GPUs werden verwendet, um Arbeitslasten zu beschleunigen. Cloud Workstations unterstützt das Anbringen von GPUs an Workstations. Cloud Workstations unterstützt viele verschiedene GPU-Modelle zum Anschließen an Compute Engine-VMs Das Modell und die Anzahl der GPUs, die an jede Workstation angehängt werden sollen in der Workstationkonfiguration angegeben. Cloud Workstations-Aliasse das Hinzufügen der GPUs und das Installieren ihrer Gerätetreiber.
Das Anhängen von GPUs an Workstations wirkt sich auf die Kosten aus, wie in den Cloud Workstations – Preise
Beschränkungen
In einer Workstationkonfiguration können GPUs angegeben werden, wenn Folgendes zutrifft: Einschränkungen:
- Cloud Workstations unterstützen GPUs nur für Konfigurationen, bei denen Maschinentypen der N1-Maschinenserie oder der A2-Maschinenserie angegeben werden. Weitere Informationen finden Sie unter Unterstützte GPU-Modelle.
- In der Konfiguration muss Folgendes angegeben werden: Replikatzonen bei denen die ausgewählten GPU-Modell ist verfügbar.
- Workstations können nicht für mehrere Modelle von GPU wird jeweils angehängt.
Unterstützte GPU-Modelle
Cloud Workstations unterstützt viele der von Compute Engine entwickelten GPU-Modelle verfügbar. Welche Modelle unterstützt werden, hängt von der Maschinenserie ab, die für der Workstationkonfiguration, wie in der folgenden Tabelle zusammengefasst.
N1-Maschinenserie
Die N1-Maschinenserie für allgemeine Zwecke unterstützt mehrere GPU-Modelle, und Workstationkonfigurationen, die einen der N1-Maschinentypen angeben können auch eines der folgenden GPU-Modelle angeben. Für die ausgewählte GPU kann in der Konfiguration angegeben werden, wie viele GPU-Karten die an jede Workstation angehängt werden.
GPU-Modell | GPU-Anzahl |
---|---|
NVIDIA T4 (nvidia-tesla-t4 ) |
1, 2 oder 4 GPUs |
NVIDIA P4 (nvidia-tesla-p4 ) |
1, 2 oder 4 GPUs |
NVIDIA V100 (nvidia-tesla-v100 ) |
1, 2, 4 oder 8 GPUs |
NVIDIA P100 (nvidia-tesla-p100 ) |
1, 2 oder 4 GPUs |
A2-Maschinenserie
Die beschleunigeroptimierte A2-Standard-Maschinenserie ist eine feste Anzahl von NVIDIA A100-GPUs zugewiesen, die ausschließlich ausgewählten Maschinentyp.
Die folgende Tabelle zeigt die Zuordnung vom Maschinentyp zur Anzahl der die angehängt werden.
GPU-Modell | Maschinentyp | GPU-Anzahl |
---|---|---|
NVIDIA A100 40GB (nvidia-tesla-a100 ) |
a2-highgpu-1g |
1 GPU |
a2-highgpu-2g |
2 GPUs | |
a2-highgpu-4g |
4 GPUs | |
a2-highgpu-8g |
8 GPUs | |
a2-megagpu-16g |
16 GPUs |
Cloud Workstations unterstützt keine A2 Ultra-Maschinentypen.
GPUs einer vorhandenen Workstationkonfiguration hinzufügen
Führen Sie die Schritte auf einem der folgenden Tabs aus, um einer Workstationkonfiguration GPUs hinzuzufügen.
Hinweise
Select the tab for how you plan to use the samples on this page:
Console
When you use the Google Cloud console to access Google Cloud services and APIs, you don't need to set up authentication.
gcloud
Install the Google Cloud CLI, then initialize it by running the following command:
gcloud init
Informationen zu den Preisen für Cloud Workstations Übersicht, um zu verstehen, wie sich die Konfiguration von GPUs auf Ihre Kosten auswirkt. Hinweis GPUs an die angegebenen vorab gestarteten virtuellen Maschinen (VMs) angehängt durch die Größe des Schnellstartpools einer Konfiguration.
Vorhandene Konfiguration aktualisieren
Console
Konfigurieren Sie GPUs für eine vorhandene Workstationkonfiguration über die Google Cloud Console. Gehen Sie dazu so vor:
Wechseln Sie in der Google Cloud Console zur Seite Workstationkonfigurationen
Klicken Sie in der Liste Workstationconfiguration auf den Namen der Konfiguration, der GPUs hinzugefügt werden sollen.
