このドキュメントでは、仮想マシン（VM）インスタンスの説明に使用される Google Cloud Console の用語を定義します。VM は、アプリの開発とワークロードの実行に使用する基盤となるハードウェアです。すべての VM はマシン ファミリー別に分類されます。第 2 世代の汎用 VM には、E2、E2 共有コア、N2、N2D があります。N1 と N1 の共有コア VM は第 1 世代です。M2 メモリ最適化 VM を除き、すべてのマシン ファミリーはプリエンプティブル VM をサポートしています。
- 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。
- コンピューティング最適化 - 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です。
- メモリ最適化 - 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 12 TB のメモリを搭載した、メモリ使用量の多いワークロードに最適です。
- 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）などの超並列 Compute Unified Device Architecture（CUDA）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肢です。
マシンの構成は、次の用語で定義されます。
- 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の構成の厳選された一連のセット。VM の作成プロセスでは、お好みのマシン ファミリーを選択して、VM を構成します。
- シリーズ: コンソールでは、マシン ファミリーがシリーズの世代によってさらに分類されます。新しい VM は第 2 世代にリストされ、古い VM は第 1 世代の下に表示されます。
- マシンタイプ: すべてのマシン ファミリーには、多様なワークロード要件に合わせて固有の vCPU とメモリの比率が事前定義されたマシン形状があります。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、汎用 VM 用のカスタムマシンを作成できます。
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VM で使用するリソースは課金対象となります。VM を作成するときに、インスタンスのマシンタイプを選択すると、VM インスタンスの料金ページに説明されているように課金対象となります。具体的には、リソースベースの課金モデル説明されているように、vCPU とメモリ量ごとに課金されます。継続利用割引や確約利用割引などが適用されます。
各マシンタイプで計算される時間および月単位の料金については、VM インスタンスの料金をご覧ください。
マシン ファミリー カテゴリ
汎用マシン ファミリーは、多様なワークロードで優れたコスト パフォーマンスを発揮するさまざまなマシンタイプを提供します。
- コストが最適化された E2 VM は、vCPU あたり最大 8 GB で最大 128 GB のメモリを有する最大 32 個の vCPU を提供します。E2 VM には、VM 作成時に選択した 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。E2 VM は、特に確約利用割引と組み合わせた場合、Compute Engine で最低価格のさまざまなコンピューティング リソースを提供します。
- N2 VM は、80 個までの vCPU、vCPU 1 個あたり 8 GB のメモリを Intel Cascade Lake CPU プラットフォームで使用できます。
- N2D VM は、224 個までの vCPU、vCPU 1 個あたり 8 GB のメモリを 第 2 世代の AMD EPYC Rome プラットフォームで使用できます。
- N1 VM は、96 個までの vCPU、vCPU 1 個あたり最大 6.5 GB のメモリを、Intel Sandy Bridge、Ivy Bridge、Haswell、Broadwell、Skylake CPU のプラットフォームで使用できます。
共有コア VM は、汎用ファミリーの E2 と N1 で使用できます。これらの VM は物理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の実行に使用できる費用対効果の高い方法です。
- E2:
e2-micro、e2-small、e2-medium共有コア VM には、短時間のバーストに使用できる 2 つの vCPU があります。 - N1:
f1-micro、g1-small共有コア VM は、短時間のバーストに使用できる最大 1 つの vCPU を持ちます。
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です。コンピューティング最適化 VM は Intel スケーラブル プロセッサ（Cascade Lake）で動作し、全コアターボ時には最大 3.8 GHz の周波数を維持します。
メモリ最適化マシン ファミリーは、メモリ使用量の多いワークロードに最適な VM を提供します。メモリ最適化 VM は他のマシン ファミリーよりもコアあたりのメモリ容量が多く、最大 12 TB です。
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 Compute Unified Device Architecture（CUDA）コンピューティング ワークロードに最適です。アクセラレータ最適化 VM は、GPU を必要とするワークロードに最適な選択肢です。
マシン ファミリーに関する推奨事項
ワークロードに適した VM の選択方法については、VM の推奨事項をご覧ください。
次の表に、ワークロードごとの VM の推奨を示します。
| 汎用 | ワークロードに最適化 | |||
|---|---|---|---|---|
| 低価格 | バランス | 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 | M2、M1 | C2 | 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 | 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 |
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マシン ファミリーの比較
次の表を使用して、マシン ファミリーの各カテゴリを比較し、ワークロードに適したものを判断します。このセクションを確認した後でも、ワークロードに最適なマシン ファミリーがわからない場合は、汎用マシンから開始してください。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。
VM の選択が VM に接続されている永続ディスクのパフォーマンスにどのように影響するかについては、永続ディスクと VM の構成をご覧ください。
| マシン ファミリー | vCPU | 1 vCPU あたりのメモリ | プロセッサ | VM のカスタマイズ | ローカル SSD | 継続利用割引 | プリエンプティブル VM |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 汎用 E2 1 | 2～32 | 0.5～8 GB2 |
|
○ | × | × | ○ |
| E2 共有コア1 | 0.25～1 | 0.5～8 GB |
|
○ | × | × | ○ |
| 汎用 N2 | 2～80 | 0.5～8 GB |
|
○ | ○ | ○ | ○ |
| 汎用 N2D 3 | 2～224 | 0.5～8 GB |
|
○ | ○ | ○ | ○ |
| 汎用 N1 | 1～96 | 0.95～6.5 GB |
|
○ | ○ | ○ | ○ |
| N1 共有コア | 0.2～0.5 | 3.0～3.4 GB |
|
× | × | ○ | ○ |
| C2 コンピューティング最適化 | 4～60 | 4 GB |
|
× | ○ | ○ | ○ |
| M1 メモリ最適化 megamem | 96 | 14.9 GB |
|
× | ○ | ○ | ○ |
| M1 メモリ最適化 ultramem | 40～160 | 28.3 GB |
|
× | × | ○ | ○ |
| M2 メモリ最適化 ultramem | 208～416 | 28.3 GB |
|
× | × | ○ | × |
| A2 アクセラレータ最適化 high-gpu | 12～96 | 7 GB |
|
× | ○ | × | ○ |
| A2 アクセラレータ最適化 mega-gpu | 96 | 14 GB |
|
× | ○ | × | ○ |
2 E2 VM は、最大 128 GB の合計メモリ量をサポートします。
3 N2D 標準 VM とハイ CPU VM は、最大 224 個の vCPU を持ちます。
GPU と VM
GPU は高速化とワークロードのために使用されます。GPU は、汎用 N1 VM またはアクセラレータ最適化 A2 VM にのみ接続できます。GPU は、他のマシン ファミリーではサポートされていません。
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。