Guide des ressources de familles de machines et guide comparatif


Ce document décrit les familles de machines, les séries de machines et les types de machines que vous pouvez choisir pour créer une instance de machine virtuelle (VM) avec les ressources dont vous avez besoin. Lorsque vous créez une VM, vous sélectionnez un type de machine dans une famille de machines qui détermine les ressources disponibles pour cette VM. Vous pouvez faire votre choix parmi plusieurs familles de machines, organisées en séries et types de machines prédéfinis au sein de chaque série. Par exemple, dans la série N2 de la famille de machines à usage général, vous pouvez sélectionner le type de machine n2-standard-4.

Toutes les séries de machines sont compatibles avec les VM Spot (et les VM préemptives), à l'exception des séries de machines M2, M3 et H3.

Remarque : Il s'agit d'une liste de familles de machines Compute Engine. Pour une explication détaillée de chaque famille de machines, consultez les pages suivantes :
  • À usage général : meilleur rapport performances-prix pour diverses charges de travail.
  • Optimisée pour le stockage : idéale pour les charges de travail peu utilisées par le cœur et avec une densité de stockage élevée.
  • Optimisée pour le calcul : performances par cœur les plus élevées sur Compute Engine et optimisée pour les charges de travail exigeantes en calculs.
  • À mémoire optimisée : idéale pour les charges de travail exigeantes en mémoire, offrant plus de mémoire par cœur que les autres familles de machines (jusqu'à 12 To).
  • Optimisée pour les accélérateurs : idéale pour les charges de travail de calcul CUDA (Compute Unified Device Architecture) soumises à un traitement en parallèle massif, telles que le machine learning (ML) et le calcul hautes performances (HPC, High Performance Computing). Cette famille est la meilleure option pour les charges de travail qui nécessitent des GPU.

Terminologie associée aux VM

Cette documentation utilise les termes suivants :

  • Famille de machines : ensemble organisé de configurations de processeur et de matériel, optimisé pour des charges de travail spécifiques. Lorsque vous créez une VM, vous choisissez un type de machine prédéfini ou personnalisé dans votre famille de machines préférées.

  • Série de machines : les familles de machines sont ensuite classées par série et génération. Par exemple, la série N1 dans les familles de machines à usage général correspond à l'ancienne version de la série N2. Un numéro de série ou de génération plus élevé indique généralement des plates-formes ou des technologies de processeur sous-jacentes plus récentes. Par exemple, la série M3 est la génération postérieure à la série M2.

  • Type de machine : chaque série de machines possède des types de machines prédéfinis qui fournissent un ensemble de ressources pour votre VM. Si un type de machine prédéfini ne répond pas à vos besoins, vous pouvez également créer un type de machine personnalisé pour certaines séries de machines.

Génération Intel AMD Arm
Série de machines de 3e génération C3, Z3, H3, M3, A3 C3D
Série de machines de 2e génération E2, N2, C2, M2, A2, G2 N2D, C2D, T2D, E2 T2A
Série de machines de 1re génération N1, M1

Recommandations concernant les familles et les séries de machines

Les tableaux suivants fournissent des recommandations pour différentes charges de travail.

Charges de travail à usage général
E2 N2, N2D et N1 C3, C3D Tau T2D, Tau T2A
Pour l'informatique au quotidien à moindre coût Rapport coût-performances équilibré sur des types de machines très divers Performances élevées et constantes pour diverses charges de travail Meilleur rapport prix/performances par cœur pour les charges de travail à scaling horizontal
  • Serveurs Web à faible trafic
  • Applications de back-office
  • Microservices conteneurisés
  • Microservices
  • Bureaux virtuels
  • Environnements de développement et de test
  • Serveurs Web et d'applications supportant un trafic faible à moyen
  • Microservices conteneurisés
  • Applications d'informatique décisionnelle
  • Bureaux virtuels
  • Applications CRM
  • Pipelines de données
  • Serveurs Web et d'applications supportant un trafic élevé
  • Bases de données
  • Caches en mémoire
  • Serveurs publicitaires
  • Serveurs de jeu
  • Analyse de données
  • Streaming et transcodage multimédias
  • Inférence et entraînement ML basés sur le processeur
  • Charges de travail à scaling horizontal
  • Diffusion Web
  • Microservices conteneurisés
  • Transcodage multimédia
  • Applications Java à grande échelle

