungen auf.
Klicken Sie auf das Kästchen neben dem HPC-VM-Deployment.
Klicken Sie auf Löschen.
gcloud
Führen Sie folgenden instances delete
-Befehl aus:
gcloud compute instances delete INSTANCE_NAME
HPC-VM-Instanz gemäß Best Practices konfigurieren
Wir empfehlen die folgenden Best Practices, um eine bessere und vorhersagbare Leistung Ihrer HPC-VM-Instanz zu erzielen.
Gleichzeitiges Multithreading deaktivieren
Das HPC-VM-Image ermöglicht standardmäßig das gleichzeitige Multithreading (SMT), auch als Hyper-Threading auf Intel-Prozessoren bezeichnet. Die Deaktivierung von SMT kann die Leistung vorhersehbarer machen und die Jobzeiten verringern.
Mit den folgenden Methoden können Sie SMT deaktivieren:
Wenn Sie SMT beim Erstellen einer neuen HPC-VM deaktivieren möchten, führen Sie die Schritte zum Erstellen einer HPC-VM aus und fügen Sie das Flag
--threads-per-core=1
hinzu.Stellen Sie eine Verbindung zur VM her und führen Sie den folgenden Befehl von der VM aus, um SMT auf einer vorhandenen HPC-VM zu deaktivieren:
sudo google_mpi_tuning --nosmt
Weitere Informationen finden Sie unter Anzahl der Threads pro Kern festlegen.
gVNIC als Netzwerkschnittstellentyp für C2- und C2D-Instanzen konfigurieren
Das HPC-VM-Image unterstützt sowohl Virtio-net als auch Google Virtual NIC (gVNIC) als virtuelle Netzwerkschnittstellen. Die Verwendung von gVNIC anstelle von Virtio-net kann die Skalierbarkeit von MPI-Anwendungen verbessern, da sie eine bessere Kommunikationsleistung und einen höheren Durchsatz bietet. Darüber hinaus ist gVNIC eine Voraussetzung für die Netzwerkleistung pro VM-Tier_1, die eine höhere Bandbreite bietet und einen höheren Durchsatz ermöglicht.
Wenn Sie eine neue C2- oder C2D-Instanz erstellen, wird standardmäßig Virtio-net für die virtuelle Netzwerkschnittstelle verwendet. Wenn Sie gVNIC verwenden möchten, folgen Sie den Schritten zum Erstellen einer HPC-VM und führen Sie einen der folgenden Schritte aus:
Console
Wenn Sie gVNIC als Netzwerkschnittstelle festlegen möchten, klicken Sie beim Erstellen der Instanz im Navigationsmenü auf Netzwerk. Führen Sie im angezeigten Bereich „Netzwerk“ die folgenden Schritte aus:
- Gehen Sie zum Abschnitt Netzwerkschnittstellen.
- Wählen Sie für Netzwerkkarte die Option
gVNIC
aus.
gcloud
Fügen Sie das Flag --network-interface=nic-type=GVNIC
in den Befehl gcloud compute instances create
ein.
Das HPC-VM-Image enthält den gVNIC-Treiber als Dynamic Kernel Module Support (DKMS). Weitere Informationen finden Sie unter Google Virtual NIC verwenden.
Risikominderungen von Meltdown und Spectre deaktivieren
Das HPC-VM-Image aktiviert die Meltdown- und Spectre-Risikominderungen standardmäßig. In einigen Fällen können diese Risikominderungen zu arbeitslastspezifischen Leistungseinbußen führen. Um diese Abschwächungen zu deaktivieren und die damit verbundenen Sicherheitsrisiken in Kauf zu nehmen, gehen Sie so vor:
Führen Sie auf Ihrer HPC-Instanz den folgenden Befehl aus:
sudo google_mpi_tuning --nomitigation
Starten Sie die Instanz neu.
