Compute Engine offre la possibilité d'ajouter des processeurs graphiques (GPU) aux instances de machines virtuelles (VM). Vous pouvez utiliser ces GPU pour accélérer des charges de travail spécifiques sur vos VM, telles que le machine learning et le traitement des données.
Vous ne pouvez utiliser que deux familles de machines lors de l'exécution de GPU sur Compute Engine :
- La famille des machines optimisées pour les accélérateurs (A3, A2 et G2).
- Famille de machines à usage général N1 Vous pouvez utiliser la plupart des types de machines N1, à l'exception du type de machine N1 à cœur partagé. Si vous n'utilisez pas de machine à usage général N1, vous pouvez passer à une machine à usage général N1, puis ajouter les GPU.
Avant de commencer
- Pour découvrir les étapes préalables supplémentaires, telles que la sélection d'une image de l'OS et la vérification du quota de GPU, consultez le document de présentation.
-
Si ce n'est pas déjà fait, configurez l'authentification.
L'authentification est le processus permettant de valider votre identité pour accéder aux services et aux API Google Cloud.
Pour exécuter du code ou des exemples depuis un environnement de développement local, vous pouvez vous authentifier auprès de Compute Engine comme suit :
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.
REST
Pour utiliser les exemples d'API REST de cette page dans un environnement de développement local, vous devez utiliser les identifiants que vous fournissez à gcloud CLI.
Install the Google Cloud CLI, then initialize it by running the following command:
gcloud init
Pour en savoir plus, consultez la section S'authentifier pour utiliser REST dans la documentation sur l'authentification Google Cloud.
VM optimisées pour les accélérateurs
Chaque type de machine optimisé pour les accélérateurs est associé à un modèle spécifique de GPU NVIDIA.
- Pour les types de machines optimisés pour l'accélérateur A3, les, GPU NVIDIA H100 80 Go sont associés. Celles-ci sont disponibles dans les options suivantes :
- A3 High (
a3-highgpu-8g
) : ce type de machine est associé à des GPU H100 de 80 Go. - A3 Mega (
a3-megagpu-8g
) : ce type de machine est associé à des Méga GPU H100 de 80 Go.
- A3 High (
- Pour les types de machines optimisés pour l'accélérateur A2, les, GPU NVIDIA A100 sont associés. Celles-ci sont disponibles dans les options suivantes :
- A2 Standard (
a2-highgpu-*
,a2-megagpu-*
) : ces types de machines sont associés à des GPU A100 de 40 Go. - A2 Ultra (
a2-ultragpu-*
) : ces types de machines sont associés à des GPU A100 de 80 Go.
- A2 Standard (
- Pour les types de machines optimisés pour l'accélérateur G2, les (
g2-standard-*
), GPU NVIDIA L4 sont associés.
Vous pouvez modifier chaque VM optimisée pour les accélérateurs comme suit :
Vous ne pouvez pas modifier le type de machine pour les VM A2 Ultra et A3. Si vous utilisez l'un de ces types de machine pour votre VM et que vous devez modifier le type de machine, créez une nouvelle VM.
Pour les VM A2 Standard, vous pouvez modifier le nombre de GPU en passant d'un type de machine standard A2 à un autre type de machine standard A2.
Pour les VM G2, vous pouvez effectuer les opérations suivantes :
- Vous pouvez modifier le nombre de GPU en passant d'un type de machine G2 à un autre type de machine G2.
- Vous pouvez passer d'un type de machine G2 à un type de machine d'une autre famille de machines, par exemple à usage général ou optimisé pour le calcul. Consultez la section Modifier le type de machine d'une VM.
Vous ne pouvez pas supprimer les GPU d'un type de machine optimisé pour les accélérateurs. Si vous n'avez plus besoin de GPU, procédez comme suit :
- Pour toutes les VM A3 ou A2, créez une nouvelle VM.
- Pour les VM G2, passez à un type de machine d'une autre famille de machines.
Modifier le nombre de GPU
Vous pouvez modifier le nombre de GPU d'une VM standard A2 ou optimisée pour les accélérateurs G2 à l'aide de la console Google Cloud ou de REST.
Console
Vous pouvez modifier le nombre de GPU de votre VM en arrêtant la VM et en modifiant sa configuration.
Vérifiez que toutes vos applications critiques sont arrêtées sur la VM.
Dans la console Google Cloud, accédez à la page Instances de VM pour afficher votre liste de VM.
Cliquez sur le nom de la VM dont vous souhaitez modifier le nombre de GPU. La page Détails s'affiche.