  • Charges de travail optimisées
    Optimisé pour le stockage Optimisé pour le calcul Mémoire optimisée Optimisé pour les accélérateurs
    Z3 (preview) H3, C2, C2D M3, M2, M1 A3, A2, G2
    Meilleur rapport stockag de blocs/calcul pour les charges de travail exigeantes en stockage Performances ultra-élevées pour les charges de travail intensives Meilleur rapport ressources mémoire/besoins de calcul pour les charges de travail exigeantes en mémoire Optimisé pour les charges de travail de calcul hautes performances soumises à accélération
    • Serveurs de fichiers
    • Bases de données optimisées pour la mémoire Flash
    • Analyses à scaling horizontal
    • Autres bases de données
    • Charges de travail subordonnées au calcul
    • Serveurs Web hautes performances
    • Serveurs de jeu
    • Calcul hautes performances (HPC)
    • Transcodage multimédia
    • Charges de travail de modélisation et de simulation
    • IA/ML
    • Bases de données en mémoire SAP HANA, de volume moyen à très important
    • Data stores en mémoire, tels que Redis
    • Simulation
    • Bases de données hautes performances telles que Microsoft SQL Server, MySQL
    • Automatisation de la conception électronique
    • Modèles d'IA générative tels que :
      • Grands modèles de langage
      • Modèles de diffusion
      • Réseaux antagonistes génératifs (GAN)
    • Inférence et entraînement ML basés sur CUDA
    • Calcul hautes performances (HPC)
    • Calculs soumis à un traitement parallèle massif
    • Traitement du langage naturel BERT
    • Modèle de recommandation de deep learning (DLRM)
    • Transcodage de vidéos
    • Poste de travail à distance pour la visualisation

    Après avoir créé une VM, vous pouvez utiliser des recommandations de redimensionnement pour optimiser l'utilisation des ressources en fonction de votre charge de travail. Pour en savoir plus, consultez la page Appliquer des recommandations de types de machines aux VM.

    Guide d'usage général de la famille de machines

    La famille de machines à usage général propose plusieurs séries de machines avec le meilleur rapport performances-prix pour diverses charges de travail.

    Compute Engine propose des séries de machines à usage général qui s'exécutent sur une architecture x86 ou Arm.

    x86

    • La série E2 est composée de machines offrant jusqu'à 32 processeurs virtuels (vCPU) et jusqu'à 128 Go de mémoire, avec un maximum de 8 Go par vCPU et le coût le plus bas de toutes les séries de machines. La série de machines E2 dispose d'une plate-forme de processeur prédéfinie exécutant un processeur Intel ou un processeur AMD EPYC™ Rome de deuxième génération. Le processeur est sélectionné automatiquement lors de la création de la VM. Cette série de machines fournit diverses ressources de calcul au prix le plus bas sur Compute Engine, en particulier lorsqu'elles sont associées à des remises sur engagement d'utilisation.
    • La série N2 est composée de machines offrant jusqu'à 128 vCPU et 8 Go de mémoire par vCPU. Elle est disponible sur les plates-formes de processeur Intel Ice Lake et Intel Cascade Lake.
    • La série N2D est composée de machines offrant jusqu'à 224 vCPU et 8 Go de mémoire par vCPU. Elle est disponible sur les plates-formes de processeur AMD EPYC Rome de deuxième génération et AMD EPYC Milan de troisième génération.
    • La série C3 est composée de machines offrant jusqu'à 176 vCPU et 2, 4 ou 8 Go de mémoire par vCPU sur la plate-forme de processeur Intel Sapphire Rapids et l'unité de traitement d'infrastructure (IPU) personnalisée de Google. Les VM C3 sont alignées sur l'architecture NUMA sous-jacente pour offrir des performances optimales, fiables et constantes.
    • La série de machines C3D offre jusqu'à 360 vCPU et 2, 4 ou 8 Go de mémoire par vCPU sur la plate-forme de processeur AMD EPYC Genoa et sur l'unité de traitement d'infrastructure Intel (IPU) personnalisée de Google. Les VM C3D sont alignées sur l'architecture NUMA sous-jacente pour offrir des performances optimales, fiables et constantes.
    • La série de machines Tau T2D fournit un ensemble de fonctionnalités optimisé pour le scaling horizontal. Chaque VM peut comporter jusqu'à 60 vCPU et 4 Go de mémoire par vCPU, et est disponible sur les processeurs AMD EPYC Milan de troisième génération. La série de machines Tau T2D n'utilise pas le threading de cluster. Par conséquent, un vCPU équivaut à un cœur entier.
    • Les VM de la série de machines N1 peuvent comporter jusqu'à 96 vCPU et jusqu'à 6,5 Go de mémoire par vCPU. Elles sont disponibles sur les plates-formes de processeur Intel Sandy Bridge, Ivy Bridge, Haswell, Broadwell et Skylake.

