מכונות Arm ב-Compute

ב-Google Cloud יש מגוון שרתים שמבוססים על Arm ב-Compute Engine, באמצעות סדרות המכונות N4A, ‏ C4A, ‏ A5X, ‏ A4X Max ו-A4X. ארכיטקטורת Arm מותאמת לחיסכון בחשמל, ולכן יכולה להניב מחיר טוב יותר לביצועים.

מעבדי Arm נפוצים בשרתים רגילים בגלל יעילות האנרגיה שלהם בהשוואה לשרתי x86. טלפונים ניידים ומחשבים ניידים הם דוגמאות למכשירים שפועלים עם מעבד Arm. במעבד Arm יש סט פקודות מצומצם, ולכן פחות פקודות מאפשרות מהירות ביצועים גבוהה יותר עם צריכת סוללה וחשמל נמוכה יותר.

ב-N4A נעשה שימוש במעבד Axion Arm של Google עם מעבד Neoverse N3. ב-C4A נעשה שימוש במעבד Axion Arm שמבוסס על מעבד Arm Neoverse V2. ‫Neoverse V2 הוא המעבד הראשון מסדרת V שכולל את שיפורי הביצועים, ההספק והאבטחה של Armv9. הוא מיועד למחשוב עתיר ביצועים, ללמידת מכונה ולמחשוב ענן למטרות כלליות.

כדאי להשתמש במכונות Arm לשימוש כללי מסוג N4A או C4A למטרות הבאות:

  • להריץ עומסי עבודה אינטנסיביים שדורשים יכולת להגדיל את השימוש במהירות לפי הצורך.
  • אופטימיזציה של יחס המחיר/ביצועים בעומסי עבודה (workloads) שתואמים ל-Arm.
  • פיתוח על גבי סטאקים מודרניים של תוכנות בקוד פתוח.
  • לפתח ולבדוק מערכות מוטמעות או מערכות לנייד שמשתמשות במעבד (CPU) של Arm.
  • בודקים אם עומס העבודה מתאים למעבד (CPU) של Arm.

כדי להשתמש במעבדי GPU עם מעבד מבוסס-Arm, צריך לבחור בסדרת המכונות A5X,‏ A4X Max או A4X, שפועלות בארכיטקטורה של NVIDIA בקנה מידה של ארון שרתים. למכונות בסדרות האלה מחוברים שבבי-על מסוג NVIDIA Vera Rubin או NVIDIA Grace Blackwell. סדרות המכונות האלה מותאמות לעומסי עבודה מקבילים של Compute Unified Device Architecture (CUDA).

כדאי להשתמש בסדרות המכונות עם אופטימיזציה למאיצים A5X,‏ A4X Max או A4X לכל אחת מהמטרות הבאות:

  • למידת מכונה (ML)
  • מחשוב עתיר ביצועים (HPC)
  • עומסי עבודה מקבילים בקנה מידה גדול

סדרות המכונות A5X,‏ A4X Max ו-A4X

בסדרות המכונות A5X,‏ A4X Max ו-A4X יש גם מעבדים מבוססי-Arm וגם יחידות GPU מצורפות. לכל סוג מכונה בסדרות האלה יש שני שקעים עם מעבדי NVIDIA Arm שמחוברים לארבעה מעבדים גרפיים עם תקשורת מהירה בין שבבים (NVLink-C2C).

  • ‫A5X: מכונות Bare Metal עם 176 מעבדי vCPU וזיכרון בנפח 1,440GB. הוא משתמש בשבבי-על של NVIDIA Vera Rubin, שיש להם שני מעבדי NVIDIA Vera Armv9.2 עם 88 ליבות (176 ליבות בסך הכול) וארבעה מעבדים גרפיים של NVIDIA Rubin שמציעים 288GB של זיכרון ברוחב פס גבוה (HBM4) לכל מעבד גרפי, ובסך הכול 1,152GB של זיכרון GPU. ‫A5X זמין כמכונת Bare Metal בסוג המכונה a5x-highgpu-4g-metal.
  • ‫A4X Max: סוגי מכונות עם עד 144‎ vCPUs ו-960GB זיכרון. הוא משתמש בשבבי-על מסוג NVIDIA GB300, עם מעבדי GPU מסוג B300 שמציעים זיכרון של 279GB לכל GPU. מכונות A4X Max זמינות כמכונות Bare Metal בסוג המכונה a4x-maxgpu-4g-metal.
  • ‫A4X: סוגי מכונות עם עד 140‎ vCPUs וזיכרון בנפח 884GB. הוא משתמש בשבבי-על מסוג NVIDIA GB200, עם מעבדי GPU מסוג B200 שמציעים זיכרון של 186GB לכל GPU. סדרת A4X זמינה בסוג המכונה a4x-highgpu-4g.

אפשרויות אחסון למכונות A5X,‏ A4X Max ו-A4X

מכונות A5X,‏ A4X Max ו-A4X תומכות באחסון מצורף של Google Cloud Hyperdisk. מכונות A5X כוללות אחסון בנפח 48,000GiB ב-SSD מקומי, ומכונות A4X Max ו-A4X כוללות אחסון בנפח 12,000GiB. במהלך יצירת המכונה, Compute Engine מצרף באופן אוטומטי את דיסקי ה-SSD המקומיים למכונות.

קובצי אימג' של מערכת ההפעלה

במכונות A5X,‏ A4X Max ו-A4X יש תמיכה בקובצי אימג' של מערכת ההפעלה שמבוססים על Arm וזמינים לכולם. אתם יכולים גם ליצור קובצי אימג' בהתאמה אישית באמצעות קובץ אימג' ציבורי של מערכת הפעלה מבוססת-Arm.