Klicken Sie auf der Seite Details zur Workstationkonfiguration auf bearbeiten Bearbeiten:
Klicken Sie auf der Seite Workstationkonfiguration bearbeiten auf Maschineneinstellungen. im Navigationsmenü.
Klicken Sie auf die Ein/Aus-Schaltfläche, um anstelle der Maschinenfamilie Allgemein die Option GPUs auszuwählen.
Wählen Sie im Feld GPU type (GPU-Typ) das GPU-Modell aus, das Sie verwenden möchten.
Wählen Sie im Feld Anzahl der GPUs die gewünschte Anzahl von GPU-Karten aus. die an jede Workstation angehängt werden.
Wählen Sie im Feld Maschinentyp den gewünschten Maschinentyp aus.
Klicken Sie auf Speichern, um die Konfiguration zu aktualisieren.
gcloud
Konfigurieren Sie GPUs in einer vorhandenen Workstationkonfiguration, indem Sie den Befehl gcloud workstations configs update
ausführen.
Zuerst sollten Sie einige Informationen sammeln, um zu sehen, welche GPU-Modelle und wählen Sie eine Option für Ihre Konfiguration aus:
Prüfen Sie mit dem folgenden Befehl, welche Replikatzonen in der Konfiguration angegeben sind: folgenden
gcloud
-Kommandozeilenbefehl:gcloud workstations configs describe \ --format="table(name.scope(workstationConfigs),replicaZones.list())" \ --project=PROJECT_ID \ --region=LOCATION \ --cluster=WORKSTATION_CLUSTER_ID \ WORKSTATION_CONFIG_ID
Ersetzen Sie Folgendes:
PROJECT_ID
: die ID des Projekts, das die Workstationkonfiguration enthält.LOCATION
: den Standort des Workstation-Clusters.WORKSTATION_CLUSTER_ID
: der Name des Workstationclusters, der die Workstationkonfiguration enthält.WORKSTATION_CONFIG_ID
: der Name der Workstationkonfiguration.
Wählen Sie ein unterstütztes GPU-Modell aus, das in beiden Replikatzonen der Konfiguration durch Ausführen des
gcloud compute accelerator-types list
-Befehl:gcloud compute accelerator-types list \ --format="table(name:sort=1,zone,description,maximumCardsPerInstance)" \ --filter='zone.basename()=(ZONES) AND name~"nvidia-tesla-(a100|p100|p4|t4|v100)$"' \ --project=PROJECT_ID
Ersetzen Sie
ZONES
durch eine durch Kommas getrennte Liste der Im vorherigen Schritt ermittelte Replikatzonen (z. B.us-central1-a,us-central1-c
).Wählen Sie ein GPU-Modell aus, das zweimal in der Tabelle aufgeführt ist. in beiden Replikatzonen verfügbar.
Notieren Sie sich die maximale Anzahl von Karten, die Sie für das ausgewählte GPU-Modell anhängen können.
Ermitteln Sie, welche der unterstützten Maschinentypen in beiden Replikatzonen der Konfiguration mithilfe der Methode
gcloud compute machine-types list
-Befehl:Wenn Sie im vorherigen Schritt das GPU-Modell NVIDIA A100 40 GB ausgewählt haben, muss in Ihrer Konfiguration die A2-Maschinenserie verwendet werden:
gcloud compute machine-types list \ --format="table(name,zone,guestCpus:sort=1)" \ --filter="name:a2-highgpu- OR name:a2-megagpu-" \ --zones=ZONES \ --project=PROJECT_ID
Wenn Sie im vorherigen Schritt ein anderes GPU-Modell ausgewählt haben, muss in Ihrer Konfiguration die N1-Maschinenreihe verwendet werden:
gcloud compute machine-types list \ --format="table(name,zone,guestCpus:sort=1)" \ --filter="name:n1-standard-" \ --zones=ZONES \ --project=PROJECT_ID
Wählen Sie einen Maschinentyp aus, der zweimal in der Tabelle aufgeführt ist. ist in beiden Replikatzonen verfügbar.
