Bandwidth jaringan yang lebih tinggi dapat meningkatkan performa instance GPU Anda untuk mendukung workload terdistribusi yang berjalan di Compute Engine.
Bandwidth jaringan maksimum yang tersedia untuk instance dengan GPU terpasang di Compute Engine adalah sebagai berikut:
- Untuk instance yang dioptimalkan akselerator A4 dan A3, Anda bisa mendapatkan bandwidth jaringan maksimum hingga 3.600 Gbps, berdasarkan jenis mesin.
- Untuk instance yang dioptimalkan akselerator A2 dan G2, Anda bisa mendapatkan bandwidth jaringan maksimum hingga 100 Gbps, berdasarkan jenis mesin.
- Untuk instance tujuan umum N1 yang memiliki GPU P100 dan P4 yang terpasang, tersedia bandwidth jaringan maksimum sebesar 32 Gbps. Tarif ini serupa dengan tarif maksimum yang tersedia untuk instance N1 yang belum memasang GPU. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang bandwidth jaringan, lihat kecepatan data keluar maksimum.
- Untuk instance tujuan umum N1 yang memasang GPU T4 dan V100, Anda bisa mendapatkan bandwidth jaringan maksimum hingga 100 Gbps, berdasarkan kombinasi jumlah GPU dan vCPU.
Meninjau bandwidth jaringan dan pengaturan NIC
Gunakan bagian berikut untuk meninjau pengaturan jaringan dan kecepatan bandwidth untuk setiap jenis mesin GPU.
Jenis mesin A4 dan A3 Ultra
Jenis mesin A4 memiliki GPU NVIDIA B200 yang terpasang dan jenis mesin A3 Ultra memiliki GPU NVIDIA H200 141 GB yang terpasang.
Jenis mesin ini menyediakan delapan kartu antarmuka jaringan (NIC) NVIDIA ConnectX-7 (CX7) dan dua NIC virtual Google (gVNIC). Delapan NIC CX7 memberikan total bandwidth jaringan sebesar 3.200 Gbps. NIC ini hanya ditujukan untuk komunikasi GPU ke GPU dengan bandwidth tinggi dan tidak dapat digunakan untuk kebutuhan jaringan lainnya seperti akses internet publik. Seperti yang diuraikan dalam diagram berikut, setiap NIC CX7 disejajarkan dengan satu GPU untuk mengoptimalkan akses memori non-seragam (NUMA). Kedelapan GPU dapat berkomunikasi dengan cepat satu sama lain dengan menggunakan jembatan NVLink semua ke semua yang menghubungkannya. Dua kartu antarmuka jaringan gVNIC lainnya adalah NIC cerdas yang menyediakan bandwidth jaringan tambahan sebesar 400 Gbps untuk persyaratan jaringan tujuan umum. Jika digabungkan, kartu antarmuka jaringan akan memberikan total bandwidth jaringan maksimum 3.600 Gbps untuk mesin ini.
Untuk menggunakan beberapa NIC ini, Anda perlu membuat 3 jaringan Virtual Private Cloud sebagai berikut:
- 2 jaringan VPC: setiap NIC gVNIC harus dilampirkan ke jaringan VPC yang berbeda
- 1 jaringan VPC untuk RDMA : delapan CX7 NIC berbagi jaringan VPC yang sama
Untuk menyiapkan jaringan ini, lihat Membuat jaringan VPC dalam dokumentasi AI Hypercomputer.
VM A4
| Jenis mesin | Jumlah GPU | Memori GPU* (GB HBM3e) |
Jumlah vCPU† | Memori VM (GB) | SSD Lokal Terpasang (GiB) | Jumlah NIC fisik | Bandwidth jaringan maksimum (Gbps)‡ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
a4-highgpu-8g |
8 | 1.440 | 224 | 3.968 | 12.000 | 10 | 3.600 |
*Memori GPU adalah memori di perangkat GPU yang dapat digunakan untuk
penyimpanan data sementara. Memori ini terpisah dari memori VM dan
dirancang secara khusus untuk menangani permintaan bandwidth yang lebih tinggi dari
workload yang intensif grafis.
† vCPU diimplementasikan sebagai hyper-thread hardware tunggal di salah satu
platform CPU yang tersedia.
‡Bandwidth traffic keluar maksimum tidak boleh melebihi jumlah yang diberikan. Bandwidth
traffic keluar yang sebenarnya bergantung pada alamat IP tujuan dan faktor lainnya.
Lihat Bandwidth jaringan.
