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Lorsque vous créez un cluster Kubernetes dans Google Distributed Cloud (GDC) air-gapped, vous créez des pools de nœuds qui sont responsables de l'exécution de vos charges de travail de conteneurs dans le cluster. Vous provisionnez des nœuds en fonction des exigences de votre charge de travail de conteneur et pouvez les mettre à jour à mesure que vos exigences évoluent.
GDC fournit des types de machines prédéfinis pour vos nœuds de calcul, que vous pouvez sélectionner lorsque vous ajoutez un pool de nœuds.
Il existe également plusieurs façons de partitionner des instances de GPU distinctes à l'aide de la fonctionnalité MIG (Multi-Instance GPU).
Consultez les sections suivantes pour connaître les types de machines disponibles et la compatibilité avec les GPU.
Types de machines disponibles
GDC définit les types de machines avec certains paramètres pour un nœud de cluster Kubernetes, y compris le processeur, la mémoire et le GPU.
GDC propose différents types de machines pour différents usages.
Par exemple, les clusters utilisent n2-standard-4-gdc pour les charges de travail de conteneurs à usage général. Si vous prévoyez d'exécuter des notebooks d'intelligence artificielle (IA) et de machine learning (ML), vous devez provisionner des machines GPU, telles que a2-highgpu-1g-gdc.
Vous trouverez ci-dessous la liste de tous les types de machines prédéfinis GDC disponibles pour les nœuds de calcul des clusters Kubernetes :
Nom
Processeurs virtuels
Mémoire
GPU
n2-standard-4-gdc
4
16G
N/A
n2-standard-8-gdc
8
32G
N/A
n2-standard-16-gdc
16
64G
N/A
n2-standard-32-gdc
32
128G
N/A
n2-highmem-4-gdc
4
32G
N/A
n2-highmem-8-gdc
8
64G
N/A
n2-highmem-16-gdc
16
128G
N/A
n2-highmem-32-gdc
32
256 Go
N/A
a2-highgpu-1g-gdc
12
85G
1 x A100 40 Go
a2-ultragpu-1g-gdc
12
170G
1 x A100 80 Go
a2-ultragpu-2g-gdc
24
340G
2 x A100 80 Go
a3-highgpu-1g-gdc
28
240G
1 x H100 94 Go
a3-highgpu-2g-gdc
56
480G
2x H100 94 Go
a3-highgpu-4g-gdc
112
960G
4 x H100 94 Go
Profils de MIG compatibles
Cette section définit les schémas de partitionnement compatibles des profils MIG sur les GPU compatibles. Vous pouvez définir un schéma de partitionnement pour un pool de nœuds dans votre ressource personnalisée Cluster.
Pour savoir comment appliquer un schéma de partitionnement de GPU, consultez Ajouter un pool de nœuds.
GPU A100 40 Go
Le tableau suivant définit les profils MIG compatibles avec le GPU NVIDIA A100 40 Go :
Schéma de partitionnement
Partitions disponibles
1g.5gb
7x 1g.5gb
2g.10gb
3x 2g.10gb
3g.20gb
2x 3g.20gb
7g.40gb
1x 7g.40gb
mixed-1
1x 4g.20gb 1x 2g.10gb 1x 1g.5gb
mixed-2
1x 4g.20gb 3x 1g.5gb
mixed-3
1x 3g.20gb 2x 2g.10gb
mixed-4
1x 3g.20gb 1x 2g.10gb 2x 1g.5gb
mixed-5
1x 3g.20gb 4x 1g.5gb
mixed-6
3x 2g.10gb 1x 1g.5b
mixed-7
2x 2g.10gb 3x 1g.5b
mixed-8
1x 2g.10gb 5x 1g.5gb
GPU A100 80 Go
Le tableau suivant définit les profils MIG compatibles avec le GPU NVIDIA A100 80 Go :
Schéma de partitionnement
Partitions disponibles
1g.10gb
7x 1g.10gb
2g.20gb
3x 2g.20gb
3g.40gb
2x 3g.40gb
7g.80gb
1x 7g.80gb
mixed-1
1x 4g.40gb 1x 2g.20gb 1x 1g.10gb
mixed-2
1x 4g.40gb 3x 1g.10gb
mixed-3
1x 3g.40gb 2x 2g.20gb
mixed-4
1x 3g.40gb 1x 2g.20gb 2x 1g.10gb
mixed-5
1x 3g.40gb 4x 1g.10gb
mixed-6
3x 2g.20gb 1x 1g.10gb
mixed-7
2x 2g.20gb 3x 1g.10gb
mixed-8
1x 2g.20gb 5x 1g.10gb
GPU H100 94 Go
Le tableau suivant définit les profils MIG compatibles avec le GPU NVIDIA H100 94 Go :
Schéma de partitionnement
Partitions disponibles
1g.12gb
7x 1g.12gb
1g.24gb
7x 1g.24gb
2g.24gb
3x 2g.24gb
3g.47gb
2x 3g.47gb
4g.47gb
1x 4g.47gb
7g.94gb
1 x 7g.94gb
mixed-1
1x 4g.47gb 1x 3g.47gb
mixed-2
1 x 4,47 Go 1 x 2,24 Go 1 x 1,12 Go
mixed-3
1x 4,47 Go 3x 1,12 Go
mixed-4
1x 3g.47gb 2x 2g.24gb
mixed-5
1 x 3,47 Go 1 x 2,24 Go 2 x 1,12 Go
mixed-6
1 x 3,47 Go 4 x 1,12 Go
mixed-7
3x 2g.24gb 1x 1g.12gb
mixed-8
2x 2g.24gb 3x 1g.12gb
