CPU 平台

使用 Compute Engine 建立虛擬機器 (VM) 或裸機執行個體時，您必須為執行個體指定機器系列和機器類型。機型會決定運算執行個體執行的 CPU 平台。

CPU 平台提供多個實體處理器，每個處理器稱為一個核心。在 Compute Engine 提供的處理器中，單一 CPU 核心可透過多執行緒並行 (SMT) 技術，以多個硬體執行緒的形式執行。在 Intel 處理器中，這項技術稱為 Intel 超執行緒技術。在 Compute Engine 中，每個硬體執行緒都稱為虛擬 CPU (vCPU)。部分機器系列不使用 SMT，而是以每個 vCPU 代表一個核心。如果回報給執行個體的 vCPU 佔用不同的虛擬核心，Compute Engine 會驗證這些 vCPU 絕不會共用同一個實體核心。

運算執行個體的機型會指定 vCPU 數量，您可以使用該機器系列的預設每個核心 vCPU 比率，推斷實體 CPU 核心數量：

  • 如果是 C4A、N4A、T2D、T2A、H4D、H3、A5X、A4X Max 和 A4X 機器系列，Compute Engine 執行個體的每個核心一律有一個 vCPU。
  • 對於所有其他機器系列，運算執行個體預設每個核心有兩個 vCPU。

您也可以選擇將每個核心的執行緒數量設為非預設值，這可能對某些工作負載有益。請注意，這麼做之後，運算執行個體的機型就不會再反映正確的 vCPU 數量。定價和實體 CPU 核心數量會維持不變，與預設的每個核心兩個 vCPU 比例相同，而 vCPU 數量則是機型指定值的一半。

頻率行為

下列各節的處理器表格說明 Compute Engine 提供的 CPU 硬體規格，但請注意下列事項：

  • 頻率：電腦的頻率或時脈速度，是指 CPU 每秒執行的週期數，以 GHz (吉赫) 為單位。一般來說，頻率越高，效能越好。不過，不同的 CPU 設計處理指令的方式也不同，因此時脈速度較高但較舊的 CPU，效能可能不如時脈速度較低但較新的 CPU，因為新架構處理指令的效率較高。

  • 基本頻率：系統閒置或負載較低時，CPU 運作的頻率。以基本頻率運作時，CPU 耗電量較低，產生的熱能也較少。

    無論 CPU 實際運作頻率為何，運算執行個體的訪客環境都會反映基本頻率。

  • 全核心渦輪加速頻率：插槽中的所有核心同時處於非閒置狀態時，每個 CPU 通常運作的頻率。不同的工作負載對系統 CPU 的需求也不同。Boost 技術可解決這項差異，並提高 CPU 頻率，協助程序適應工作負載需求。

    • 即使只有基本頻率會向訪客環境宣傳，大多數運算執行個體仍會取得全核心 Turbo 頻率。
    • Ampere Altra Arm 處理器可提供更可預測的效能，因為 Arm 處理器的頻率一律為全核心渦輪頻率。

    • C4 執行個體和 C4N 執行個體可將 AdvancedMachineFeature 欄位設為 ALL_CORE_MAX，以全核心最大渦輪加速頻率運作。如未設定這個欄位，執行個體會以預設設定執行，也就是不限制頻率。

      ALL_CORE_MAX 設定不適用於 C4D 或 C4A 運算執行個體。

  • 最大渦輪頻率：CPU 在執行電玩遊戲或設計建模等高需求應用程式時，所追求的頻率。這是 CPU 在不超頻的情況下，可達到的最高單核心頻率。

  • 處理器電源管理技術：Intel 處理器支援多種技術，可最佳化耗電量。這些技術分為兩類或兩種狀態：

    • C 狀態是指 CPU 減少或關閉所選功能時的狀態。
    • P 狀態可讓您調整處理器運作的頻率和電壓，進而降低 CPU 的耗電量。

    所有 C4 和 C4N 機型，以及特定 C2 (30、60 個 vCPU)、C2D (56、112 個 vCPU) 和 M2 (208、416 個 vCPU) 機型，都支援透過 MWAIT 指令提供執行個體 C 狀態提示。