VM A3 Ultra
| Jenis mesin | Jumlah GPU | Memori GPU* (GB HBM3e) |
Jumlah vCPU† | Memori VM (GB) | SSD Lokal Terpasang (GiB) | Jumlah NIC fisik | Bandwidth jaringan maksimum (Gbps)‡ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
a3-ultragpu-8g |
8 | 1128 | 224 | 2.952 | 12.000 | 10 | 3.600 |
*Memori GPU adalah memori di perangkat GPU yang dapat digunakan untuk
penyimpanan data sementara. Memori ini terpisah dari memori VM dan
dirancang secara khusus untuk menangani permintaan bandwidth yang lebih tinggi dari
workload yang intensif grafis.
† vCPU diimplementasikan sebagai hyper-thread hardware tunggal di salah satu
platform CPU yang tersedia.
‡Bandwidth traffic keluar maksimum tidak boleh melebihi jumlah yang diberikan. Bandwidth
traffic keluar yang sebenarnya bergantung pada alamat IP tujuan dan faktor lainnya.
Lihat Bandwidth jaringan.
Jenis mesin A3 Mega, High, dan Edge
Jenis mesin ini memiliki GPU H100 80 GB yang terpasang. Setiap jenis mesin ini memiliki jumlah GPU, jumlah vCPU, dan ukuran memori tetap.
- VM A3 dengan satu NIC: Untuk VM A3 dengan 1 hingga 4 GPU yang terpasang, hanya satu kartu antarmuka jaringan fisik (NIC) yang tersedia.
- VM A3 Multi-NIC: Untuk VM A3 dengan 8 GPU yang terpasang,
beberapa NIC fisik tersedia. Untuk jenis mesin A3 ini, NIC disusun sebagai berikut di
bus Peripheral Component Interconnect Express (PCIe):
- Untuk jenis mesin A3 Mega: pengaturan NIC 8+1 tersedia. Dengan pengaturan ini, 8 NIC berbagi bus PCIe yang sama, dan 1 NIC berada di bus PCIe terpisah.
- Untuk jenis mesin A3 High: pengaturan NIC 4+1 tersedia. Dengan pengaturan ini, 4 NIC berbagi bus PCIe yang sama, dan 1 NIC berada di bus PCIe terpisah.
- Untuk jenis mesin A3 Edge: pengaturan NIC 4+1 tersedia. Dengan pengaturan ini, 4 NIC berbagi bus PCIe yang sama, dan 1 NIC berada di bus PCIe terpisah. 5 NIC ini menyediakan total bandwidth jaringan sebesar 400 Gbps untuk setiap VM.
NIC yang menggunakan bus PCIe yang sama, memiliki perataan akses memori non-seragam (NUMA) dari satu NIC per dua GPU NVIDIA H100 80 GB. NIC ini ideal untuk komunikasi GPU ke GPU dengan bandwidth tinggi khusus. NIC fisik yang berada di bus PCIe terpisah sangat ideal untuk kebutuhan jaringan lainnya. Untuk petunjuk cara menyiapkan jaringan untuk VM A3 High dan A3 Edge, lihat menyiapkan jaringan MTU frame jumbo.
A3 Mega
| Jenis mesin | Jumlah GPU | Memori GPU* (GB HBM3) |
Jumlah vCPU† | Memori VM (GB) | SSD Lokal Terpasang (GiB) | Jumlah NIC fisik | Bandwidth jaringan maksimum (Gbps)‡ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
a3-megagpu-8g |
8 | 640 | 208 | 1.872 | 6.000 | 9 | 1.800 |
A3 Tinggi
| Jenis mesin | Jumlah GPU | Memori GPU* (GB HBM3) |
Jumlah vCPU† | Memori VM (GB) | SSD Lokal Terpasang (GiB) | Jumlah NIC fisik | Bandwidth jaringan maksimum (Gbps)‡ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
a3-highgpu-1g |
1 | 80 | 26 | 234 | 750 | 1 | 25 |
a3-highgpu-2g |
2 | 160 | 52 | 468 | 1.500 | 1 | 50 |
a3-highgpu-4g |
4 | 320 | 104 | 936 | 3.000 | 1 | 100 |
a3-highgpu-8g |
8 | 640 | 208 | 1.872 | 6.000 | 5 | 1.000 |
A3 Edge
| Jenis mesin | Jumlah GPU | Memori GPU* (GB HBM3) |
Jumlah vCPU† | Memori VM (GB) | SSD Lokal Terpasang (GiB) | Jumlah NIC fisik | Bandwidth jaringan maksimum (Gbps)‡ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
a3-edgegpu-8g |
8 | 640 | 208 | 1.872 | 6.000 | 5 |
|
*Memori GPU adalah memori di perangkat GPU yang dapat digunakan untuk
penyimpanan data sementara. Memori ini terpisah dari memori VM dan
dirancang secara khusus untuk menangani permintaan bandwidth yang lebih tinggi dari
workload yang intensif grafis.
† vCPU diimplementasikan sebagai hyper-thread hardware tunggal di salah satu
platform CPU yang tersedia.