    Les séries E2 et N1 contiennent des types de machines à cœur partagé. Ces types de machines partagent un cœur physique, ce qui peut constituer une méthode économique pour exécuter de petites applications peu gourmandes en ressources.

    • E2 : offre 2 processeurs virtuels pour de courtes périodes d'utilisation intensive.

    • N1 : offre des types de machines à cœur partagé f1-micro et g1-small dotées de 1 processeur virtuel maximum, disponible pour de courtes périodes d'utilisation intensive.

    Arm

    • La série de machines Tau T2A est la première série de machines de Google Cloud à exécuter sur des processeurs Arm. La machine Tau T2A est optimisée pour offrir un prix attractif en fonction des performances. Chaque VM peut contenir jusqu'à 48 processeurs virtuels et 4 Go de mémoire par processeur virtuel. La série de machines Tau T2A s'exécute sur un processeur Ampere Altra à 64 cœurs avec un ensemble d'instructions Arm et une fréquence tout cœur de 3 GHz. Les types de machines Tau T2A acceptent un seul nœud NUMA et un vCPU équivaut à un cœur entier.

    Guide sur la famille de machines optimisées pour le stockage

    La famille de machines optimisées pour le stockage est idéale pour les bases de données horizontales et à scaling horizontal, l'analyse de journaux, les offres d'entrepôt de données et les autres charges de travail de base de données. Cette famille offre des disques SSD locaux hautes performances et à haute densité.

    • Les VM Z3 peuvent disposer de jusqu'à 176 processeurs virtuels, 1 408 Go de mémoire et 36 Tio de disque SSD local. Z3 s'exécute sur le processeur Intel Xeon Scalable (nom de code Sapphire Rapids) avec une mémoire DDR5 et des processeurs de déchargement Titanium. La plate-forme Z3 regroupe les dernières innovations en matière de calcul, de mise en réseau et de stockage. Les VM Z3 sont alignées sur l'architecture NUMA sous-jacente pour offrir des performances optimales, fiables et constantes.

    Guide sur les familles de machines optimisées pour le calcul

    La famille de machines optimisées pour le calcul est optimisée pour exécuter des applications liées au calcul en offrant les meilleures performances par cœur.

    • Les VM H3 sont dotées de 88 processeurs virtuels et de 352 Go de mémoire DDR5. Les VM H3 s'exécutent sur la plate-forme de processeur Intel Sapphire Rapids et sur l'unité de traitement d'infrastructure (IPU) Intel personnalisée de Google. Les VM H3 sont alignées sur l'architecture NUMA sous-jacente pour offrir des performances optimales, fiables et constantes. H3 propose des améliorations de performances pour une grande variété de charges de travail HPC telles que la dynamique moléculaire, la géoscience du calcul, l'analyse des risques financiers, la modélisation météorologique, l'EDA en frontend et en backend, et les calculs de dynamique des fluides.
    • Les VM C2 peuvent comporter jusqu'à 60 vCPU et 4 Go de mémoire par vCPU, et sont disponibles sur la plate-forme de processeur Intel Cascade Lake.
    • Les VM C2D peuvent comporter jusqu'à 112 vCPU et jusqu'à 8 Go de mémoire par vCPU, et sont disponibles sur la plate-forme AMD EPYC Milan de troisième génération.

    Guide sur la famille de machines à mémoire optimisée

    La famille de machines à mémoire optimisée dispose de séries de machines, idéales pour les charges de travail SAP OLAP et OLTP, la modélisation génomique, l'automatisation de la conception électronique et les charges de travail HPC à plus grande capacité de mémoire. Cette famille offre plus de mémoire par cœur que toute autre famille de machines, soit jusqu'à 12 To de mémoire.

    • Les VM M1 comportent jusqu'à 160 processeurs virtuels et 14,9 Go à 24 Go de mémoire par processeur virtuel, et sont disponibles sur les plates-formes de processeur Intel Skylake et Broadwell.
    • Les VM M2 sont disponibles en tant que types de machines 6 To, 9 To et 12 To, et sont disponibles sur la plate-forme de processeur Intel Cascade Lake.
    • Les VM M3 comportent jusqu'à 128 processeurs virtuels (vCPU) et jusqu'à 30,5 Go de mémoire par cVPU, et sont disponibles sur la plate-forme de processeur Intel Ice Lake.

