マシン ファミリーについて

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このドキュメントでは、必要なリソースを使用して仮想マシン(VM)インスタンスを作成するために選択できるマシン ファミリー、マシンシリーズ、マシンタイプについて説明します。VM を作成するときに、その VM に使用可能なリソースを決定するマシン ファミリーからマシンタイプを選択します。選択できる複数のマシン ファミリーがあり、各マシン ファミリーは、マシンシリーズおよび各シリーズ内の事前定義されたマシンタイプにさらに編成されます。たとえば、汎用マシン ファミリーの N2 シリーズ内では、n2-standard-4 マシンタイプを選択できます。

M2 マシンシリーズを除き、すべてのマシンシリーズではプリエンプティブル VM がサポートされます。

注: これは Compute Engine のマシン ファミリーのリストです。各ファミリーの詳細については、以下のページをご覧ください。
  • 汎用 - さまざまなワークロードで優れたコスト パフォーマンスを発揮します。
  • コンピューティング最適化 - Compute Engine でコアあたりのパフォーマンスが最も高く、コンピューティング負荷の高いワークロードに最適です。
  • メモリ最適化 - メモリ使用量の多いワークロードに最適です。他のマシン ファミリーよりもコアあたりのメモリ容量が多く、最大で 12 TB のメモリを搭載しています。
  • アクセラレータ最適化 - 機械学習(ML)やハイ パフォーマンス コンピューティング(HPC)など、超並列 CUDA(Compute Unified Device Architecture)コンピューティング ワークロードに理想的なファミリーです。このファミリーは、GPU を必要とするワークロードに最適です。

つまり、このドキュメントでは、次の用語について説明します。

  • マシン ファミリー: 特定のワークロードに合わせて最適化されたプロセッサとハードウェアから構成される一連のセット。VM インスタンスを作成するときに、優先マシン ファミリーから事前定義されたマシンタイプまたはカスタム マシンタイプを選択します。

  • シリーズ: マシン ファミリーは、シリーズと世代でさらに分類されます。たとえば、汎用マシン ファミリー内の N1 シリーズは、N2 シリーズの旧バージョンです。通常、マシンシリーズの世代番号は、大きいほど新しい世代を表します。たとえば、N2 シリーズは、N1 シリーズの新しい世代です。

  • マシンタイプ: すべてのマシンタイプには、VM のリソースセットを備えた事前定義されたマシンタイプがあります。事前定義されたマシンタイプがニーズに合わない場合は、カスタム マシンタイプを作成することもできます。

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汎用マシン ファミリー

汎用マシン ファミリーでは、さまざまなワークロードに対して最適な価格性能比で複数のマシン シリーズが提供されます。

Compute Engine では、x86 アーキテクチャまたは Arm アーキテクチャのいずれかで動作する汎用マシン ファミリーを提供しています。

x86

  • コストが最適化された E2 マシンシリーズは、最大で 32 個の vCPU と 128 GB のメモリ(vCPU あたり最大 8 GB)を備えています。E2 マシンシリーズには、Intel プロセッサまたは第 2 世代の AMD EPYC Rome プロセッサを実行する事前定義された CPU プラットフォームがあります。プロセッサは、VM を作成する際に選択されます。このマシンシリーズには、特に確約利用割引と組み合わせた場合に、Compute Engine で最低価格で利用可能なさまざまなコンピューティング リソースが用意されています。
  • N2 マシンシリーズはvCPU 1 個あたり 8 GB のメモリの最大 128 個の vCPUを備え、Intel Ice Lake と Cascade Lake CPU プラットフォームで使用できます。
  • N2D マシンシリーズは、最大 224 個までの vCPU、vCPU 1 個あたり 8 GB のメモリを提供します。この VM は第 2 世代の AMD EPYC Rome および第 3 世代 AMD EPYC Milan プラットフォームで使用できます。
  • Tau T2D マシンシリーズには、スケールアウト用に最適化された機能セットが用意されています。各 VM には最大 60 個の vCPU、vCPU あたり 4 GB のメモリを搭載でき、第 3 世代の AMD EPYC Milan プロセッサで使用できます。Tau T2D マシンシリーズでは、クラスタ スレッディングが無効であるため、vCPU はコア全体と同等です。
  • N1 マシンタイプでは、96 個までの vCPU、vCPU 1 個あたり最大 6.5 GB のメモリが、Intel Sandy Bridge、Broadwell、Haswell、Ivy Bridge、Skylake CPU のプラットフォームで使用できます。

E2 シリーズと N1 シリーズには共有コア マシンタイプが含まれています。これらのマシンタイプは物理的なコアを時分割で使用します。これは、リソースの少ない小さなアプリケーションの実行に使用できる費用対効果の高い方法です。