‡Bandwidth traffic keluar maksimum tidak boleh melebihi jumlah yang diberikan. Bandwidth
traffic keluar yang sebenarnya bergantung pada alamat IP tujuan dan faktor lainnya.
Lihat Bandwidth jaringan.
Jenis mesin A2
Setiap jenis mesin A2 memiliki jumlah tetap GPU NVIDIA A100 40 GB atau NVIDIA A100 80 GB yang terpasang. Setiap jenis mesin juga memiliki jumlah vCPU dan ukuran memori tetap.
Seri mesin A2 tersedia dalam dua jenis:
- A2 Ultra: jenis mesin ini memiliki GPU A100 80 GB dan disk SSD Lokal yang terpasang.
- A2 Standard: jenis mesin ini memiliki GPU A100 40 GB yang terpasang.
A2 Ultra
| Jenis mesin | Jumlah GPU | Memori GPU* (GB HBM3) |
Jumlah vCPU† | Memori VM (GB) | SSD Lokal Terpasang (GiB) | Bandwidth jaringan maksimum (Gbps)‡ |
|---|---|---|---|---|---|---|
a2-ultragpu-1g |
1 | 80 | 12 | 170 | 375 | 24 |
a2-ultragpu-2g |
2 | 160 | 24 | 340 | 750 | 32 |
a2-ultragpu-4g |
4 | 320 | 48 | 680 | 1.500 | 50 |
a2-ultragpu-8g |
8 | 640 | 96 | 1.360 | 3.000 | 100 |
Standar A2
| Jenis mesin | Jumlah GPU | Memori GPU* (GB HBM3) |
Jumlah vCPU† | Memori VM (GB) | SSD Lokal Terpasang (GiB) | Bandwidth jaringan maksimum (Gbps)‡ |
|---|---|---|---|---|---|---|
a2-highgpu-1g |
1 | 40 | 12 | 85 | Ya | 24 |
a2-highgpu-2g |
2 | 80 | 24 | 170 | Ya | 32 |
a2-highgpu-4g |
4 | 160 | 48 | 340 | Ya | 50 |
a2-highgpu-8g |
8 | 320 | 96 | 680 | Ya | 100 |
a2-megagpu-16g |
16 | 640 | 96 | 1.360 | Ya | 100 |
*Memori GPU adalah memori di perangkat GPU yang dapat digunakan untuk
penyimpanan data sementara. Memori ini terpisah dari memori VM dan
dirancang secara khusus untuk menangani permintaan bandwidth yang lebih tinggi dari
workload yang intensif grafis.
† vCPU diimplementasikan sebagai hyper-thread hardware tunggal di salah satu
platform CPU yang tersedia.
‡Bandwidth traffic keluar maksimum tidak boleh melebihi jumlah yang diberikan. Bandwidth
traffic keluar yang sebenarnya bergantung pada alamat IP tujuan dan faktor lainnya.
Lihat Bandwidth jaringan.
Jenis mesin G2
Setiap jenis mesin G2 memiliki GPU NVIDIA L4 dan vCPU dalam jumlah tetap yang terpasang. Setiap jenis mesin G2 juga memiliki memori default dan rentang memori kustom. Rentang memori kustom menentukan jumlah memori yang dapat Anda alokasikan ke VM untuk setiap jenis mesin. Anda dapat menentukan memori kustom selama pembuatan VM.
Untuk mendapatkan kecepatan bandwidth jaringan yang lebih tinggi (50 Gbps atau lebih tinggi) yang diterapkan ke sebagian besar instance GPU, sebaiknya gunakan Google Virtual NIC (gVNIC). Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara membuat instance GPU yang menggunakan gVNIC, lihat Membuat instance GPU yang menggunakan bandwidth lebih tinggi.
| Jenis mesin | Jumlah GPU | Memori GPU* (GB GDDR6) | Jumlah vCPU† | Memori VM default (GB) | Rentang memori VM kustom (GB) | SSD Lokal maksimum yang didukung (GiB) | Bandwidth jaringan maksimum (Gbps)‡ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
g2-standard-4 |
1 | 24 | 4 | 16 | 16 hingga 32 | 375 | 10 |
g2-standard-8 |
1 | 24 | 8 | 32 | 32-54 tahun | 375 | 16 |
g2-standard-12 |
1 | 24 | 12 | 48 | 48-54 tahun | 375 | 16 |
g2-standard-16 |
1 | 24 | 16 | 64 | 54-64 tahun | 375 | 32 |
g2-standard-24 |
2 | 48 | 24 | 96 | 96 hingga 108 | 750 | 32 |
g2-standard-32 |
1 | 24 | 32 | 128 | 96 hingga 128 | 375 | 32 |
g2-standard-48 |
4 | 96 | 48 | 192 | 192 hingga 216 | 1.500 | 50 |
g2-standard-96 |
8 | 192 | 96 | 384 | 384 hingga 432 | 3.000 | 100 |
*Memori GPU adalah memori di perangkat GPU yang dapat digunakan untuk
penyimpanan data sementara. Memori ini terpisah dari memori VM dan
dirancang secara khusus untuk menangani permintaan bandwidth yang lebih tinggi dari
workload yang intensif grafis.