mixed-9
1x 2g.24gb 5x 1g.12gb
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Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eGoogle Distributed Cloud (GDC) air-gapped Kubernetes clusters utilize node pools for running container workloads, allowing for node provisioning and updates based on evolving requirements.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eGDC offers a variety of predefined machine types for worker nodes, including general-purpose options like \u003ccode\u003en2-standard-4-gdc\u003c/code\u003e and GPU-enabled options like \u003ccode\u003ea2-highgpu-1g-gdc\u003c/code\u003e for AI/ML workloads.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe Multi-Instance GPU (MIG) feature allows for partitioning GPU instances, and applying a chosen partitioning scheme will affect all the GPUs available in a specified node.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDifferent NVIDIA GPUs, such as A100 40GB, A100 80GB, and H100 94GB, have different supported MIG profiles, which define the available partitioning schemes and their specific configurations.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eSome machine types such as the a3-highgpu-1g-gdc and a3-highgpu-2g-gdc are in preview at the moment.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Cluster node machine types\n\nWhen you create a Kubernetes cluster in Google Distributed Cloud (GDC) air-gapped, you\ncreate node pools that are responsible for running your container workloads in\nthe cluster. You provision nodes based on your container workload requirements,\nand can update them as your requirements evolve.\n\nGDC provides predefined machine types for your worker\nnodes that are selectable when you\n[add a node pool](/distributed-cloud/hosted/docs/latest/gdch/platform/pa-user/manage-node-pools#add-a-node-pool).\nThere are also multiple ways to partition separate GPU instances using the\nMulti-Instance GPU (MIG) feature.\n\nReference the following sections for available machine types and GPU support.\n\nAvailable machine types\n-----------------------\n\nGDC defines machine types with some parameters\nfor a Kubernetes cluster node, which include CPU, memory, and GPU.\nGDC has various machine types for different purposes.\nFor example, clusters use `n2-standard-4-gdc` for general purpose container\nworkloads. If you plan to run artificial intelligence (AI) and\nmachine learning (ML) notebooks, you must provision GPU machines, such as\n`a2-highgpu-1g-gdc`.\n\nThe following is a list of all GDC predefined machine\ntypes available for Kubernetes cluster worker nodes:\n\n| **Preview:** The following machine types are in Preview:\n|\n| - a3-highgpu-1g-gdc\n| - a3-highgpu-2g-gdc\n|\n| For more information on Preview features, see [Feature stages](/distributed-cloud/hosted/docs/latest/gdch/resources/feature-stages#preview).\n\nSupported MIG profiles\n----------------------\n\nThis section defines the supported partitioning schemes of MIG profiles on\nsupported GPUs. You can define a partitioning scheme for a node pool in your\n`Cluster` custom resource.\n| **Important:** A partitioning scheme gets applied to all GPUs in a node. For example, the `a3-highgpu-4g-gdc` machine can support four iterations of the `7x 1g.12gb` GPU slicing because there are four GPUs available to the machine type.\n\nFor more information on how to apply a GPU partitioning scheme, see\n[Add a node pool](/distributed-cloud/hosted/docs/latest/gdch/platform/pa-user/manage-node-pools#add-a-node-pool).\n\n### A100 40GB GPU\n\nThe following table defines the MIG profiles supported on the A100 40GB NVIDIA\nGPU:\n\n### A100 80GB GPU\n\nThe following table defines the MIG profiles supported on the A100 80GB NVIDIA\nGPU:\n\n### H100 94GB GPU\n\nThe following table defines the MIG profiles supported on the H100 94GB NVIDIA\nGPU:"]]