  • E2: 短時間のバースト用に 2 つの vCPU を提供します。

  • N1: 短時間のバーストに使用できる最大 1 つの vCPU を持つ f1-microg1-small の共有コア マシンタイプを提供します。

Arm

  • Tau T2A マシンシリーズは、Arm プロセッサで動作する Google Cloud の最初のマシンシリーズです。Arm アーキテクチャは電力効率を重視して最適化されているため、Tau T2A マシンシリーズは優れたコスト パフォーマンスを発揮します。各 VM には最大 48 個の vCPU と 4 GB のメモリが割り当てられます。Tau T2A マシンシリーズは、ARM 命令セットと 3 GHz の全コア周波数を持つ 64 コア Ampere Altra プロセッサで動作します。Tau T2A マシンタイプは 1 つの NUMA ノードをサポートし、vCPU はコア全体に相当します。

コンピューティング最適化マシン ファミリー

コンピューティング最適化マシン ファミリーは、Compute Engine 上でコアあたりのパフォーマンスが最も高く、コンピューティング負荷の高いワークロードに最適化されています。このファミリーのマシンシリーズは、最大 3.9 GHz の全コアターボを持続可能な Intel スケーラブル プロセッサ(Cascade Lake)か、最大 3.5 GHz の最大ブースト周波数で動作する第 3 世代 AMD EPYC Milan プロセッサで動作します。

  • C2 VM は、vCPU 1個あたり 4 GB のメモリの最大 60 個の vCPUを備え、Intel Cascade Lake CPU プラットフォームで使用できます。
  • C2D VM はvCPU 1 個あたり 4 GB のメモリの最大 112 個の vCPUを備え、第 3 世代の AMD EPYC Milan プラットフォームで使用できます。

メモリ最適化とアクセラレータ最適化のマシン ファミリー

メモリ最適化マシン ファミリーには、OLAP と OLTP SAP のワークロード、ゲノム モデリング、電子設計自動化、最も多くのメモリを消費する HPC ワークロードに最適なマシンシリーズが存在します。このファミリーは、他のマシン ファミリーより 1 コアあたりのメモリ容量が大きく、最大 12 TB です。

  • M1 VM は、最大 160 個の vCPU、vCPU あたり 14.9 GB~24 GB のメモリを備え、Intel Skylake および Broadwell の各 CPU プラットフォームで利用できます。
  • M2 VM は 6 TB、9 TB、12 TB の各マシンタイプで使用でき、Intel Cascade Lake CPU プラットフォームで使用できます。

アクセラレータ最適化マシン ファミリーは、機械学習(ML)とハイ パフォーマンス コンピューティング(HPC)などの超並列 CUDA(Compute Unified Device Architecture)コンピューティング ワークロードに最適です。このファミリーは、GPU を必要とするワークロードに最適な選択です。

マシンとシリーズに関する推奨事項

次の表に、ワークロードごとの 推奨事項を示します。

ワークロード タイプ
汎用のワークロード 最適化されたワークロード
コスト最適化 バランス スケールアウト最適化 メモリ最適化 コンピューティング最適化 アクセラレータ最適化
E2 N2、N2D、N1 Tau T2D、
Tau T2A(プレビュー
M2、M1 C2、C2D A2
低コストで日々のコンピューティングを実現 幅広い VM シェイプで価格とパフォーマンスのバランスを実現 スケールアウト ワークロードに最適なパフォーマンスと費用 超高メモリ ワークロード 超高パフォーマンスでコンピューティング負荷の高いワークロードを実現 ハイ パフォーマンス コンピューティング ワークロード向けに最適化
  • ウェブサービス
  • アプリの配信
  • バックオフィス アプリ
  • 小規模データベース
  • マイクロサービス
  • 仮想デスクトップ
  • 開発環境
  • ウェブサービス
  • アプリの配信
  • バックオフィス アプリ
  • 中規模データベース
  • キャッシュ
  • メディア / ストリーミング
  • スケールアウト ワークロード
  • ウェブサービス
  • コンテナ化されたマイクロサービス
  • メディアのコード変換
  • 大規模 Java アプリケーション
  • SAP HANA など、中規模のインメモリ データベース
  • インメモリ データベースとインメモリ分析
  • Microsoft SQL Server などのデータベース
  • 計算依存型ワークロード
  • 高パフォーマンスのウェブサービス
  • ゲーム(AAA ゲームサーバー)
  • 広告配信
  • ハイ パフォーマンス コンピューティング(HPC)
  • メディアのコード変換
  • AI / ML
  • CUDA 対応の ML トレーニングと推論
  • HPC
  • 超並列コンピューティング
  • VM を作成したら、サイズ適正化の推奨事項を使用して、ワークロードに基づいたリソース使用率を最適化できます。詳しくは、VM インスタンスに対する推奨マシンタイプの適用をご覧ください。