† vCPU diimplementasikan sebagai hyper-thread hardware tunggal di salah satu
platform CPU yang tersedia.
‡Bandwidth traffic keluar maksimum tidak boleh melebihi jumlah yang diberikan. Bandwidth
traffic keluar yang sebenarnya bergantung pada alamat IP tujuan dan faktor lainnya.
Lihat Bandwidth jaringan.
Jenis mesin N1 + GPU
Untuk instance tujuan umum N1 yang memasang GPU T4 dan V100, Anda bisa mendapatkan bandwidth jaringan maksimum hingga 100 Gbps, berdasarkan kombinasi jumlah GPU dan vCPU. Untuk semua instance GPU N1 lainnya, lihat Ringkasan.
Tinjau bagian berikut untuk menghitung bandwidth jaringan maksimum yang tersedia untuk instance T4 dan V100 berdasarkan model GPU, vCPU, dan jumlah GPU.
Kurang dari 5 vCPU
Untuk instance T4 dan V100 yang memiliki 5 vCPU atau kurang, tersedia bandwidth jaringan maksimum sebesar 10 Gbps.
Lebih dari 5 vCPU
Untuk instance T4 dan V100 yang memiliki lebih dari 5 vCPU, bandwidth jaringan maksimum dihitung berdasarkan jumlah vCPU dan GPU untuk VM tersebut.
Untuk mendapatkan kecepatan bandwidth jaringan yang lebih tinggi (50 Gbps atau lebih tinggi) yang diterapkan ke sebagian besar instance GPU, sebaiknya gunakan Google Virtual NIC (gVNIC). Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara membuat instance GPU yang menggunakan gVNIC, lihat Membuat instance GPU yang menggunakan bandwidth lebih tinggi.
| Model GPU | Jumlah GPU | Penghitungan bandwidth jaringan maksimum |
|---|---|---|
| NVIDIA V100 | 1 | min(vcpu_count * 2, 32) |
| 2 | min(vcpu_count * 2, 32) |
|
| 4 | min(vcpu_count * 2, 50) |
|
| 8 | min(vcpu_count * 2, 100) |
|
| NVIDIA T4 | 1 | min(vcpu_count * 2, 32) |
| 2 | min(vcpu_count * 2, 50) |
|
| 4 | min(vcpu_count * 2, 100) |
Membuat mesin GPU dengan bandwidth tinggi
Untuk membuat instance GPU yang menggunakan bandwidth jaringan yang lebih tinggi, gunakan salah satu metode berikut berdasarkan jenis mesin:
Untuk membuat instance A2, G2, dan N1 yang menggunakan bandwidth jaringan yang lebih tinggi, lihat Menggunakan bandwidth jaringan yang lebih tinggi untuk instance A2, G2, dan N1. Untuk menguji atau memverifikasi kecepatan bandwidth untuk mesin ini, Anda dapat menggunakan pengujian tolok ukur. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Memeriksa bandwidth jaringan.
Untuk membuat instance A3 Mega yang menggunakan bandwidth jaringan yang lebih tinggi, lihat Men-deploy cluster Slurm A3 Mega untuk pelatihan ML. Untuk menguji atau memverifikasi kecepatan bandwidth untuk mesin ini, gunakan pengujian benchmark dengan mengikuti langkah-langkah dalam Memeriksa bandwidth jaringan.
Untuk instance A3 High dan A3 Edge yang menggunakan bandwidth jaringan yang lebih tinggi, lihat Membuat VM A3 dengan GPUDirect-TCPX diaktifkan. Untuk menguji atau memverifikasi kecepatan bandwidth untuk mesin ini, Anda dapat menggunakan pengujian tolok ukur. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Memeriksa bandwidth jaringan.
Untuk jenis mesin lain yang dioptimalkan akselerator, tidak perlu melakukan tindakan apa pun untuk menggunakan bandwidth jaringan yang lebih tinggi; membuat instance seperti yang didokumentasikan sudah menggunakan bandwidth jaringan yang tinggi. Untuk mempelajari cara membuat instance untuk jenis mesin lain yang dioptimalkan akselerator, lihat Membuat VM yang telah memasang GPU.
Apa langkah selanjutnya?
- Pelajari platform GPU lebih lanjut.
- Pelajari cara membuat instance dengan GPU yang terpasang.
- Pelajari cara Menggunakan bandwidth jaringan yang lebih tinggi.
- Pelajari harga GPU.