Procédez comme suit à partir de la page Détails.
Si la VM est en cours d'exécution, cliquez sur
Arrêter dans la barre d'outils. Attendez ensuite que la VM s'arrête.Dans la barre d'outils, cliquez sur
Modifier.Dans la section Configuration de la machine, sélectionnez la famille de machines GPU, puis procédez comme suit :
Dans la liste Nombre de GPU, augmentez ou diminuez le nombre de GPU.
Pour appliquer vos modifications, cliquez sur Enregistrer.
Pour redémarrer la VM, cliquez sur Démarrer/Reprendre.
REST
Vous pouvez modifier le nombre de GPU sur votre VM en arrêtant la VM et en modifiant le type de machine. Chaque type de machine optimisé pour les accélérateurs est associé à un nombre spécifique de GPU. Si vous modifiez le type de machine, cela ajuste le nombre de GPU associés à la VM.
Vérifiez que toutes vos applications critiques sont arrêtées sur la VM, puis créez une commande POST pour arrêter la VM afin qu'elle puisse être déplacée vers un système hôte sur lequel les GPU sont disponibles.
POST https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/zones/ZONE/instances/VM_NAME/stop
Une fois la VM arrêtée, créez une requête POST pour modifier le type de machine.
POST https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/zones/ZONE/instances/VM_NAME/setMachineType { machineType: "zones/ZONE/machineTypes/MACHINE_TYPE" }
Démarrez la VM.
POST https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/zones/ZONE/instances/VM_NAME/start
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: ID de votre projet.VM_NAME
: nom de la VM à laquelle vous souhaitez ajouter des GPU.ZONE
: zone où se trouve la VM. Cette zone doit être compatible avec les GPU.MACHINE_TYPE
: type de machine que vous souhaitez utiliser. Il doit s'agir de l'un des éléments suivants :- Si votre VM utilise actuellement une machine standard A2, sélectionnez un autre type de machine A2.
- Si votre VM utilise actuellement un type de machine G2, sélectionnez un autre type de machine G2. Les types de machines G2 sont également compatibles avec la mémoire personnalisée. La mémoire doit être un multiple de 1 024 Mo et être comprise dans la plage de mémoire compatible. Par exemple, pour créer une VM avec 4 processeurs virtuels et 19 Go de mémoire, spécifiez
--machine-type=g2-custom-4-19456
.
Limites
VM A2
- Vous ne bénéficiez pas de remises automatiques proportionnelles à une utilisation soutenue ni de remises sur engagement d'utilisation flexibles pour les VM qui utilisent les types de machines A2 Standard.
- Vous ne pouvez utiliser des types de machines A2 Standard que dans certaines régions et zones.
- Vous ne pouvez pas utiliser de disques persistants régionaux sur des VM utilisant des types de machines A2 Standard.
- Les types de machines A2 Standard ne sont disponibles que sur la plate-forme Cascade Lake.
- Si votre VM utilise un type de machine A2 Standard, vous ne pouvez passer d'un type de machine A2 Standard qu'à un autre type de machine A2 Standard. Vous ne pouvez pas passer à un autre type de machine. Pour en savoir plus, consultez la page Modifier des VM optimisées pour les accélérateurs.
- Vous ne pouvez pas utiliser le système d'exploitation Windows avec les types de machines A2 Standard <codea2-megagpu-16g< code="" dir="ltr" translate="no">. Lorsque vous utilisez des systèmes d'exploitation Windows, choisissez un autre type de machine A2 Standard.</codea2-megagpu-16g<>
- Vous ne pouvez pas effectuer un formatage rapide des disques SSD locaux associés à des VM Windows qui utilisent des types de machines A2 Standard. Pour formater ces disques SSD locaux, vous devez effectuer un formatage complet en utilisant l'utilitaire diskpart et en spécifiant
format fs=ntfs label=tmpfs
. - Les types de machines A2 Standard ne sont pas compatibles avec la location unique.
VM G2
- Vous ne bénéficiez pas de remises automatiques proportionnelles à une utilisation soutenue ni de remises sur engagement d'utilisation flexibles pour les VM qui utilisent les types de machines G2.
- Vous ne pouvez utiliser des types de machines G2 que dans certaines régions et zones.
- Vous ne pouvez pas utiliser de disques persistants régionaux sur des VM utilisant des types de machines G2.
- Le type de machine G2 n'est disponible que sur la plate-forme Cascade Lake.