Nachdem Sie nun ein GPU-Modell und einen kompatiblen Maschinentyp ausgewählt haben, Aktualisieren Sie die Konfiguration:
Führen Sie für NVIDIA A100-GPUs mit 40 GB den folgenden Befehl aus, um die Konfiguration:
gcloud beta workstations configs update \ --project=PROJECT_ID \ --region=LOCATION \ --cluster=WORKSTATION_CLUSTER_ID \ WORKSTATION_CONFIG_ID \ --machine-type=A2_MACHINE_TYPE
Ersetzen Sie
A2_MACHINE_TYPE
durch den im vorherigen Schritt ausgewählten A2-Maschinentyp (z. B.a2-highgpu-1g
).Führen Sie für alle anderen GPU-Modelle den folgenden Befehl aus:
gcloud beta workstations configs update \ --project=PROJECT_ID \ --region=LOCATION \ß --cluster=WORKSTATION_CLUSTER_ID \ WORKSTATION_CONFIG_ID \ --machine-type=N1_MACHINE_TYPE \ --accelerator-type=ACCELERATOR_TYPE \ --accelerator-count=ACCELERATOR_COUNT
Ersetzen Sie Folgendes:
N1_MACHINE_TYPE
: der ausgewählte Maschinentyp aus der N1-Serie (z. B.n1-standard-2
).ACCELERATOR_TYPE
: Name des ausgewählten GPU-Modells (z. B.nvidia-tesla-t4
).ACCELERATOR_COUNT
: die Anzahl der anzuhängenden GPUs für jede Workstation (z. B.1
,2
,4
). Muss eine Potenz von zwei sein kleiner als der Maximalwert für das GPU-Modell ist.
Neue Workstationkonfiguration mit GPUs erstellen
So erstellen Sie eine neue Workstationkonfiguration, die GPUs an Workstations anhängt die darauf basieren, führen Sie die Schritte auf einem der folgenden Tabs aus.
Hinweise
Select the tab for how you plan to use the samples on this page:
Console
When you use the Google Cloud console to access Google Cloud services and APIs, you don't need to set up authentication.
gcloud
Install the Google Cloud CLI, then initialize it by running the following command:
gcloud init
REST
Verwenden Sie die von der gcloud CLI bereitgestellten Anmeldedaten, um die REST API-Beispiele auf dieser Seite in einer lokalen Entwicklungsumgebung zu verwenden.
Install the Google Cloud CLI, then initialize it by running the following command:
gcloud init
Weitere Informationen finden Sie unter Für die Verwendung von REST authentifizieren in der Dokumentation zur Google Cloud-Authentifizierung.
Wählen Sie ein GPU-Modell aus und sehen Sie in der GPU-Verfügbarkeitstabelle zur Auswahl einer Region, in der das ausgewählte GPU-Modell in mindestens zwei Zonen verfügbar ist.
Wenn Sie noch keinen Cluster in der ausgewählten Region haben, in der Sie einen Konfiguration aktualisieren, folgen Sie den Schritten zur Workstationcluster erstellen in der Region.
In der Übersicht zu den Preisen für Cloud-Workstations erfahren Sie, wie sich die Konfiguration von GPUs auf Ihre Kosten auswirkt. Hinweis GPUs an die angegebenen vorab gestarteten virtuellen Maschinen (VMs) angehängt durch die Größe des Schnellstartpools einer Konfiguration.
Neue Konfiguration erstellen
Console
Erstellen Sie eine neue Workstationkonfiguration mit GPUs aus der Google Cloud Console. Gehen Sie dazu so vor:
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Workstationkonfigurationen auf. Seite.
Klicken Sie auf der Seite Workstationkonfigurationen auf add_boxErstellen.
Geben Sie auf der Seite Workstationkonfiguration erstellen im Schritt Allgemeine Informationen im Feld Name einen Namen für die Konfiguration an.
Wählen Sie im Feld Workstation cluster (Workstationcluster) einen Cluster im ausgewählten Region
Klicken Sie auf Weiter, um mit dem Schritt Maschineneinstellungen fortzufahren.
Im Schritt Maschineneinstellungen der Seite Workstation erstellen Konfigurationsseite aufzurufen, klicken Sie zuerst auf die Ein/Aus-Schaltfläche, um GPUs auszuwählen. anstelle der Maschinenfamilie für allgemeine Zwecke zu verwenden.
Klicken Sie dann im Feld Zonen die Kästchen neben zwei Zonen an. wo das ausgewählte GPU-Modell verfügbar ist (siehe GPU-Verfügbarkeitstabelle
Wählen Sie im Feld GPU type (GPU-Typ) das GPU-Modell aus, das Sie verwenden möchten.
Wählen Sie im Feld Anzahl der GPUs die Anzahl der die Sie an jede Workstation anhängen möchten.
Wählen Sie im Feld Maschinentyp einen kompatiblen Maschinentyp aus.
