每个物理核的vCPU

Question

根据Google https://cloud.google.com/architecture/resource-mappings-from-on-premises-hardware-to-gcp，vCPU核的数量=每个核的线程×每个套接字的数量×套接字的数量。

现代AMD EPYC禅3在头T2D计划将有64个线程的核心。我希望谷歌仍将只分配两个物理核心vCPU --每个操作系统创建的逻辑vCPU核心一个vCPU。那么，他们的政策是什么？他们的销售部一点也不知道。

作为比较，有多少共享的vCPU核心被创建在vCPU服务器上的共享vCPU计划上，由Linode，Vultr，每个物理核做？是两个vCPUs还是八个vCPUs？

谢谢!

Answer 1

有点晚了，但可能仍然有相关的信息：t2d似乎为您提供了每个vCPU的整个EPYC核心，而n2d/c2d似乎为您提供了每个vCPU的超线程(所以是2vCPU/ core )。您可以验证，如果您在运行单线程和多线程可伸缩工作负载时测试可伸缩性--如果vCPU是整个内核，则可以获得最佳可伸缩性(对于正确的负载，2xvCPU= 2xPerformance )。

你对其他云解决方案很好奇。我最近在多个提供者上做了一些广泛测试，包括Linode和DO (但没有Vultr，因为它们不那么有名)。您可以查看多线程性能& CPU可伸缩性部分，在图表中，90%+是每个vCPU的完整核心，否则它是一个超线程。

短短的故事是:大多数跨提供商的“专用”CPU实例都为您提供线程，其中最显著的例外是前面提到的t2d，以及ARM驱动的VM(例如，Altair、AWS Graviton2)，它们为每个vCPU提供了一个完整的核心。另一方面，虽然许多“共享”实例给出的单线程性能不那么一致，但它们的行为更像是每个vCPU都是完整的内核--可能是因为移动了工作负载，空闲的内核和节点通常并不太忙--而且Linode和Digital的最低成本共享实例都是这样的(考虑到价格，这使它们得到了很大的交易)。因此，有了这些，您的单线程性能将因节点的繁忙程度而略有差异，但如果您能够并行运行，那么2xvCPU实例的性能实际上将是1xvCPU的大约2倍。