在研究MNIST数据库的基本ML算法时,我注意到我的上网本太长时间用于此目的。我开始在Google Cloud上免费试用,并成功设置了1个vCPU的VM实例。但是,它只能将性能提升3倍,而且我需要为某些特定算法提供更多的计算能力。
我想做以下事情:
不幸的是,我不确定Google会如何向我收取此类操作费用。我担心它会耗尽我在账户上的300美元。这是我第一天玩虚拟机并使用云计算,所以我真的需要有经验的人提出好的建议。
问题。如何在Google Cloud Compute Engine上管理一系列vCPU以计算单个昂贵的算法?
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快速回答是您将支付使用的费用,如果您使用16 cpu 1小时,您将支付16 cpu 1小时。
为了大致了解成本,我建议您先查看Price Calculator,然后尝试使用您将要使用的资源创建自己的估算。 让一台1VCPU和3.75GB的RAM机器运行一天的成本约为0.80美元(如果它不是preentible实例并且没有任何committed use discounts),则机器上有32个VCPU和120GB的RAM另一只手的费用约为25美元/天。
请记住规则:运行时,您正在支付;您可以根据需要更改机器类型您想要的次数,在转换过程中您只需支付持久性磁盘。因此,每次不使用时都可以关闭机器。
考虑到您必须支付网络和存储费用,但是您的使用案例中的成本有点微不足道,例如,一天100GB的存储成本为0.13美元。
请注意,自September 2017谷歌每秒延迟计费(最少一分钟)到计算引擎。我相信这就是大多数云提供商的工作方式。
添加VCPU
当机器关闭时,您可以从编辑菜单中修改VCU的数量和内存量,here您可以找到一步到位的官方指南,您可以按照这个过程进行操作。您也可以通过命令行更改机器类型,例如设置具有4个vCPU和1 GB内存的自定义机器类型:
$ gcloud compute instances set-machine-type INSTANCE-NAME --machine-type custom-4-1024
一旦完成计算,请停止实例并减小机器的大小(或将其关闭)。