    Guide sur la famille de machines optimisées pour les accélérateurs

    La famille de machines optimisées pour les accélérateurs est idéale pour les charges de travail de calcul CUDA (Compute Unified Device Architecture) massivement parallélisées, telles que le machine learning (ML) et le calcul hautes performances (HPC, High Performance Computing). Cette famille est la solution optimale pour les charges de travail nécessitant des GPU.

    • Les VM A3 sont dotées de 208 processeurs virtuels et 1 872 Go de mémoire, et sont disponibles sur la plate-forme de processeur Intel Sapphire Rapids.
    • Les VM A2 comportent 12 à 96 vCPU et jusqu'à 1 360 Go de mémoire. Elles sont disponibles sur la plate-forme de processeur Intel Cascade Lake.
    • Les VM G2 comportent 4 à 96 vCPU et jusqu'à 432 Go de mémoire. Elles sont disponibles sur la plate-forme de processeur Intel Cascade Lake.

    Comparaison des séries de machines

    Utilisez le tableau suivant pour comparer chaque famille de machine et déterminer la famille appropriée pour votre charge de travail. Après avoir consulté cette section, si vous ne savez toujours pas quelle famille convient le mieux à votre charge de travail, l'utilisation d'un type de machine à usage général constitue un bon point de départ. Pour en savoir plus sur tous les processeurs compatibles, consultez la page Plates-formes de processeur.

    Pour découvrir comment votre sélection affecte les performances des volumes de disque associés aux VM, consultez les pages suivantes :

    Comparez les caractéristiques de différents types de machines, de C3 à G2. Vous pouvez sélectionner des propriétés spécifiques dans le champ Choisir les propriétés de VM à comparer, afin de comparer ces propriétés sur tous les types de machines de VM dans le tableau ci-dessous.