    Compute Engine 執行個體不提供任何功能，讓客戶控管 P 狀態。

x86 處理器

對於大多數 x86 處理器，每個 vCPU 都會實作為單一硬體執行緒。

Intel 處理器

在 Intel Xeon 處理器上，Intel 超執行緒技術支援在每個核心上同時執行多個執行緒。運算執行個體的機型會決定 vCPU 數量和記憶體。

H3 機器系列不使用超執行緒，一個 vCPU 代表一個實體核心。

CPU 處理器 處理器 SKU 支援的機器系列和類型 基本頻率 (GHz) 所有核心 Turbo 頻率 (GHz) 單一核心最高 Turbo 頻率 (GHz)
Intel Xeon 可擴充處理器
(Granite Rapids)
第 6 代
 Intel Xeon Platinum 6788P 處理器
 2.0 3.2 3.8
Intel Xeon Platinum 6985P-C 處理器
 2.81 3.9 4.2
Intel Xeon 可擴充處理器
(Emerald Rapids)
第 5 代
 Intel Xeon Platinum 8581C 處理器
 2.1 2.9 4.0
2.3 3.1 4.0
2.1 2.9 4.0
2.1 2.9 3.3
Intel Xeon 可擴充處理器
(Sapphire Rapids)
第 4 代		 Intel Xeon Platinum 8490H 處理器 1.9 2.9 3.5
Intel Xeon Platinum 8481C 處理器 2.2 3.0 3.0
2.2 3.0 3.8
2.0 3.8 2.9
Intel Xeon 可擴充處理器 (Ice Lake)
第 3 代		 Intel Xeon Platinum
8373C 處理器		 2.6 3.4 3.5
Intel Xeon 可擴充處理器 (Cascade Lake)
第 2 代
Intel Xeon Gold 6268CL 處理器 2.8 3.4 3.9
Intel Xeon Gold 6253CL 處理器 3.1 3.8 3.9
Intel Xeon Platinum 8280L 處理器 2.5 3.4 4.0
Intel Xeon Platinum 8273CL 處理器 2.2 2.9 3.7
Intel Xeon 可擴充處理器 (Skylake)
第 1 代		 Intel Xeon Scalable Platinum 8173M 處理器 2.0 2.7 3.5
Intel Xeon E7 (Broadwell E7) Intel Xeon E7-8880V4 處理器 2.2 2.6 3.3
Intel Xeon E5 v4 (Broadwell E5) Intel Xeon E5-2696V4 處理器 2.2 2.8 3.7
Intel Xeon E5 v3 (Haswell) Intel Xeon E5-2696V3 處理器 2.3 2.8 3.8
Intel Xeon E5 v2 (Ivy Bridge) Intel Xeon E5-2696V2 處理器 2.5 3.1 3.5
Intel Xeon E5 (Sandy Bridge) Intel Xeon E5-2689 處理器 2.6 3.2 3.6

1 使用 Intel Granite Rapids CPU 的 C4 機型基本頻率為 2.8，但為了相容性，vPMU 會顯示 2.3。

2 具有 96 個以上 vCPU 的 N2 機型需要 Intel Ice Lake CPU。

AMD 處理器

AMD 處理器採用 SMT 技術，可提供最佳效能和擴充性。在幾乎所有情況下，Compute Engine 每個核心會使用兩個執行緒，而每個 vCPU 都是一個執行緒。H4D 和 Tau T2D 是例外狀況，Compute Engine 會為每個核心使用一個執行緒，且每個 vCPU 都會對應至一個實體核心。

運算執行個體的機型會決定分配給執行個體的 vCPU 數量和記憶體容量。

CPU 處理器 處理器 SKU 支援的機器系列 基本頻率 (GHz) 有效頻率 (GHz) 最高加速頻率 (GHz)
AMD EPYC Turin
第 5 代		 AMD EPYC 9B45 2.7 3.5 4.1
AMD EPYC Genoa
第 4 代		 AMD EPYC 9B14 2.6 3.3 3.7
AMD EPYC Milan
第 3 代		 AMD EPYC 7B13 2.45 2.8 3.5

Arm 處理器

如果是 Arm 處理器，Compute Engine 每個核心會使用一個執行緒。每個 vCPU 都會對應到沒有 SMT 的實體核心。

下表說明 Compute Engine 執行個體可用的 Arm 處理器。

CPU 處理器 處理器 SKU 支援的機器系列和類型
NVIDIA Vera 處理器，搭載 Armv9.2 Olympus 核心 NVIDIA Vera Rubin 超級晶片 A5X
搭載 Arm Neoverse V2 核心的 NVIDIA Grace 處理器 NVIDIA Grace Blackwell 超級晶片 A4X Max 和 A4X
Google Axion 處理器，搭載 Neoverse V2 Armv9 核心 C4A
Google Axion 處理器，搭載 Neoverse N3 Armv9.2 核心 N4A
Ampere Altra Arm Neoverse N1 核心 Q64-30 Tau T2A