Netzwerkleistung verbessern
Richten Sie zur Verbesserung der Netzwerkleistung Ihrer Instanz eine oder mehrere der folgenden Konfigurationen ein:
Konfigurieren Sie eine höhere Bandbreite. Um das Tier_1-Netzwerk für C2- oder C2D-VMs zu konfigurieren, verwenden Sie den Befehl
gcloud compute instances create
, um die VM zu erstellen, und geben Sie das Flag--network-performance-configs
an. Weitere Informationen finden Sie unter VM mit hoher Bandbreitenkonfiguration erstellen.Jumbo Frames verwenden Zur Minimierung des Verarbeitungsaufwands für Netzwerkpakete empfehlen wir die Verwendung einer größeren Paketgröße. Sie müssen größere Paketgrößen für die Besonderheiten Ihrer Anwendung validieren. Informationen zur Verwendung von Jumbo Frames und Paketgrößen finden Sie in der Anleitung für die maximale Übertragungseinheit.
Erhöhen Sie die TCP-Speicherlimits. Eine höhere Bandbreite erfordert einen größeren TCP-Arbeitsspeicher. Folgen Sie der Anleitung, um die Einstellungen für
tcp_*mem
zu erhöhen.Netzwerklatenzprofil verwenden Prüfen Sie die Latenz der Anwendung und aktivieren Sie Busy Polling, um die Latenz im Netzwerkempfangspfad zu reduzieren. Passen Sie die Einstellungen für
net.core.busy_poll
undnet.core.busy_read
in/etc/sysctl.conf
an oder verwenden Sietuned-adm
.
Intel MPI 2021 verwenden
Google empfiehlt zum Ausführen von MPI-Jobs aufGoogle Clouddie Intel MPI 2021-Bibliothek.
MPI-Implementierungen haben viele interne Konfigurationsparameter, die sich auf die Kommunikationsleistung auswirken können. Diese Parameter sind besonders für die MPI Collective-Kommunikation relevant, für die Sie Algorithmen und Konfigurationsparameter angeben können, die in der Google Cloud -Umgebung sehr unterschiedliche Leistung erzielen können.
Das HPC-VM-Image enthält das Dienstprogramm google-hpc-compute
, mit dem die empfohlenen MPI-Bibliotheken installiert und Google Cloud -gebundene Libfabric-Anbieter über den TCP-Transport verwendet werden.
Beschränkungen
Die Vorteile der Abstimmung sind von Anwendung zu Anwendung unterschiedlich. In manchen Fällen wirkt sich eine bestimmte Abstimmung möglicherweise negativ auf die Leistung aus. Prüfen Sie Ihre Anwendungen, um die optimale oder kostengünstige Konfiguration zu finden.
Dienstprogramm google-hpc-compute
für Unterstützung von Intel MPI 2021 verwenden
Das Skript google_install_intelmpi
ist das MPI-bezogene Tool im Dienstprogramm Google-hpc-compute
. Es unterstützt die Installation und Konfiguration von Intel MPI.
Das Dienstprogramm google-hpc-compute
ist im HPC-VM-Image enthalten.
Intel MPI 2021 installieren
Wenn Sie die Intel MPI-Bibliothek beim Erstellen einer neuen HPC-VM installieren möchten, folgen Sie der Anleitung zum Erstellen einer HPC-VM und fügen Sie beim Erstellen der VM-Instanz Folgendes hinzu:
--metadata=google_install_intelmpi="--impi_2021"
Führen Sie den folgenden Befehl auf dieser VM aus, um die Bibliothek auf einer vorhandenen HPC-VM zu installieren:
sudo google_install_intelmpi --impi_2021 --install_dir=PATH_INSTALL_MPI
Der Standardspeicherort für install_dir
ist auf /opt/intel
festgelegt.
Intel MPI Library 2018 und kollektive MPI-Abstimmungen
Das HPC-VM-Image enthält kollektive Intel-MPI-Abstimmungen, die für c2-standard-60
- und c2d-standard-112
-Instanzen unter Verwendung von Richtlinien für kompakte Platzierungen ausgeführt werden.
Diese Abstimmungen sind im Verzeichnis /usr/share/google-hpc-compute/mpitune-configs/intelmpi-2018
verfügbar.
Wenn Sie diese Optimierungskonfigurationen auf eine installierte MPI-Bibliothek anwenden möchten, führen Sie das Shell-Skript mpivars
aus, um die richtige Umgebung einzurichten. Anschließend können Sie die Optimierungen direkt mit dem folgenden Befehl installieren. Verwenden Sie die Option --sudo
, wenn Sie Root-Zugriff auf das Verzeichnis benötigen: google_install_mpitune
Sie können mpitune
verwenden, um die Algorithmen und Konfigurationsparameter für die kollektive MPI-Kommunikation manuell anzugeben und Konfigurationsdateien zu generieren.
