Google Distributed Cloud (GDC) 오프라인에서 Kubernetes 클러스터를 만들면 클러스터에서 컨테이너 워크로드를 실행하는 노드 풀이 생성됩니다. 컨테이너 워크로드 요구사항에 따라 노드를 프로비저닝하고 요구사항이 변경되면 업데이트할 수 있습니다.
GDC는 노드 풀을 추가할 때 선택할 수 있는 작업자 노드용 사전 정의된 머신 유형을 제공합니다.
멀티 인스턴스 GPU (MIG) 기능을 사용하여 별도의 GPU 인스턴스를 파티셔닝하는 방법도 여러 가지가 있습니다.
사용 가능한 머신 유형 및 GPU 지원은 다음 섹션을 참고하세요.
사용 가능한 머신 유형
GDC는 CPU, 메모리, GPU를 포함하는 Kubernetes 클러스터 노드의 일부 매개변수를 사용하여 머신 유형을 정의합니다.
GDC에는 다양한 용도의 여러 머신 유형이 있습니다.
예를 들어 클러스터는 범용 컨테이너 워크로드에 n2-standard-4-gdc를 사용합니다. 인공지능 (AI) 및 머신러닝 (ML) 노트북을 실행하려면 a2-highgpu-1g-gdc와 같은 GPU 머신을 프로비저닝해야 합니다.
다음은 Kubernetes 클러스터 작업자 노드에 사용할 수 있는 모든 GDC 사전 정의된 머신 유형의 목록입니다.
이름
vCPU
메모리
GPU
n2-standard-4-gdc
4
16G
해당 사항 없음
n2-standard-8-gdc
8
32G
해당 사항 없음
n2-standard-16-gdc
16
64G
해당 사항 없음
n2-standard-32-gdc
32
128G
해당 사항 없음
n2-highmem-4-gdc
4
32G
해당 사항 없음
n2-highmem-8-gdc
8
64G
해당 사항 없음
n2-highmem-16-gdc
16
128G
해당 사항 없음
n2-highmem-32-gdc
32
256G
해당 사항 없음
a2-highgpu-1g-gdc
12
85G
1x A100 40GB
a2-ultragpu-1g-gdc
12
170G
A100 80GB 1개
a2-ultragpu-2g-gdc
24
340G
2x A100 80GB
a3-highgpu-1g-gdc
28
240G
1x H100 94GB
a3-highgpu-2g-gdc
56
480G
2x H100 94GB
a3-highgpu-4g-gdc
112
960G
4x H100 94GB
지원되는 MIG 프로필
이 섹션에서는 지원되는 GPU에서 MIG 프로필의 지원되는 파티셔닝 스키마를 정의합니다. Cluster 커스텀 리소스에서 노드 풀의 파티셔닝 스키마를 정의할 수 있습니다.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["이해하기 어려움","hardToUnderstand","thumb-down"],["잘못된 정보 또는 샘플 코드","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["필요한 정보/샘플이 없음","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 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:"]]
