Google云ML引擎超参数调优:对大型机器有什么好处?

我正在使用ML引擎为Keras/Tensorflow模型运行超参数调优工作。我最初把机器型号设为 complex_model_l 每小时1.65美元。不过,我用的是 TFRecord 它保存在Google云存储上,用于我的培训和验证集。

考虑到它们总共只占用约6GB的空间,有没有必要这么大的机器?我能用一把吗 standard 机器(成本0.27美元/小时)并尽快运行调整作业?

任何建议都太棒了!我只是不确定Tensorflow在默认情况下可以在多大程度上使用多核。