支援多個 CPU 平台的機型

每個 Compute Engine 可用區都有各機型的預設 CPU 平台。建立執行個體後，如要查看預設 CPU 平台的價值，您可以連線至訪客 OS 並使用 lscpu 指令。這也稱為「訪客 CPU」。執行個體運作期間，訪客 CPU 不會變更。

部分機器類型可在多個 CPU 平台上執行。您可以為這些機型指定執行個體的最低 CPU 平台。如未指定執行個體的最低 CPU 值，或最低 CPU 平台使用 Automatic 值，運算執行個體會使用指派給機型和可用區的預設 CPU 平台。這個參數名為「minimum CPU」，因為設定這個參數後，運算執行個體只能託管在採用指定類型 CPU 或新一代 CPU 的伺服器上。

在某些情況下，可用區的預設 CPU 平台可能會變更。如果執行個體所在可用區的機型預設 CPU 平台有所變更，只要停止並重新啟動執行個體，訪客 OS 就會顯示新的 CPU 平台。

如果運算執行個體一律須使用建立時的預設 CPU 平台，請將執行個體的最低 CPU 設為與預設 CPU 平台相同的值。這樣一來，只要 CPU 平台仍受支援，執行個體的訪客 CPU 就會保持不變。

下列機型可在多個 CPU 平台上運作：

機型 支援的 CPU 平台 CPU 最小值
(除了「自動」以外)
C4 機型：
  • 144 個 vCPU
  • 288 個 vCPU
  • 連接的 Titanium SSD 磁碟
 Intel Granite Rapids Intel Granite Rapids
C4 機型：
  • 192 個 vCPU，無 Titanium SSD 磁碟
  • 少於 144 個 vCPU，且沒有 Titanium SSD 磁碟
  • Intel Granite Rapids
  • Intel Emerald Rapids
  • Intel Granite Rapids1
  • Intel Emerald Rapids
E2
  • Intel Broadwell
  • AMD EPYC Milan
 無法使用
N2 (vCPU 數量少於 96 個)
  • Intel Cascade Lake
  • Intel Ice Lake
  • Intel Cascade Lake
  • Intel Ice Lake
搭載 96 個以上 vCPU 的 N2 Intel Ice Lake Intel Ice Lake
N1
  • Intel Sandy Bridge
  • Intel Ivy Bridge
  • Intel Haswell
  • Intel Broadwell
  • Intel Skylake
  • Intel Sandy Bridge
  • Intel Ivy Bridge
  • Intel Haswell
  • Intel Broadwell
  • Intel Skylake

1 僅適用於特定區域，詳情請參閱「C4 最低 CPU 區域可用性」

C4 最低 CPU 區域供應情形

C4 執行個體可在 Intel Granite Rapids 或 Intel Emerald Rapids CPU 平台上執行。不過，只有特定區域和可用區，才能在所有機型上指定 Intel Granite Rapids，詳情請參閱下表。

可用區 位置 支援 MinCPU
asia-south2-a
asia-south2-c		 印度德里 (亞太地區) 是
asia-southeast3-b 泰國曼谷 (亞太地區) 是
europe-north1-b
europe-north1-c		 芬蘭哈米納 (歐洲) 是
europe-southwest1-b 西班牙馬德里 (歐洲) 是
europe-west4-ai1a 荷蘭德庫伊 (歐洲) 是
europe-west6-a 瑞士蘇黎世 (歐洲) 是
europe-west8-c 義大利米蘭 (歐洲) 是
northamerica-northeast1-a 魁北克省蒙特婁 (北美洲) 是
southamerica-west1-c 智利聖地牙哥 (南美洲) 是
us-west2-b 加州洛杉磯 (北美洲) 是
us-west3-c 猶他州鹽湖城 (北美洲) 是

CPU 功能

晶片製造商會在生產的 CPU 中加入先進技術，用於運算、圖形、虛擬化和記憶體管理。 Google Cloud支援在 Compute Engine 中使用部分進階功能。

Advanced Vector Extensions

進階向量擴充指令集 (AVX) 是單指令多資料 (SIMD) 擴充指令集，適用於 Intel 和 Advanced Micro Devices (AMD) 微處理器的 x86 指令集架構。AVX 提供新的指令和編碼配置。

