Informazioni sulle famiglie di macchine

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Questo documento descrive le famiglie di macchine, le serie di macchine e i tipi di macchine tra cui puoi scegliere per creare un'istanza di una macchina virtuale (VM) con le risorse necessarie. Quando crei una VM, selezioni un tipo di macchina da una famiglia di macchine e determina le risorse disponibili per tale VM. Puoi scegliere tra diverse famiglie di macchine e ognuna è organizzata ulteriormente in serie di macchine e tipi di macchine predefinite all'interno di ogni serie. Ad esempio, all'interno della serie N2 nella famiglia di macchine per uso generico, puoi selezionare il tipo di macchina n2-standard-4.

Tutte le serie di macchine supportano VM prerilasciabili, ad eccezione della serie di macchine M2.

Nota: si tratta di un elenco di famiglie di macchine di Compute Engine. Per una spiegazione dettagliata di ogni famiglia, consulta le seguenti pagine:
  • Uso generico: offre il miglior rapporto prezzo/prestazioni per vari carichi di lavoro.
  • Ottimizzato per il calcolo: prestazioni massime per core su Compute Engine e ottimizzate per carichi di lavoro che richiedono molta potenza di calcolo.
  • Ottimizzato per la memoria: ideale per carichi di lavoro che richiedono molta memoria, offre più memoria per core rispetto alle altre famiglie di macchine, con un massimo di 12 TB di memoria.
  • Ottimizzato per l'acceleratore, ideale per carichi di lavoro di elaborazione Compute Engine unificati in modo massiccio (CUDA), come machine learning (ML) e computing ad alte prestazioni. Questa famiglia è l'opzione migliore per i carichi di lavoro che richiedono GPU.

In breve, questo documento descrive i seguenti termini:

  • Famiglia di macchine: un insieme selezionato di configurazioni di processori e hardware ottimizzate per carichi di lavoro specifici. Quando crei un'istanza VM, scegli un tipo di macchina predefinita o personalizzata della tua famiglia di macchine preferita.

  • Serie: le famiglie di macchine sono ulteriormente classificate per serie e generazione. Ad esempio, la serie N1 all'interno della famiglia di macchine per uso generico è la versione precedente della serie N2. In genere, le generazioni di una serie di macchine utilizzano un numero più elevato per descrivere la nuova generazione. Ad esempio, la serie N2 è la più recente generazione della serie N1.

  • Tipo di macchina: ogni serie di macchine ha tipi di macchine predefinite che forniscono un set di risorse per la tua VM. Se un tipo di macchina predefinito non soddisfa le tue esigenze, puoi anche crearne uno personalizzato.

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Fatturazione

Ti verranno addebitati i costi per le risorse utilizzate da un'istanza VM. Le VM vengono fatturate come descritto nella pagina dei prezzi delle istanze VM. In particolare, ti saranno addebitati i costi di ogni vCPU e GB di memoria individualmente, come descritto nel modello di fatturazione basato sulle risorse. Vengono applicati sconti applicabili, come sconti per utilizzo sostenuto e sconti per impegno di utilizzo.

Per vedere il costo orario e mensile calcolato per ogni tipo di macchina, consulta i prezzi delle istanze VM.

Categorie di macchine

La famiglia di macchine per uso generico offre diverse serie di macchine con il miglior rapporto prezzo/prestazioni per una varietà di carichi di lavoro.

  • Le serie di macchine E2 ottimizzate per i costi hanno fino a 32 vCPU con fino a 128 GB di memoria con un massimo di 8 GB per vCPU. La serie di macchine E2 ha una piattaforma CPU predefinita, che esegue un processore Intel o la seconda generazione di processore AMD EPYC Rome. Il processore viene selezionato quando crei la VM. Questa serie di macchine offre una serie di risorse di calcolo al prezzo più basso su Compute Engine, in particolare se abbinate agli sconti per impegno di utilizzo.
  • La serie di macchine N2 ha fino a 128 vCPU, 8 GB di memoria per vCPU ed è disponibile sulle piattaforme CPU Intel Ice e Cascade Lake.
  • La serie di macchine N2D ha fino a 224 vCPU, 8 GB di memoria per vCPU ed è disponibile sulle piattaforme AMD EPYC Rome di terza generazione e AMD EPYC di terza generazione.
  • Le serie di macchine Tau T2D offrono un set di funzionalità ottimizzato per lo scale out. Ogni VM può avere fino a 60 vCPU, 4 GB di memoria per vCPU ed è disponibile su processori AMD EPYC Milan di terza generazione. Nella serie di macchine T2D di Tau è disabilitata il thread-threading, pertanto una vCPU equivale a un intero core.
  • Le serie di macchine N1 hanno fino a 96 vCPU, 6,5 GB di memoria per vCPU e sono disponibili sulle piattaforme Intel Sandy Bridge, Ivy Bridge, Haswell, Broadwell e Skylake.

