Regiões

O Google Cloud usa regiões subdivididas em zonas para definir a localização geográfica dos recursos físicos de computação. Ao executar um job no AI Platform Training, especifique a região em que ele será executado.

O ideal é usar a região mais próxima do local onde você ou os usuários pretendidos se encontram. Veja a seguir as regiões disponíveis para cada serviço.

Regiões disponíveis

O AI Platform Training está disponível nas seguintes regiões:

Américas

  • Oregon (us-west1)
  • Los Angeles (us-west2)
  • Salt Lake City (us-west3)
  • Iowa (us-central1)
  • Carolina do Sul (us-east1)
  • Norte da Virgínia (us-east4)
  • Montreal (northamerica-northeast1)
  • São Paulo (southamerica-east1)

Europa

  • Londres (europe-west2)
  • Bélgica (europe-west1)
  • Países Baixos (europe-west4)
  • Zurique (europe-west6)
  • Frankfurt (europe-west3)
  • Finlândia (europe-north1)

Ásia-Pacífico

  • Mumbai (asia-south1)
  • Singapura (asia-southeast1)
  • Hong Kong (asia-east2)
  • Taiwan (asia-east1)
  • Tóquio (asia-northeast1)
  • Osaka (asia-northeast2)
  • Sydney (australia-southeast1)
  • Seul (asia-northeast3)

O Google Cloud também fornece outras regiões para outros produtos além do AI Platform Training.

Considerações sobre regiões

Como treinar com aceleradores

A disponibilidade dos aceleradores varia por região. Abaixo está uma tabela que lista todos os aceleradores disponíveis para cada região:

Américas

Região Oregon
us-west1
Los Angeles
us-west2
Salt Lake City
us-west3
Iowa
us-central1
Carolina do Sul
us-east1
Norte da Virgínia
us-east4
Montreal
northamerica-northeast1
São Paulo
southamerica-east1
NVIDIA A100
NVIDIA Tesla K80
NVIDIA Tesla P4
NVIDIA Tesla P100
NVIDIA Tesla T4
NVIDIA Tesla V100
TPU v2
TPU v3 (Beta)

Europa

Região Londres
europe-west2
Bélgica
europe-west1
Países Baixos
europe-west4
Zurique
europe-west6
Frankfurt
europe-west3
Finlândia
europe-north1
NVIDIA A100
NVIDIA Tesla K80
NVIDIA Tesla P4
NVIDIA Tesla P100
NVIDIA Tesla T4
NVIDIA Tesla V100
TPU v2
TPU v3 (Beta)

Ásia-Pacífico

Região Mumbai
asia-south1
Singapura
asia-southeast1
Hong Kong
asia-east2
Taiwan
asia-east1
Tóquio
asia-northeast1
Osaka
asia-northeast2
Sydney
australia-southeast1
Seul
asia-northeast3
NVIDIA A100
NVIDIA Tesla K80
NVIDIA Tesla P4
NVIDIA Tesla P100
NVIDIA Tesla T4
NVIDIA Tesla V100
TPU v2
TPU v3 (Beta)

Se o job de treinamento usa vários tipos de GPU, todos eles precisam estar disponíveis em uma única zona na região. Por exemplo, não é possível executar um job em us-central1 com um worker mestre usando GPUs NVIDIA Tesla T4, servidores de parâmetros usando GPUs NVIDIA Tesla K80 e workers usando GPUs NVIDIA Tesla P100. Todas essas GPUs estão disponíveis para jobs de treinamento em us-central1, mas nenhuma zona nessa região oferece os três tipos de GPU. Para saber mais sobre a disponibilidade dessas zonas, confira a comparação entre GPUs para cargas de trabalho de computação.

Recursos insuficientes

A demanda de GPUs e recursos de computação na região us-central1 é alta. Talvez você receba a mensagem de erro a seguir nos registros do job: Resources are insufficient in region: <region>. Please try a different region..

Para resolver esse erro, use uma região diferente ou tente novamente mais tarde.

Cloud Storage

  • Execute o job do AI Platform Training na mesma região que o bucket do Cloud Storage que você está usando para ler e gravar dados do job.

  • É preciso usar a classe de armazenamento padrão em todos os buckets do Cloud Storage que você está usando para ler e gravar dados do job do AI Platform Training.

Como restringir locais dos recursos

Os administradores de políticas da organização podem restringir as regiões disponíveis para jobs de treinamento criando uma restrição de locais de recursos. Leia sobre como a restrição de locais de recursos se apresenta no AI Platform Training