- Les disques persistants standards (
pd-standard
) ne sont pas compatibles avec les VM qui utilisent des types de machines standards G2. Pour connaître les types de disques compatibles, consultez la section Types de disques compatibles pour G2. - Vous ne pouvez pas créer de GPU multi-instances sur des types de machines G2.
- Si vous devez modifier le type de machine d'une VM G2, consultez la page Modifier des VM optimisées pour les accélérateurs.
- Vous ne pouvez pas utiliser de Deep Learning VM Image en tant que disque de démarrage pour vos VM utilisant des types de machines G2.
- Le pilote par défaut actuel de Container-Optimized OS n'est pas compatible avec les GPU L4 s'exécutant sur des types de machines G2. Container-Optimized OS n'accepte également qu'un ensemble sélectionné de pilotes.
Si vous souhaitez utiliser Container-Optimized OS sur des types de machines G2, consultez les notes suivantes :
- Utilisez une version de Container-Optimized OS compatible avec le pilote NVIDIA version
525.60.13
recommandée (minimum) ou ultérieure. Pour en savoir plus, consultez les Notes de version de Container-Optimized OS. - Lorsque vous installez le pilote, spécifiez la dernière version disponible compatible avec les GPU L4.
Par exemple,
sudo cos-extensions install gpu -- -version=525.60.13
.
- Utilisez une version de Container-Optimized OS compatible avec le pilote NVIDIA version
- Vous devez utiliser Google Cloud CLI ou REST pour créer des VM G2 dans les scénarios suivants :
- Vous souhaitez spécifier des valeurs personnalisées de la mémoire.
- Vous souhaitez personnaliser le nombre de cœurs de processeur visibles.
VM à usage général N1
Cette section explique comment ajouter, modifier ou supprimer des GPU sur une machine à usage général N1.
Pour résumer, le processus d'ajout, de modification ou de suppression de GPU d'une VM existante est le suivant :
- Vérifiez que votre VM dispose d'une taille de disque de démarrage d'au moins 40 Go.
- Arrêtez la VM.
Ajoutez, modifiez ou supprimez des GPU.
Si aucun GPU n'était associé à votre VM, vous devez effectuer les étapes suivantes :
- Préparez votre VM pour la modification.
- Modifiez le paramètre de maintenance de l'hôte pour la VM. Les VM comportant des GPU ne peuvent pas migrer à chaud car elles sont affectées à des périphériques matériels spécifiques. Pour en savoir plus, consultez la section Restrictions relatives aux GPU.
- Modifiez le type de machine. Les GPU ne sont compatibles qu'avec certains types de machines.
- Installez un pilote de GPU sur votre VM pour que votre système puisse utiliser l'appareil.
Préparer votre VM
Lorsqu'un GPU est ajouté à une VM, l'ordre de l'interface réseau peut changer.
La plupart des images publiques sur Compute Engine ne possèdent pas de nom d'interface réseau persistant et s'adaptent au nouvel ordre.
Toutefois, si vous utilisez SLES ou une image personnalisée, vous devez mettre à jour le paramètre système pour empêcher la persistance de l'interface réseau. Pour empêcher la persistance de l'interface réseau, exécutez la commande suivante sur votre VM :
rm /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules
Ajouter des GPU ou modifier le type de GPU sur des VM existantes
Cette section explique comment ajouter des GPU ou modifier le type de GPU sur des VM à usage général N1 existantes. Cette procédure accepte les types de GPU suivants :
GPU NVIDIA :
- NVIDIA T4 :
nvidia-tesla-t4
- NVIDIA P4 :
nvidia-tesla-p4
- NVIDIA P100 :
nvidia-tesla-p100
- NVIDIA V100 :
nvidia-tesla-v100
Poste de travail virtuel NVIDIA RTX (vWS) (anciennement NVIDIA GRID) :
- Poste de travail virtuel NVIDIA T4 :
nvidia-tesla-t4-vws
- Poste de travail virtuel NVIDIA P4 :
nvidia-tesla-p4-vws
Poste de travail virtuel NVIDIA P100 :
nvidia-tesla-p100-vws
Pour ces postes de travail virtuels, une licence de poste de travail virtuel NVIDIA RTX (vWS) est automatiquement ajoutée à votre VM.
Console
Pour ajouter des GPU ou modifier le type de GPU, procédez comme suit :
Vérifiez que toutes vos applications critiques sont arrêtées sur la VM.
Dans la console Google Cloud, accédez à la page Instances de VM pour afficher votre liste de VM.
