Google Cloud utilizza regioni suddivise in zone per definire la posizione geografica delle risorse informatiche fisiche. Quando esegui un job su AI Platform Training, devi specificare la regione in cui vuoi che venga eseguito.
In genere dovresti utilizzare la regione più vicina alla tua posizione fisica oppure posizione fisica degli utenti di destinazione, ma tieni presente le regioni disponibili ogni servizio come elencato di seguito.
Aree geografiche disponibili
AI Platform Training è disponibile nelle seguenti regioni:
Americhe
- Oregon (us-west1)
- Los Angeles (us-west2)
- Salt Lake City (us-west3)
- Iowa (us-central1)
- Carolina del Sud (us-east1)
- N. Virginia (us-east4)
- Montréal (northamerica-northeast1)
- San Paolo (southamerica-east1)
Europa
- Londra (europe-west2)
- Belgio (europe-west1)
- Paesi Bassi (europe-west4)
- Zurigo (europe-west6)
- Francoforte (europe-west3)
- Finlandia (europe-north1)
Asia Pacifico
- Mumbai (asia-south1)
- Singapore (asia-southeast1)
- Hong Kong (asia-east2)
- Taiwan (asia-east1)
- Tokyo (asia-northeast1)
- Osaka (asia-northeast2)
- Sydney (australia-southeast1)
- Seul (asia-northeast3)
Google Cloud fornisce anche regioni aggiuntive per diversi da AI Platform Training.
Considerazioni sulle regioni
Addestramento con acceleratori
Gli acceleratori sono disponibili in base alla regione. Di seguito è riportata una tabella che elenca tutti gli acceleratori disponibili per ogni regione:
Americhe
| Regione | Oregon us-west1 |
Los Angeles us-west2 |
Salt Lake City us-west3 |
Iowa us-central1 |
Carolina del Sud us-east1 |
N. Virginia us-east4 |
Montréal northamerica-northeast1 |
San Paolo southamerica-east1 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 | ||||||||
| NVIDIA Tesla P4 | ||||||||
| NVIDIA Tesla P100 | ||||||||
| NVIDIA Tesla T4 | ||||||||
| NVIDIA Tesla V100 | ||||||||
| TPU v2 | ||||||||
| TPU v3 (beta) | ||||||||
| Pod TPU v2 (anteprima) | ||||||||
| Pod TPU v3 (anteprima) |
Europa
| Regione | Londra europe-west2 |
Belgio europe-west1 |
Paesi Bassi europe-west4 |
Zurigo europe-west6 |
Francoforte europe-west3 |
Finlandia europe-north1 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 | ||||||
| NVIDIA Tesla P4 | ||||||
| NVIDIA Tesla P100 | ||||||
| NVIDIA Tesla T4 | ||||||
| NVIDIA Tesla V100 | ||||||
| TPU v2 | ||||||
| TPU v3 (beta) | ||||||
| Pod TPU v2 (anteprima) | ||||||
| Pod TPU v3 (anteprima) |
Asia Pacifico
| Regione | Mumbai asia-sud1 |
Singapore asia-sud-est1 |
Hong Kong asia-east2 |
Taiwan asia-east1 |
Tokyo asia-northeast1 |
Osaka asia-northeast2 |
Sydney australia-southeast1 |
Seul asia-northeast3 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 | ||||||||
| NVIDIA Tesla P4 | ||||||||
| NVIDIA Tesla P100 | ||||||||
| NVIDIA Tesla T4 | ||||||||
| NVIDIA Tesla V100 | ||||||||
| TPU v2 | ||||||||
| TPU v3 (beta) | ||||||||
| Pod TPU v2 (anteprima) | ||||||||
| Pod TPU v3 (anteprima) |
Se il job di addestramento utilizza più tipi di GPU, queste devono essere tutte disponibili in un'unica zona della tua regione. Ad esempio, non puoi eseguire un job in us-central1 con un worker principale che utilizza GPU NVIDIA Tesla T4, server di parametri che utilizzano GPU NVIDIA Tesla K80 e worker che utilizzano GPU NVIDIA Tesla P100. Sebbene tutte queste GPU siano disponibili per i job di addestramento
us-central1, nessuna singola zona in quella regione fornisce tutti e tre i tipi di GPU. Per approfondire la disponibilità delle GPU in base alla zona, consulta il confronto delle GPU per i carichi di lavoro di calcolo.
Risorse insufficienti
La domanda è elevata per le GPU e le risorse di calcolo nella regione us-central1.
Nei log del job potresti visualizzare il messaggio di errore: Resources are
insufficient in region: <region>. Please try a different region..
Per risolvere il problema, prova a utilizzare un'altra regione o riprova più tardi.
Cloud Storage
Devi eseguire il job di AI Platform Training nella stessa regione del Bucket Cloud Storage che stai utilizzando per leggere e scrivere dati per il job.
Devi utilizzare la classe Standard Storage per eventuali bucket Cloud Storage che utilizzi per leggere e scrivere dati il tuo job AI Platform Training.
Limitazione delle località delle risorse
Gli amministratori dei criteri dell'organizzazione possono limitare le regioni disponibili per i job di addestramento creando un vincolo per le località delle risorse. Letto su come si applica un vincolo di località delle risorse AI Platform Training