Wenn Sie beispielsweise 22 VM-Instanzen und 30 vCPUs pro Instanz abstimmen möchten, laden Sie das Shell-Skript mpivars
herunter, um die richtige Umgebung einzurichten, und führen Sie dann den folgenden Befehl aus. Sie müssen write
-Zugriff auf das Verzeichnis haben oder den Befehl als Root-Nutzer ausführen.
mpitune -hf hostfile -fl 'shm:tcp' -pr 30:30 -hr 22:22
Mit diesem Befehl wird eine Konfigurationsdatei im Intel MPI-Verzeichnis generiert, die später zum Ausführen von Anwendungen verwendet werden kann. Wenn Sie die Abstimmungskonfiguration für eine Anwendung verwenden möchten, fügen Sie der mpirun
-Befehlszeile die Option -tune
hinzu, z. B.:
mpirun -tune -hostfile HOSTFILE -genv I_MPI_FABRICS 'shm:tcp' -np 660 -ppn 30 ./APPLICATION_NAME
Ersetzen Sie Folgendes:
- HOSTFILE: Der Name einer Datei im Gastbetriebssystem, in der die Netzwerknamen der VM-Instanzen aufgeführt sind.
- APPLICATION_NAME: Der Name der auszuführenden Anwendungsdatei
Benutzerdefiniertes Image mit dem HPC-VM-Image erstellen
Um die Best Practices im großen Maßstab zu implementieren, erstellen Sie ein benutzerdefiniertes Betriebssystem-Image, das Sie mit Ihren HPC-VM-Instanzen verwenden können. Führen Sie die folgenden Aufgaben aus, um ein benutzerdefiniertes Image zu erstellen, das Sie beim Erstellen von HPC-VM-Instanzen verwenden können:
Erstellen Sie ein benutzerdefiniertes Image mit dem Bootlaufwerk Ihres HPC-VM-Images als Quelllaufwerk. Verwenden Sie dazu die Google Cloud -Konsole oder die Google Cloud CLI.
Console
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Images auf.
Klicken Sie auf Image erstellen.
Geben Sie unter Name einen Namen für Ihr Image an.
Wählen Sie unter Quelllaufwerk den Namen des Bootlaufwerks auf Ihrer HPC-VM aus.
Legen Sie weitere Attribute für das Image fest.
Klicken Sie auf Erstellen.
gcloud
Erstellen Sie das benutzerdefinierte Image mit dem Befehl images create
.
gcloud compute images create IMAGE_NAME \ --source-disk=INSTANCE_NAME \ --source-disk-zone=VM_ZONE \ --family=IMAGE_FAMILY \ --storage-location=LOCATION
Dabei gilt:
IMAGE_NAME
ist der Name für das benutzerdefinierte Image.INSTANCE_NAME
ist der Name Ihrer HPC-VM.INSTANCE_ZONE
ist die Zone, in der sich die HPC-VM befindet.IMAGE_FAMILY
: Optional. Die Image-Familie, zu der das neue Image gehört.LOCATION
: Optional. Region, in der das benutzerdefinierte Image gespeichert werden soll. Der Standardspeicherort ist der multiregionale Speicherort, der dem Speicherort des Quelllaufwerks am nächsten ist.
Preise
Das HPC-VM-Image ist ohne zusätzliche Kosten verfügbar. Da das HPC-VM-Image auf Compute Engine ausgeführt wird, können Kosten für Compute Engine-Ressourcen wie vCPUs, Laufwerke und Speicher anfallen. Weitere Informationen finden Sie unter Preise für Compute Engine.
Nächste Schritte
- Best Practices zum Ausführen von HPC-Arbeitslasten
- MPI-Anwendungen auf H4D-VMs mit Cloud RDMA einrichten und skalieren aufGoogle Cloud
- Weitere Informationen zur Computing-optimierten Maschinenfamilie
- HPC-Cluster erstellen
- Wenn Sie Feedback haben oder Support benötigen, senden Sie eine E-Mail an hpc-image-feedback@google.com.