Le serie E2 e N1 sono serie di macchine con core condivisi. I tipi di macchine in queste serie condividono un core fisico che può essere un metodo conveniente per l'esecuzione di app di piccole dimensioni che non richiedono risorse.

  • E2: offre 2 vCPU per brevi periodi.

  • N1: offre tipi di macchine con core condivisi f1-micro e g1-small, per cui è disponibile fino a 1 vCPU per brevi periodi di burst.

La famiglia di macchine ottimizzate per il calcolo offre le massime prestazioni per core su Compute Engine ed è ottimizzata per carichi di lavoro che richiedono molta potenza di calcolo. Le serie di macchine di questa famiglia sono basate su un processore scalabile Intel (Cascade Lake) in grado di supportare un turbo all-core fino a 3,9 GHz o il processore AMD EPYC Milan di terza generazione che offre una frequenza di incremento massima di 3,5 GHz.

  • Le VM C2 offrono fino a 60 vCPU, 4 GB di memoria per vCPU e sono disponibili sulla piattaforma CPU Intel Cascade Lake.
  • Le VM C2D offrono fino a 112 vCPU, 4 GB di memoria per vCPU e sono disponibili sulla piattaforma AMD EPYC Milan di terza generazione.

La famiglia di macchine ottimizzate per la memoria dispone di serie di macchine ideali per i carichi di lavoro che richiedono molta memoria. Questa famiglia offre più memoria per core rispetto a qualsiasi altra famiglia di macchine, con un massimo di 12 TB di memoria.

La famiglia di macchine ottimizzate per l'acceleratore è l'ideale per i carichi di lavoro di computing Unified Device Architettura (CUDA) parallelamente, come machine learning (ML) e prestazioni elevate. Questa famiglia è la scelta ottimale per i carichi di lavoro che richiedono GPU.

Consigli per serie e famiglie di macchine

La tabella seguente fornisce suggerimenti per i diversi carichi di lavoro.

Tipo di carico di lavoro
Carichi di lavoro generici Carichi di lavoro ottimizzati
Ottimizzazione dei costi Bilanciato Scale out ottimizzato Ottimizzato per la memoria Ottimizzato per il calcolo Ottimizzate per l'acceleratore
E2 N2, N2D, N1 Tau T2D M1, M1 C2, C2D A2
Computing quotidiano a un costo inferiore Equilibrio prezzo/prestazioni su una vasta gamma di forme di VM Prestazioni/costi migliori per i carichi di lavoro che prevedono lo scale out Carichi di lavoro con memoria ultra elevata Prestazioni ultra elevate per carichi di lavoro che richiedono molta potenza di calcolo Ottimizzato per carichi di lavoro di computing ad alte prestazioni
  • Pubblicazione sul Web
  • Pubblicazione di app
  • App di backoffice
  • Database di piccole e medie dimensioni
  • Microservizi
  • Desktop virtuali
  • Ambienti di sviluppo
  • Pubblicazione sul Web
  • Pubblicazione di app
  • App di backoffice
  • Database di grandi dimensioni
  • Cache
  • Media/streaming
  • Carichi di lavoro che prevedono lo scale out
  • Pubblicazione sul Web
  • Microservizi containerizzati
  • Transcodifica multimediale
  • Applicazioni Java su larga scala
  • Database in memoria di medie dimensioni, come SAP HANA
  • Database in memoria e analisi in memoria
  • Microsoft SQL Server e database simili
  • Carichi di lavoro vincolati al calcolo
  • Gestione del Web ad alte prestazioni
  • Giochi (Server di giochi AAA)
  • Pubblicazione di annunci
  • Computing ad alte prestazioni (HPC)
  • Transcodifica multimediale
  • AI/ML
  • Addestramento e inferenza ML abilitato per CUDA
  • HPC (computing ad alte prestazioni)
  • Massiccio calcolo parallelo
  • Dopo aver creato una VM, puoi utilizzare i consigli relativi al dimensionamento ottimale per ottimizzare l'utilizzo delle risorse in base al carico di lavoro. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Applicare i suggerimenti sui tipi di macchine per le istanze VM.

    Confronto tra le serie di macchine

    Utilizza la tabella seguente per confrontare ciascuna famiglia di macchine e determinare quale sia appropriata per il carico di lavoro.

    Se dopo aver esaminato questa sezione non sai ancora quale famiglia sia la più adatta al tuo carico di lavoro, inizia con la famiglia di macchine per uso generico. Consulta le piattaforme CPU per i dettagli su tutti i processori supportati.

    Per informazioni su come la selezione influisce sulle prestazioni dei dischi permanenti collegati alle tue VM, consulta la sezione Prestazioni del disco per tipo di macchina e numero di vCPU.

