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谷歌云_华蓥网站建设_超低折扣

2021-06-09 06:27 出处:欧普曼云计算 人气: 评论(0

谷歌云_华蓥网站建设_超低折扣

在googlecloud,我们一直致力于为计算引擎vm提供强大的网络带宽,这在很大程度上要感谢我们定制的Jupiter网络结构和Andromeda虚拟网络堆栈。在googlecloudnext'19期间,我们进一步提高了带宽,将普通VM类型的最大网络出口数据速率提高了一倍,达到32gbps。我们还宣布了NVIDIA V100和T4 GPU加速器平台上带宽高达100 Gbps的虚拟机,所有这些都不提高价格,也不要求您使用高级虚拟机。

特别是,对于任何Skylake或更新的虚拟机,至少有16个VCPU,我们将同一区域虚拟机到虚拟机流量的出口带宽上限提高到32 Gbps;这种能力现在普遍可用。这包括n1 ultramem虚拟机,它提供了比任何其他计算引擎虚拟机实例类型更多的计算资源和内存。无需额外配置即可获得32 Gbps的吞吐量。

同时,100 Gbps加速器虚拟机处于alpha状态,即将进入beta状态。任何连接了8个NVIDIA V100或4个T4 GPU的虚拟机的带宽上限都将提高到100 Gbps。

这些高吞吐量虚拟机非常适合运行计算密集型工作负载,这些工作负载也需要大量的网络带宽。可以利用这些高吞吐量虚拟机的一些关键应用程序和工作负载是:

此外,快云服务器,构建在计算引擎之上的服务(如CloudSQL、云文件存储和一些合作伙伴解决方案)已经可以利用32 Gbps的吞吐量。

一个特别是网络和计算密集型的用例是分布式机器学习(ML)。为了训练大型数据集或模型,top返利,人工智能有哪些领域,ML工作负载使用分布式ML框架,im即时通讯云,例如TensorFlow。数据集由不同的工作人员进行分割和训练,这些工作人员相互交换模型参数。这些ML作业由于模型尺寸大和工作人员之间频繁的数据交换而消耗大量的网络带宽。同样,运行工作节点的计算实例为vm和服务于vm的结构创建了高吞吐量需求。一位客户是一家大型芯片制造商,利用基于100 Gbps GPU的虚拟机来运行这些大规模并行ML作业,而另一位客户则使用我们的100 Gbps GPU机器来测试大规模并行地震分析应用程序。

使这一切成为可能:Jupiter和AndromedaOur高度可扩展的Jupiter网络结构和高性能、灵活的Andromeda虚拟网络栈是谷歌内部基础设施和服务的动力技术。

Jupiter为谷歌提供了巨大的带宽和规模。例如,Jupiter结构可以提供超过1petabit/sec的总对分带宽。从这个角度来看,这足以让100000台服务器以每台10 Gbps的速率交换信息,或者足以在不到十分之一秒的时间内读取国会图书馆的全部扫描内容。

同时,Andromeda是我们网络虚拟化平台的软件定义网络(SDN)基板,其作用是作为调配、配置和管理虚拟网络以及网络内数据包处理的编排点。Andromeda允许我们分享Jupiter网络的许多不同用途,包括计算引擎和带宽密集型产品,如Cloud BigQuery和Cloud Bigtable。

自从我们上一篇关于Andromeda的博客以来,我们推出了andromeda2.2。在其他基础设施改进中,Andromeda 2.2通过使用硬件卸载提高了性能并改进了性能隔离,使您能够实现所需的网络性能,即使在多租户环境中也是如此。

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