Klicken Sie auf Weiter, um die Umgebungseinstellungen und die IAM-Richtlinie zu konfigurieren. bevor Sie auf Erstellen klicken, um die neue Workstation bereitzustellen Konfiguration.
gcloud
Erstellen Sie eine neue Workstationkonfiguration mit GPUs mithilfe der
gcloud
-Befehlszeile, indem Sie den
gcloud workstations configs create
-Befehl:
Führen Sie für NVIDIA A100-GPUs mit 40 GB den folgenden Befehl aus, um die Konfiguration zu erstellen:
gcloud beta workstations configs create \ --project=PROJECT_ID \ --region=LOCATION \ --cluster=WORKSTATION_CLUSTER_ID \ WORKSTATION_CONFIG_ID \ --replica-zones=REPLICA_ZONES \ --machine-type=A2_MACHINE_TYPE
Ersetzen Sie Folgendes:
PROJECT_ID
: die ID des Projekts, das die neue Workstationkonfiguration enthält.LOCATION
: Der Standort des Workstationclusters, in dem die Konfiguration enthalten sein soll.WORKSTATION_CLUSTER_ID
: Der Name des Workstationclusters, der die neue Workstationkonfiguration enthält.WORKSTATION_CONFIG_ID
: der Name der neuen Workstationkonfiguration.REPLICA_ZONES
: genau zwei Zonen in der Region des Clusters, in der das ausgewählte GPU-Modell verfügbar ist (z. B.us-central1-a,us-central1-c
).A2_MACHINE_TYPE
: der ausgewählte A2-Maschinentyp (z. B.a2-highgpu-1g
).
Führen Sie für alle anderen GPU-Modelle diesen Befehl aus, um Ihre Konfiguration zu erstellen:
gcloud beta workstations configs create \ --project=PROJECT_ID \ --region=LOCATION \ --cluster=WORKSTATION_CLUSTER_ID \ WORKSTATION_CONFIG_ID \ --replica-zones=REPLICA_ZONES \ --machine-type=N1_MACHINE_TYPE \ --accelerator-type=ACCELERATOR_TYPE \ --accelerator-count=ACCELERATOR_COUNT
Ersetzen Sie Folgendes:
PROJECT_ID
: die ID des Projekts, das die neue Workstationkonfiguration enthält.LOCATION
: Der Standort des Workstationclusters, in dem die Konfiguration enthalten sein soll.WORKSTATION_CLUSTER_ID
: Der Name des Workstationclusters, der die neue Workstationkonfiguration enthält.WORKSTATION_CONFIG_ID
: der Name der neuen Workstationkonfiguration.REPLICA_ZONES
: genau zwei Zonen in der Region des Clusters, in denen das ausgewählte GPU-Modell verfügbar ist (z. B.us-central1-a,us-central1-c
).N1_MACHINE_TYPE
: der ausgewählte Maschinentyp der N1-Serie (z. B.n1-standard-2
).ACCELERATOR_TYPE
: Name des ausgewählten GPU-Modells (z. B.nvidia-tesla-t4
).ACCELERATOR_COUNT
: die Anzahl der anzuhängenden GPUs für jede Workstation (z. B.1
,2
,4
).
NVIDIA GPU-Gerätetreiber
Cloud Workstations installiert die NVIDIA-Gerätetreiber auf den Host-VMs während des VM-Starts.
Um zu ermitteln, welche Versionsgerätetreiber auf einer Workstation installiert wurden, führen Sie den folgenden Befehl aus:
nvidia-smi --query-gpu=name,driver_version --format=csv
GPU-Verfügbarkeit nach Region und Zone
Sie können nach Standort oder GPU-Modell oder einer Kombination aus beidem suchen.