    Confronta le caratteristiche dei diversi tipi di macchina, da N1 ad A2. Puoi selezionare proprietà specifiche da confrontare tra tutti i tipi di macchine VM.

    Uso generico Uso generico Uso generico Scale out ottimizzato per uso generico Ottimizzazione dei costi Ottimizzato per il calcolo Ottimizzato per il calcolo Ottimizzato per la memoria Ottimizzato per la memoria Ottimizzato per l'acceleratore Ottimizzato per l'acceleratore
    Skylake, Broadwell, Haswell, Sandy Bridge e Ivy Bridge Lago Cascade e Lago di ghiaccio AMD EPYC Roma e AMD EPYC Milano AMD EPYC Milano Skylake, Broadwell, Haswell, AMD EPYC Rome e AMD EPYC Milan Lago Cascade AMD EPYC Milano Skylake e Broadwell Lago Cascade Skylake, Broadwell, Haswell, Sandy Bridge e Ivy Bridge Lago Cascade
    1 - 96 Da 2 a 128 da 2 a 224 Da 1 a 60 Da 0,25 a 32 Da 4 a 60 Da 2 a 112 Da 40 a 160 208 a 416 1 - 96 12 - 96
    Thread Thread Thread Core Thread Thread Thread Thread Thread Thread Thread
    Da 1,8 a 624 GB Da 2 a 864 GB Da 2 a 896 GB Da 4 a 240 GB Da 1 a 128 GB Da 16 a 240 GB Da 4 a 896 GB Da 961 a 3844 GB Da 5888 a 11776 GB Da 3,75 a 624 GB Da 85 a 1360 GB
    - - - - - - -
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    SCSI e NVMe SCSI e NVMe SCSI e NVMe SCSI e NVMe SCSI e NVMe SCSI e NVMe SCSI e NVMe SCSI e NVMe SCSI e NVMe SCSI e NVMe SCSI e NVMe
    - - -
    9 TB 9 TB 9 TB 0 0 3 TB 3 TB 3 TB 0 9 TB 3 TB
    Rete a livello di zona e di area geografica Rete a livello di zona e di area geografica Rete a livello di zona e di area geografica Di zona Di zona Di zona Di zona Di zona Di zona Rete a livello di zona e di area geografica Di zona
    Rete a livello di zona e di area geografica Rete a livello di zona e di area geografica Rete a livello di zona e di area geografica Di zona Di zona Di zona Di zona Di zona Di zona Rete a livello di zona e di area geografica Di zona
    Rete a livello di zona e di area geografica Rete a livello di zona e di area geografica Rete a livello di zona e di area geografica Di zona Di zona Di zona Di zona Di zona Di zona Rete a livello di zona e di area geografica Di zona
    - - - - - - - -
    gVNIC e VirtIO-Net gVNIC e VirtIO-Net gVNIC e VirtIO-Net gVNIC e VirtIO-Net gVNIC e VirtIO-Net gVNIC e VirtIO-Net gVNIC e VirtIO-Net gVNIC e VirtIO-Net gVNIC e VirtIO-Net gVNIC e VirtIO-Net gVNIC e VirtIO-Net
    Da 2 a 32 GBit Da 10 a 32 Gbps Da 10 a 32 Gbps Da 10 a 32 Gbps Da 1 a 16 Gbps Da 10 a 32 Gbps Da 10 a 32 Gbps 32 Gbps 32 Gbps Da 2 a 32 Gbps Da 24 a 100 Gbps
    - Da 50 a 100 Gbps Da 50 a 100 Gbps - - Da 50 a 100 Gbps Da 50 a 100 Gbps - - - Da 50 a 100 Gbps
    0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 16
    SUD, CUD e Spot SUD, CUD e Spot SUD, CUD e Spot sconto per impegno di utilizzo (CUD) e Spot sconto per impegno di utilizzo (CUD) e Spot SUD, CUD e Spot SUD, CUD e Spot SUD, CUD e Spot SUD e CUD sconto per impegno di utilizzo (CUD) e Spot sconto per impegno di utilizzo (CUD) e Spot
    1,00 1,28 1,46 2,29 1,04 1,43 1,50 0,96 1,00 - -

    GPU e VM

    Le GPU vengono utilizzate per accelerare i carichi di lavoro. Puoi collegare le GPU alle VM solo utilizzando la serie di macchine N1 o la serie di macchine A2. Le GPU non sono supportate da altre serie di macchine.

    Le VM con un numero di GPU inferiore sono limitate a un numero massimo di vCPU. In generale, un numero più elevato di GPU consente di creare istanze con un numero più elevato di vCPU e memoria. Per ulteriori informazioni, consulta GPU su Compute Engine.

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