Google cloud platform 增加单个计算和计费的VCPU数量

在研究MNIST数据库上的基本ML算法时，我注意到我的上网本对于这样的目的来说太弱了。我在谷歌云上开始了免费试用，并成功地用1个vCPU设置了VM实例。然而，它只会将性能提高3倍，对于某些特定的算法，我需要更多的计算能力

我想做以下工作：

• 使用1个vCPU设置算法
• 切换到大量vCPU以执行单个算法
• 返回到1 vCPU

不幸的是，我不知道谷歌将如何收取我这样的花招。我担心这会耗尽我帐户上的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给我一个好的建议

问题。如何在谷歌云计算引擎上管理vCPUs的namber，以计算单个昂贵的算法

成本

快速的回答是，你将支付你所使用的，如果你使用16个cpu 1小时，你将支付16个cpu 1小时

为了对成本有一个大致的了解，我建议您查看一下，并尝试使用您将要使用的资源创建您自己的估算。 一台1VCPU和3.75GB的RAM机器运行一天的成本约为0.80美元（如果不是实例，也没有实例），另一方面，一台32 VCPU和120GB RAM的机器的成本约为25美元/天

记住这条规则：当它运行时，你是在支付它的钱；您可以根据需要更改机器类型多少次，并且在转换过程中只需支付永久磁盘的费用。因此，每次不使用机器时关闭机器是有意义的

考虑到您还需要支付网络和存储的费用，但是您的用例中的成本有些微乎其微，例如，一天100GB的存储成本为0.13美元

请注意，由于谷歌将每秒计费的时间延长（最短为一分钟）到了计算引擎。我相信这就是大多数云提供商的工作方式

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添加VCPU

当机器关闭时，您可以从编辑菜单修改VCU的数量和内存量，您可以找到一个步骤到步骤的官方指南，您可以遵循该过程。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

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完成计算后，立即停止实例并减小机器的大小（或将其关闭）。

完美！这正是我想知道的。非常感谢你！