    マシン シリーズの比較

    次の表は、マシン ファミリーの比較と、ワークロードに適したカテゴリを判断にご利用ください。このセクションを確認しても、ワークロードに最適なファミリーが不明な場合は、汎用マシン ファミリーから使用を始めてください。サポートされているすべてのプロセッサの詳細については、CPU プラットフォームをご覧ください。

    選択結果が VM にアタッチされている永続ディスクのパフォーマンスに与える影響については、マシンタイプと vCPU 数別のディスクのパフォーマンスをご覧ください。

    N1 から A2 までの異なるマシンタイプの特性を比較します。特定のプロパティを選択して、すべての VM マシンタイプ間で比較できます。

    汎用 汎用 汎用 スケールアウトに対して最適化された汎用タイプ スケールアウトに対して最適化された汎用タイプ コスト最適化 コンピューティング最適化 コンピューティング最適化 メモリ最適化 メモリ最適化 アクセラレータ最適化 アクセラレータ最適化
    Skylake、Broadwell、Haswell、Sandy Bridge、Ivy Bridge Cascade Lake、Ice Lake AMD EPYC Rome、AMD EPYC Milan AMD EPYC Milan Ampere Altra Skylake、Broadwell、Haswell、AMD EPYC Rome、AMD EPYC Milan Cascade Lake AMD EPYC Milan Skylake、Broadwell Cascade Lake Skylake、Broadwell、Haswell、Sandy Bridge、Ivy Bridge Cascade Lake
    x86 x86 x86 x86 Arm(プレビュー x86 x86 x86 x86 x86 x86 x86
    1~96 2~128 2~224 1~60 1~48 0.25~32 4~60 2~112 40~160 208~416 1~96 12~96
    スレッド スレッド スレッド コア コア スレッド スレッド スレッド スレッド スレッド スレッド スレッド
    1.8~624 GB 2~864 GB 2~896 GB 4~240 GB 4~192 GB 1~128 GB 16~240 GB 4~896 GB 961~3844 GB 5888~11776 GB 3.75~624 GB 85~1360 GB
    - - - - - - - -
    - - - -
    - - - - - - - - -
    - - - - - - -
    - - - - - - - - - -
    SCSI、NVMe SCSI、NVMe SCSI、NVMe SCSI、NVMe NVMe SCSI、NVMe SCSI、NVMe SCSI、NVMe SCSI、NVMe SCSI、NVMe SCSI、NVMe SCSI、NVMe
    - - - -
    9 TB 9 TB 9 TB 0 0 0 3 TB 3 TB 3 TB 0 9 TB 3 TB
    ゾーン、リージョン ゾーン、リージョン ゾーン、リージョン ゾーン ゾーン ゾーン、リージョン ゾーン ゾーン ゾーン ゾーン ゾーン、リージョン ゾーン
    ゾーン、リージョン ゾーン、リージョン ゾーン、リージョン ゾーン ゾーン ゾーン、リージョン ゾーン ゾーン ゾーン ゾーン ゾーン、リージョン ゾーン
    ゾーン、リージョン ゾーン、リージョン ゾーン、リージョン ゾーン ゾーン ゾーン、リージョン ゾーン ゾーン ゾーン ゾーン ゾーン、リージョン ゾーン
    - - - - - - - - -
    gVNIC、VirtIO-Net gVNIC、VirtIO-Net gVNIC、VirtIO-Net gVNIC、VirtIO-Net gVNIC gVNIC、VirtIO-Net gVNIC、VirtIO-Net gVNIC、VirtIO-Net gVNIC、VirtIO-Net gVNIC、VirtIO-Net gVNIC、VirtIO-Net gVNIC、VirtIO-Net
    2~32 Gbps 10~32 Gbps 10~32 Gbps 10~32 Gbps 10~32 Gbps 1~16 Gbps 10~32 Gbps 10~32 Gbps 32 Gbps 32 Gbps 2~32 Gbps 24~100 Gbps
    - 50~100 Gbps 50~100 Gbps - - - 50~100 Gbps 50~100 Gbps - - - 50~100 Gbps
    0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 16
    SUD、CUD、Spot SUD、CUD、Spot SUD、CUD、Spot CUD、Spot スポット CUD、Spot SUD、CUD、Spot SUD、CUD、Spot SUD、CUD、Spot SUD、CUD CUD、Spot CUD、Spot
    1.00 1.28 1.46 2.29 - 1.04 1.43 1.50 0.96 1.00 - -

    GPU と VM

    GPU は、ワークロードの高速化に使用されます。GPU を VM に接続できるのは、N1 マシンシリーズまたは A2 マシンシリーズを使用する場合に限られます。他のマシン ファミリーでは、GPU をサポートしていません。

    GPU 数が少ない VM の場合は、vCPU の最大数に制限されます。一般的に、GPU の数が多いほど、vCPU 数が多くメモリサイズが大きいインスタンスを作成できます。詳細については、Compute Engine の GPU をご覧ください。

    次のステップ