如何在Compute Engine Google Cloud中使用96个CPU?

时间:2019-10-11 13:00:31

标签: google-cloud-platform google-compute-engine cpu

我在Google云端创建了我的VM实例,没有任何问题:2个CPU和8GB RAM。但是,我想将其增加到96CPU和138GB RAM。但是,我收到的错误消息是我的区域不能超过24个CPU(我尝试了所有区域,并且都说相同)。最重要的是,我还尝试在2个不同的区域中创建24个CPU,并且收到消息,我的最大全局CPU只有32个:-(

如何充分利用更多CPU的功能。

PS:我使用Windows Server 2019作为操作系统。

TIA

2 个答案:

答案 0 :(得分:2)

有一个核心配额。您可能需要增加它。

  

CPU配额是指所有以下虚拟CPU的总数   您的VM实例在一个区域中。 CPU配额适用于正在运行的实例   和实例预留。普通实例和可抢占实例   消耗此配额。

     

为了保护Compute Engine系统和其他用户,一些新帐户   并且项目还具有适用的全局CPU(所有区域)配额   所有区域中的vCPU之和   地区。

     

例如,如果您在单个区域中剩余48个vCPU,例如   us-central1,但仅剩32个vCPU(所有区域)   配额,即使在us-central1区域中,您甚至只能启动32个vCPU   尽管该区域还有剩余配额。这是因为你   将达到CPU(所有区域)配额,需要删除现有的   实例,然后才能启动新实例。

发件人:https://cloud.google.com/compute/quotas#cpus

要增加核心配额,请参考:https://support.google.com/cloud/answer/6376374?hl=en

答案 1 :(得分:-1)

没有负担得起的云硬件具有这样的规格,而Google也不会提供这样的规格。我猜想,如果您找到了一些使用现代大型NUMA的“云”提供商,您会明白的,但是仍然是NUMA,因此在CPU之间穿梭数据会产生开销,并且您会付出巨大的努力。您只需要运行该VM的多个实例:由于您可以清楚地并行化工作以使用多个CPU,因此具有所有这些线程的进程可以轻松拆分以根据需要跨多个VM工作。