Cliquez sur le nom de la VM que vous souhaitez mettre à jour. La page Détails s'affiche.
Procédez comme suit à partir de la page Détails.
Si la VM est en cours d'exécution, cliquez sur
Arrêter dans la barre d'outils. Attendez ensuite que la VM s'arrête.Dans la barre d'outils, cliquez sur
Modifier.Dans la section Configuration de la machine, sélectionnez la famille de machines GPU, puis procédez comme suit :
Dans la liste Type de GPU, sélectionnez ou basculez sur l'un des types de GPU compatibles avec les VM N1.
Dans la liste Nombre de GPU, sélectionnez le nombre de GPU.
Si votre modèle de GPU est compatible avec les postes de travail virtuels NVIDIA RTX (vWS) pour les charges de travail graphiques et que vous prévoyez d'exécuter des charges de travail graphiques lourdes sur la VM, sélectionnez l'option Activer le poste de travail virtuel (NVIDIA GRID).
Si aucun GPU n'était associé à votre VM, procédez comme suit :
Si l'instance dispose d'un type de machine à cœur partagé, vous devez modifier ce type de machine. Dans la liste Type de machine, sélectionnez l'un des types de machines N1 prédéfinis. Vous pouvez également spécifier des paramètres personnalisés de type de machine.
Dans la section Gestion, procédez comme suit :
Dans la liste Pendant la maintenance de l'hôte, sélectionnez Arrêter l'instance de VM. Les VM auxquelles sont associés des GPU ne peuvent pas migrer à chaud. Consultez Gérer les événements de l'hôte GPU.
Dans la liste Redémarrage automatique, sélectionnez Désactivé.
Pour appliquer vos modifications, cliquez sur Enregistrer.
Pour redémarrer la VM, cliquez sur Démarrer/Reprendre.
REST
Vous pouvez ajouter ou modifier des GPU sur votre VM en arrêtant la VM et en modifiant sa configuration via l'API.
Vérifiez que toutes vos applications critiques sont arrêtées sur la VM, puis créez une commande POST pour arrêter la VM afin qu'elle puisse être déplacée vers un système hôte sur lequel les GPU sont disponibles.
POST https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/zones/ZONE/instances/VM_NAME/stop
Si votre VM n'avait pas de GPU associés auparavant, procédez comme suit :
Identifiez le type de GPU que vous souhaitez ajouter à votre VM. Vous pouvez envoyer une requête
GET
pour répertorier les types de GPU disponibles pour votre projet dans une zone spécifique.GET https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/zones/ZONE/acceleratorTypes
Si l'instance dispose d'un type de machine à cœur partagé, vous devez modifier le type de machine pour avoir un ou plusieurs processeurs virtuels. Vous ne pouvez pas ajouter d'accélérateurs à des VM avec des types de machines à cœur partagé.
Créez une commande POST pour définir les options de planification de la VM.
POST https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/zones/ZONE/instances/VM_NAME/setScheduling { "onHostMaintenance": "TERMINATE", "automaticRestart": true }
Créez une requête POST pour ajouter ou modifier les GPU associés à votre VM.
POST https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/zones/ZONE/instances/VM_NAME/setMachineResources { "guestAccelerators": [ { "acceleratorCount": ACCELERATOR_COUNT, "acceleratorType": "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/zones/ZONE/acceleratorTypes/ACCELERATOR_TYPE" } ] }
Démarrez la VM.
POST https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/zones/ZONE/instances/VM_NAME/start
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: ID de votre projet.VM_NAME
: nom de la VM à laquelle vous souhaitez ajouter des GPU.ZONE
: zone où se trouve la VM.ACCELERATOR_COUNT
: nombre de GPU que vous souhaitez associer à votre VM. Pour obtenir la liste des limites de GPU en fonction du type de machine de votre VM, consultez la section GPU sur Compute Engine.ACCELERATOR_TYPE
: modèle de GPU que vous souhaitez associer ou sur lequel vous souhaitez basculer. Si vous prévoyez d'exécuter des charges de travail graphiques lourdes sur la VM, utilisez l'un des modèles de postes de travail virtuels.Choisissez l'une des valeurs suivantes :
GPU NVIDIA :
- NVIDIA T4 :
nvidia-tesla-t4
- NVIDIA P4 :
nvidia-tesla-p4
- NVIDIA P100 :
nvidia-tesla-p100
- NVIDIA V100 :
nvidia-tesla-v100
- NVIDIA T4 :
Poste de travail virtuel NVIDIA RTX (vWS) (anciennement NVIDIA GRID) :
- Poste de travail virtuel NVIDIA T4 :
nvidia-tesla-t4-vws
- Poste de travail virtuel NVIDIA P4 :
nvidia-tesla-p4-vws
- Poste de travail virtuel NVIDIA P100 :
nvidia-tesla-p100-vws
Pour ces postes de travail virtuels, une licence de poste de travail virtuel NVIDIA RTX (vWS) est automatiquement ajoutée à votre VM.