詳情請參閱「進階向量擴充功能」。

Compute Engine 使用的所有 x86 處理器都支援 AVX。

Advanced Vector Extensions (AVX2)

AVX2 (也稱為 Haswell New Instructions) 在 AVX 中新增了下列功能：

  • 將大多數向量整數 SSE 和 AVX 指令擴充至 256 位元
  • 新增 Gather 支援，可從非連續記憶體位置載入向量元素
  • 以 DWORD 和 QWORD 精細度進行任意排列
  • 向量移位

AVX2 適用於下列 CPU 平台：

  • Intel Xeon E5 v3 (Haswell) 以上版本處理器
  • 所有 AMD 處理器

Advanced Vector Extensions (AVX512)

AVX-512 使用 EVEX 前置字元編碼，將 AVX 擴充為 512 位元支援。AVX-512 內建加速功能，可處理涉及大量向量處理的嚴苛工作負載。AVX-512 加速器的大型暫存器支援 32 個雙精度和 64 個單精度浮點數，以及 8 個 64 位元和 16 個 32 位元整數。

向量類神經網路指令 (VNNI) 是一組指令，主要用於加速 x86-64 處理器上的類神經網路作業，尤其是矩陣乘法。這是 AVX-512 指令集擴充功能的一部分，用於整數點積運算。

如要進一步瞭解 AVX-512，請參閱「什麼是 Intel AVX-512？」一文。

AVX-512 適用於下列 CPU 平台：

  • Intel Xeon 可擴充處理器 (Skylake) 第 1 代和更新版本
  • AMD EPYC Genoa 第 4 代和更新的處理器

Advanced Matrix Extensions

Intel Advanced Matrix Extensions (AMX) 是新的指令集架構 (ISA) 擴充功能，旨在加速人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 工作負載。AMX 導入了新的指令，可用於執行矩陣乘法和卷積運算，這是 AI 和機器學習中最常見的兩種運算。

AMX 導入了稱為「圖塊」的 2D 暫存器，加速器可對其執行作業。AMX 採用可擴充架構，第一個實作的加速器稱為圖塊矩陣乘法單元 (TMUL)。Sapphire Rapids 處理器的每個 CPU 核心都有獨立的 AMX TMUL 單元。

如需 Intel AMX 的技術詳細資料，請參閱「5.16 中的 Intel AMX 支援」。Intel 提供 AMX 教學課程，請參閱「程式碼範例：Intel Advanced Matrix Extensions (Intel AMX) - 內建函式」。

AMX 適用於 Intel Xeon 第 4 代 (Sapphire Rapids) 以上版本的處理器。AMX 不適用於 AMD 或 Arm 處理器。

AMX 使用規定

Intel AMX 指令有特定的最低軟體需求，例如：

  • 如果是自訂映像檔，AMX 支援 Linux 核心 5.16 以上版本。
  • Compute Engine 支援下列公開映像檔中的 AMX：
    • CentOS Stream 9
    • Container-Optimized OS 109 LTS 以上版本
    • RHEL 8 (最新版本) 以上版本
    • Rocky Linux 8 (最新版本) 或更新版本
    • Ubuntu 22.04 以上版本
    • Windows Server 2022 以上版本
  • Tensorflow 2.9.1 以上版本
  • Intel Optimization for PyTorch 的 Intel 擴充功能

Bare Metal 執行個體可用的 CPU 功能

除了提供伺服器的所有原始運算資源外，在第 4 代和更新一代 Intel Xeon 可擴充處理器上執行的裸機執行個體，還能使用多個內建、特定功能的加速器和卸載功能：

  • Intel-QAT：Intel QuickAssist Technology (Intel QAT) 可加速壓縮、加密和解密作業
  • Intel-DLB：Intel Dynamic Load Balancer (Intel DLB) 有助於加快資料佇列
  • Intel IAA：Intel In-Memory Analytics Accelerator (Intel IAA) 可提升查詢處理效能。
  • Intel DSA：Intel Data Streaming Accelerator (Intel DSA) 可加快複製及移動資料的速度。

機密運算

如要保護使用中的資料，可以使用支援機密運算技術的 CPU 平台，建立 Confidential VM 執行個體。

如要進一步瞭解建立 Confidential VM 執行個體的規定，請參閱「支援的設定」。

後續步驟

歡迎試用

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