    Usage général Usage général Général Usage général Usage général Usage général Usage général Économique Optimisé pour le stockage Optimisé pour le calcul Optimisé pour le calcul Optimisé pour le calcul Mémoire optimisée Mémoire optimisée Mémoire optimisée Optimisé pour les accélérateurs Optimisé pour les accélérateurs Optimisé pour les accélérateurs Optimisé pour les accélérateurs
    Intel Sapphire Rapids AMD EPYC Genoa Intel Cascade Lake et Ice Lake AMD EPYC Rome et EPYC Milan Intel Skylake, Broadwell, Haswell, Sandy Bridge et Ivy Bridge AMD EPYC Milan Ampere Altra Intel Skylake, Broadwell et Haswell, AMD EPYC Rome et EPYC Milan Intel Sapphire Rapids Intel Sapphire Rapids Intel Cascade Lake AMD EPYC Milan Intel Ice Lake Intel Cascade Lake Intel Skylake et Broadwell Intel Skylake, Broadwell, Haswell, Sandy Bridge et Ivy Bridge Intel Sapphire Rapids Intel Cascade Lake Intel Cascade Lake
    x86 x86 x86 x86 x86 x86 Arm x86 x86 x86 x86 x86 x86 x86 x86 x86 x86 x86 x86
    De 4 à 176 De 4 à 360 De 2 à 128 De 2 à 224 De 1 à 96 De 1 à 60 De 1 à 48 de 0,25 à 32 88 ou 176 88 De 4 à 60 De 2 à 112 32 à 128 De 208 à 416 De 40 à 160 De 1 à 96 208 De 12 à 96 4 à 96
    Thread Thread Thread Thread Thread Éléments de base Éléments de base Thread Thread Éléments de base Thread Thread Thread Thread Thread Thread Thread Thread Thread
    8 à 1 408 Go 8 à 2 880 Go 2 à 864 Go 2 à 896 Go 1,8 à 624 Go 4 à 240 Go 4 à 192 Go 1 à 128 Go 704 ou 1 408 Go 352 Go 16 à 240 Go 4 à 896 Go 976 à 3 904 Go 5 888 à 11 776 Go 961 à 3 844 Go 3,75 à 624 Go 1872 Go 85 à 1 360 Go 16 à 432 Go
    NVMe NVMe SCSI et NVMe SCSI et NVMe SCSI et NVMe SCSI et NVMe NVMe SCSI et NVMe NVMe NVMe SCSI et NVMe SCSI et NVMe NVMe SCSI SCSI et NVMe SCSI et NVMe NVMe SCSI et NVMe NVMe
    12 Tio 12 Tio 9 Tio 9 Tio 9 Tio 0 0 0 36 Tio 0 3 Tio 3 Tio 3 Tio 0 3 Tio 9 Tio 6 To 3 Tio 3 Tio
    Zonal et régional Zonal et régional Zonal et régional Zonal Zonal Zonal et régional Zonal Zonal Zonal Zonal Zonal et régional Zonal
    Zonal Zonal Zonal et régional Zonal et régional Zonal et régional Zonal Zonal Zonal et régional Zonal Zonal Zonal Zonal Zonal Zonal Zonal Zonal et régional Zonal Zonal Zonal
    Zonal Zonal Zonal et régional Zonal et régional Zonal et régional Zonal Zonal Zonal et régional Zonal Zonal Zonal Zonal Zonal Zonal Zonal et régional Zonal Zonal Zonal
    gVNIC gVNIC gVNIC et VirtIO-Net gVNIC et VirtIO-Net gVNIC et VirtIO-Net gVNIC et VirtIO-Net gVNIC gVNIC et VirtIO-Net gVNIC gVNIC gVNIC et VirtIO-Net gVNIC et VirtIO-Net gVNIC gVNIC et VirtIO-Net gVNIC et VirtIO-Net gVNIC et VirtIO-Net gVNIC gVNIC et VirtIO-Net gVNIC et VirtIO-Net
    23 à 100 Gbit/s 20 à 100 Gbit/s 10 à 32 Gbit/s 10 à 32 Gbit/s 2 à 32 Gbit/s 10 à 32 Gbit/s 10 à 32 Gbit/s 1 à 16 Gbit/s 23 à 100 Gbit/s Jusqu'à 200 Gbit/s 10 à 32 Gbit/s 10 à 32 Gbit/s 32 Gbit/s 32 Gbit/s 32 Gbit/s 2 à 32 Gbit/s 200 Gbit/s 24 à 100 Gbit/s 10 à 100 Gbit/s
    50 à 200 Gbit/s 50 à 200 Gbit/s 50 à 100 Gbit/s 50 à 100 Gbit/s 50 à 200 Gbit/s 50 à 100 Gbit/s 50 à 100 Gbit/s 50 à 100 Gbit/s 200 Gbit/s 50 à 100 Gbit/s 50 à 100 Gbit/s
    0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 8 16 8
    Remises sur engagement d'utilisation basées sur les ressources et remises sur engagement d'utilisation flexibles Remises sur engagement d'utilisation basées sur les ressources et remises sur engagement d'utilisation flexibles Remises sur engagement d'utilisation basées sur les ressources et remises sur engagement d'utilisation flexibles Remises sur engagement d'utilisation basées sur les ressources et remises sur engagement d'utilisation flexibles Remises sur engagement d'utilisation basées sur les ressources et remises sur engagement d'utilisation flexibles Remises sur engagement d'utilisation basées sur les ressources Remises sur engagement d'utilisation basées sur les ressources et remises sur engagement d'utilisation flexibles Remises sur engagement d'utilisation basées sur les ressources et remises sur engagement d'utilisation flexibles Remises sur engagement d'utilisation basées sur les ressources Remises sur engagement d'utilisation basées sur les ressources et remises sur engagement d'utilisation flexibles Remises sur engagement d'utilisation basées sur les ressources et remises sur engagement d'utilisation flexibles Remises sur engagement d'utilisation basées sur les ressources Remises sur engagement d'utilisation basées sur les ressources Remises sur engagement d'utilisation basées sur les ressources Remises sur engagement d'utilisation basées sur les ressources Remises sur engagement d'utilisation basées sur les ressources Remises sur engagement d'utilisation basées sur les ressources Remises sur engagement d'utilisation basées sur les ressources
    1.28 1,46 1.00 2,29 1,04 1,43 1,50 1.00 0,96

    GPU et VM

    Les GPU permettent d'accélérer les charges de travail. Ils sont compatibles avec les VM N1, A3, A2 et G2. Pour les VM qui utilisent des types de machines N1, vous pouvez associer des GPU à la VM pendant ou après sa création. Pour les VM qui utilisent des types de machines A3, A2 ou G2, les GPU sont automatiquement associés lors de la création de la VM. Les GPU ne peuvent pas être utilisés avec d'autres séries de machines.

    Les VM disposant de peu de GPU sont limitées à un nombre maximal de processeurs virtuels. En règle générale, un nombre plus élevé de GPU permet de créer des VM dotées d'une plus grande quantité de processeurs virtuels et de mémoire. Pour en savoir plus, consultez la page GPU sur Compute Engine.

    Étapes suivantes