- Poste de travail virtuel NVIDIA T4 :
Installer les pilotes
Pour installer les pilotes, choisissez l'une des options suivantes :
- Si vous prévoyez d'exécuter des charges de travail avec traitement graphique intensif, telles que celles dédiées aux jeux vidéo et à la visualisation, installez des pilotes pour le poste de travail virtuel NVIDIA RTX.
- Pour la plupart des charges de travail, installez les pilotes de GPU.
Supprimer des GPU
Cette section explique comment supprimer les types de GPU suivants d'une VM à usage général N1 existante.
GPU NVIDIA :
- NVIDIA T4 :
nvidia-tesla-t4
- NVIDIA P4 :
nvidia-tesla-p4
- NVIDIA P100 :
nvidia-tesla-p100
- NVIDIA V100 :
nvidia-tesla-v100
Poste de travail virtuel NVIDIA RTX (vWS) (anciennement NVIDIA GRID) :
- Poste de travail virtuel NVIDIA T4 :
nvidia-tesla-t4-vws
- Poste de travail virtuel NVIDIA P4 :
nvidia-tesla-p4-vws
Poste de travail virtuel NVIDIA P100 :
nvidia-tesla-p100-vws
Pour ces postes de travail virtuels, une licence de poste de travail virtuel NVIDIA RTX (vWS) est automatiquement ajoutée à votre VM.
Vous pouvez utiliser la console Google Cloud pour supprimer des GPU d'une VM existante. Pour supprimer des GPU, procédez comme suit :
Vérifiez que toutes vos applications critiques sont arrêtées sur la VM.
Dans la console Google Cloud, accédez à la page Instances de VM pour afficher votre liste de VM.
Cliquez sur le nom de la VM dont vous souhaitez supprimer les GPU. La page Détails s'affiche.
Procédez comme suit à partir de la page Détails.
Si la VM est en cours d'exécution, cliquez sur
Arrêter dans la barre d'outils. Attendez ensuite que la VM s'arrête.Dans la barre d'outils, cliquez sur
Modifier.Dans la section Configuration de la machine, sélectionnez la famille de machines Usage général, puis procédez comme suit :
Pour afficher les GPU associés, développez Configurations avancées.
Dans la section GPU, supprimez des GPU en utilisant l'une des options suivantes :
Pour supprimer certains GPU, sélectionnez un nouveau nombre dans la liste Nombre de GPU.
Pour supprimer tous les GPU, cliquez sur
Supprimer les GPU.
Facultatif : Modifiez le paramètre de stratégie de maintenance de l'hôte de la VM. La stratégie de maintenance d'hôte des VM comportant des GPU doit être définie sur Arrêter l'instance de VM. Toutefois, si vous avez supprimé tous les GPU, vous avez la possibilité de migrer cette VM à chaud pendant la maintenance de l'hôte. Pour en savoir plus, consultez la section Définir les règles de maintenance d'hôte de VM.
Pour appliquer vos modifications, cliquez sur Enregistrer.
Pour redémarrer la VM, cliquez sur Démarrer/Reprendre.
Étape suivante
- Apprenez-en plus sur les plates-formes GPU.
- Ajoutez des SSD locaux à vos instances. Les disques SSD locaux fonctionnent bien avec les GPU lorsque vos applications nécessitent un stockage hautes performances.
- Créez des groupes d'instances de GPU à l'aide des modèles d'instance.
- Pour surveiller les performances du GPU, consultez la section Surveiller les performances des GPU.
- Pour améliorer les performances du réseau, consultez la section Utiliser une bande passante réseau plus élevée.
- Pour gérer la maintenance de l'hôte GPU, consultez la section Gérer les événements de l'hôte GPU.
- Suivez le tutoriel Exécuter des charges de travail d'inférence TensorFlow avec des GPU TensorRT5 et NVIDIA T4.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2024/11/22 (UTC).
- Pour les types de machines optimisés pour l'accélérateur A3, les, GPU NVIDIA H100 80 Go sont associés. Celles-ci sont disponibles dans les options suivantes :