Zonen | Ort | GPU-Plattformen |
---|---|---|
asia-east1-a |
Changhua County, Taiwan, APAC | T4, P100 |
asia-east1-b |
Changhua County, Taiwan, APAC | |
asia-east1-c |
Changhua County, Taiwan, APAC | T4, V100, P100 |
asia-east2-a |
Hongkong, APAC | T4 |
asia-east2-b |
Hongkong, APAC | |
asia-east2-c |
Hongkong, APAC | T4 |
asia-northeast1-a |
Tokio, Japan, APAC | A100 40GB, T4 |
asia-northeast1-b |
Tokio, Japan, APAC | |
asia-northeast1-c |
Tokio, Japan, APAC | A100 40GB, T4 |
asia-northeast3-a |
Seoul, Südkorea, APAC | A100 40GB |
asia-northeast3-b |
Seoul, Südkorea, APAC | A100 40GB, T4 |
asia-northeast3-c |
Seoul, Südkorea, APAC | T4 |
asia-south1-a |
Mumbai, Indien, APAC | T4 |
asia-south1-b |
Mumbai, Indien, APAC | T4 |
asia-south1-c |
Mumbai, Indien, APAC | T4 |
asia-southeast1-a |
Jurong West, Singapur, APAC | T4 |
asia-southeast1-b |
Jurong West, Singapur, APAC | A100 40 GB, T4, P4 |
asia-southeast1-c |
Jurong West, Singapur, APAC | A100 40GB, T4, P4 |
australia-southeast1-a |
Sydney, Australien, APAC | T4, P4 |
australia-southeast1-b |
Sydney, Australien, APAC | P4 |
australia-southeast1-c |
Sydney, Australien, APAC | T4, P100 |
europe-north1-a europe-north1-b europe-north1-c |
Hamina, Finnland, Europa | |
europe-west1-b |
St. Ghislain, Belgien, Europa | T4, P100 |
europe-west1-c |
St. Ghislain, Belgien, Europa | T4 |
europe-west1-d |
St. Ghislain, Belgien, Europa | P100, T4 |
europe-west2-a |
London, England, Europa | T4 |
europe-west2-c |
London, England, Europa | |
europe-west3-a |
Frankfurt, Deutschland, Europa | |
europe-west3-b |
Frankfurt, Deutschland, Europa | T4 |
europe-west3-c |
Frankfurt, Deutschland, Europa | |
europe-west4-a |
Eemshaven, Niederlande, Europa | A100 40GB, T4, V100, P100 |
europe-west4-b |
Eemshaven, Niederlande, Europa | A100 40GB, T4, P4, V100 |
europe-west4-c |
Eemshaven, Niederlande, Europa | T4, P4, V100 |
europe-west6-a europe-west6-b europe-west6-c |
Zürich, Schweiz, Europa | |
europe-west8-a europe-west8-b europe-west8-c |
Mailand, Italien, Europa | |
europe-west9-a europe-west9-b europe-west9-c |
Paris, Frankreich, Europa | |
europe-west12-a europe-west12-b europe-west12-c |
Turin, Italien, Europa | |
europe-southwest1-a europe-southwest1-b europe-southwest1-c |
Madrid, Spanien, Europa | |
me-west1-a |
Tel Aviv, Israel, Naher Osten | |
me-west1-b |
Tel Aviv, Israel, Naher Osten | A100 40GB, T4 |
me-west1-c |
Tel Aviv, Israel, Naher Osten | A100 40GB, T4 |
northamerica-northeast1-a |
Montreal, Québec, Nordamerika | P4 |
northamerica-northeast1-b |
Montreal, Québec, Nordamerika | P4 |
northamerica-northeast1-c |
Montreal, Québec, Nordamerika | T4, P4 |
southamerica-east1-a |
Osasco, São Paulo, Brasilien, Südamerika | T4 |
southamerica-east1-c |
Osasco, São Paulo, Brasilien, Südamerika | T4 |
southamerica-west1-a southamerica-west1-b southamerica-west1-c |
Santiago, Chile, Südamerika | |
us-central1-a |
Council Bluffs, Iowa, Nordamerika | A100 40GB, T4, P4, V100 |
us-central1-b |
Council Bluffs, Iowa, Nordamerika | A100 40 GB, T4, V100 |
us-central1-c |
Council Bluffs, Iowa, Nordamerika | A100 40GB, T4, P4, V100, P100 |
us-central1-f |
Council Bluffs, Iowa, Nordamerika | A100 40 GB, T4, V100, P100 |
us-east1-b |
Moncks Corner, South Carolina, Nordamerika | A100 40GB, P100 |
us-east1-c |
Moncks Corner, South Carolina, Nordamerika | T4, V100, P100 |
us-east1-d |
Moncks Corner, South Carolina, Nordamerika | T4 |
us-east4-a us-east4-b us-east4-c |
Ashburn, Virginia, Nordamerika | T4, P4 |
us-east5-a |
Columbus, Ohio, Nordamerika | |
us-west1-a |
The Dalles, Oregon, Nordamerika | T4, V100, P100 |
us-west1-b |
The Dalles, Oregon, Nordamerika | A100 40GB, T4, V100, P100 |
us-west1-c |
The Dalles, Oregon, Nordamerika |
Nächste Schritte
GPUs mit der Cloud Workstations API angeben
Weitere Informationen Compute Engine-Instanzen mit GPU-Beschleunigern ausführen
Vollständige Liste der Compute Engine-Maschinentypen.
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Zuletzt aktualisiert: 2024-09-19 (UTC).