סדרת מכונות N4A

‫N4A הוא המכונה העדכנית ביותר שמבוססת על Google Axion, והיא מבוססת על מעבד Neoverse N3. ב-N4A יש סוגי מכונות עם עד 64 מעבדי vCPU ו-512GB של זיכרון DDR5, ותמיכה ביחידת עיבוד תשתית (IPU) של Titanium. ב-N4A נעשה שימוש בניהול דינמי של משאבים מהדור הבא, והוא זמין בסוגי המכונות standard,‏ highmem ו-highcpu עם אפשרות להתאים אישית את סוג המכונה ולהוסיף זיכרון מורחב.

מכונות N4A תומכות ברשתות סטנדרטיות של עד 50Gbps עם ממשק הרשת gVNIC. בנוסף, מכונות N4A תומכות בממשק הדיסק NVMe עם אחסון ב-Hyperdisk Balanced, ב-Hyperdisk Balanced High Availability וב-Hyperdisk Throughput.

סדרת מכונות C4A

‫C4A היא סדרת המכונות הראשונה שמבוססת על Arm, והיא מבוססת על מעבד Axion Arm64 של Google. ב-C4A יש סוגי מכונות עם עד 72 מעבדי vCPU וזיכרון DDR5 בנפח 576GB. ‫C4A זמין בסוגי המכונות standard,‏ highmem ו-highcpu.

ב-C4A יש שני סוגים של מכונות Bare Metal:

  • ‫c4a-highmem-96-metal עם מעבדי vCPU בנפח 96GB וזיכרון DDR5 בנפח 768GB
  • ‫c4a-standard-96-metal עם מעבדי vCPU בנפח 96GB וזיכרון DDR5 בנפח 384GB

מכונות C4A מבוססות על Titanium, שמשתמש בהעברת עומסים ברשת ומאפשר ביצועי רשת של Tier_1 לכל מכונה וירטואלית של עד 100Gbps עם ממשק הרשת gVNIC. ב-C4A יש גם תמיכה בממשקי הדיסק NVMe ו-IDPF עם נפחי Hyperdisk.

ריבוי הליכים בו-זמני (SMT)

בסדרת המכונות C4A, כל vCPU מגובה בליבה אחת ללא ריבוי הליכי משנה בו-זמניים (SMT). לכן, מכונות C4A מספקות ביצועים טובים יותר לכל vCPU בהשוואה למכונה עם SMT מופעל. למרות ש-SMT מספק יתרונות לעומסי עבודה מסוימים, ליבות עם שרשור יחיד הן אידיאליות לעומסי עבודה שדורשים משאבי מחשוב רבים, כי התהליכים יכולים לגשת לכל הליבה במקום לשתף אותה עם תהליכים אחרים.

קובצי אימג' של מערכת ההפעלה

מכונות C4A ו-N4A תומכות בקובצי אימג' של מערכת ההפעלה שמבוססים על Arm וזמינים לכולם. אתם יכולים גם ליצור קובצי אימג' בהתאמה אישית באמצעות קובץ אימג' מבוסס-Arm שזמין באופן ציבורי.

סדרת מכונות Tau T2A

סדרת המכונות Tau T2A Arm פועלת במעבד Ampere Altra Arm עם 64 ליבות, בתדר של ‎3.0 GHz לכל הליבות. בעזרת Tau T2A אפשר להריץ עומסי עבודה שפועלים בצורה הכי טובה, או באופן בלעדי, ב-Arm.

בסדרת המכונות Tau T2A יש מכונות עם קונפיגורציה מוגדרת (predefined) עם עד 48 ליבות פיזיות ו-4GB זיכרון לכל vCPU. סוגי המכונות Tau T2A פועלים בתוך צומת NUMA אחד.

במכונות מסוג Tau T2A אפשר להשתמש רק בממשק NVMe לאחסון, וב-Google virtual NIC (gVNIC)‎ לרשת. אין תמיכה בממשקי Virtio-Net ו-SCSI. כל קובצי האימג' של מערכת ההפעלה של Arm שזמינים לציבור מוגדרים לשימוש בממשקי NVMe ו-gVNIC. ‏gVNIC הוא ממשק רשת שתוכנן במיוחד ל-Compute Engine. הוא מספק ביצועים טובים יותר ותומך ברוחבי פס ובקצבי העברת נתונים גבוהים יותר ברשת.

בסדרת המכונות הזו, כל vCPU מגובה בליבה אחת ללא ריבוי הליכי משנה בו-זמניים (SMT).

המלצות לגבי עומסי עבודה

סדרת המכונות C4A היא בחירה מצוינת למגוון רחב של עומסי עבודה שדורשים הרחבה אופקית ומשאבי מחשוב רבים, במיוחד כשהיחס בין המחיר לביצועים הוא שיקול מרכזי. כדאי להשתמש ב-C4A כשפורסים עומסי עבודה כמו:

  • עיבוד נתוני למידת מכונה
  • הסקת מסקנות ופרסום מודלים של למידת מכונה (ML)
  • הצגת מודעות באפליקציות, באינטרנט ובמשחקים
  • פיתוח מערכות מוטמעות
  • פיתוח ב-CI/CD ב-Arm
  • קידוד, המרת קידוד ועיבוד של סרטונים ותמונות
  • הצגה ורשתות של פרסום בדיגיטל
  • שרתי מטמון
  • גילוי תרופות באמצעות מחשוב
  • פיתוח ל-Android
  • פיתוח תוכנה לרכבים אוטונומיים או רגילים

המאמרים הבאים