En este documento, se explica cómo crear una VM que usa una familia de máquinas optimizada para aceleradores. La familia de máquinas con optimización de acelerador está disponible en los tipos de máquinas estándar A3, A2 y ultra, y estándar G2.
Cada tipo de máquina optimizado para acelerador tiene un modelo específico de GPU de NVIDIA conectada.
- En los tipos de máquina optimizados para aceleradores A3, se conectan GPU NVIDIA H100 de 80 GB.
- En los tipos de máquinas optimizados para aceleradores A2, se conectan las GPU NVIDIA A100. Están disponibles en las opciones A100 de 40 GB y A100 de 80 GB.
- En los tipos de máquinas optimizados para aceleradores G2, se conectan las GPU NVIDIA L4.
Antes de comenzar
- Para revisar los pasos de requisitos previos adicionales, como elegir una imagen de SO y verificar la cuota de GPU, revisa el documento de descripción general.
-
Si aún no lo hiciste, configura la autenticación.
La autenticación es el proceso mediante el cual se verifica tu identidad para acceder a los servicios y las API de Google Cloud.
Para ejecutar un código o muestras desde un entorno de desarrollo local, puedes autenticarte en Compute Engine de la siguiente manera.
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
- Set a default region and zone.
-
compute.instances.create
en el proyecto -
Si deseas usar una imagen personalizada para crear la VM, sigue estos pasos:
compute.images.useReadOnly
en la imagen -
Para usar una instantánea a fin de crear la VM, haz lo siguiente:
compute.snapshots.useReadOnly
en la instantánea -
Si quieres usar una plantilla de instancias para crear la VM, sigue estos pasos:
compute.instanceTemplates.useReadOnly
en la plantilla de instancias -
Para asignar una red heredada a la VM, ejecuta
compute.networks.use
en el proyecto. -
Si deseas especificar una dirección IP estática para la VM:
compute.addresses.use
en el proyecto -
Para asignar una dirección IP externa a la VM cuando se usa una red heredada, ejecuta
compute.networks.useExternalIp
en el proyecto -
A fin de especificar una subred para tu VM:
compute.subnetworks.use
en el proyecto o en la subred elegida -
Para asignar una dirección IP externa a la VM cuando se usa una red de VPC,
compute.subnetworks.useExternalIp
en el proyecto o en la subred elegida. -
Para configurar los metadatos de la instancia de VM para la VM,
compute.instances.setMetadata
en el proyecto. -
Para configurar etiquetas en la VM, haz lo siguiente:
compute.instances.setTags
en la VM -
Para configurar etiquetas en la VM, haz lo siguiente:
compute.instances.setLabels
en la VM -
A fin de configurar una cuenta de servicio para que la VM use:
compute.instances.setServiceAccount
en la VM -
Crear un disco nuevo para la VM:
compute.disks.create
en el proyecto -
Para conectar un disco existente en modo de solo lectura o de lectura y escritura, usa
compute.disks.use
en el disco. -
Para conectar un disco existente en modo de solo lectura, haz lo siguiente:
compute.disks.useReadOnly
en el disco En la consola de Google Cloud, ve a la página Crea una instancia.
Especifica un Nombre para la VM. Consulta la convención de asignación de nombres de recursos.
Selecciona una región y una zona en las que las GPU estén disponibles. Consulta la lista de regiones y zonas de GPU disponibles.
En la sección Configuración de la máquina, selecciona la familia de máquinas GPU y, luego, haz lo siguiente:
En la lista Tipo de GPU, selecciona el tipo de GPU.
- En las VMs optimizadas para aceleradores A3, selecciona
NVIDIA H100 80GB
. - En las VMs optimizadas para aceleradores A2, selecciona
NVIDIA A100 40GB
oNVIDIA A100 80GB
. - En las VMs optimizadas para aceleradores G2, selecciona
NVIDIA L4
.
- En las VMs optimizadas para aceleradores A3, selecciona
En la lista Cantidad de GPU, selecciona la cantidad.
Si tu modelo de GPU es compatible con estaciones de trabajo virtuales (vWS) de NVIDIA RTX para cargas de trabajo de gráficos y planeas ejecutar cargas de trabajo de alto contenido gráfico en esta VM, selecciona Habilitar Estación de trabajo virtual (NVIDIA GRID):
En la sección Disco de arranque, haz clic en Cambiar. Se abrirá la página Configuración del disco de arranque.
En la página Configuración del disco de arranque, haz lo siguiente:
- En la pestaña Imágenes públicas, elige una imagen de Compute Engine compatible o una Deep Learning VM Image.
- Especifica un tamaño de disco de arranque de al menos 40 GB.
- Para confirmar las opciones del disco de arranque, haz clic en Seleccionar.
Establece cualquier otra configuración de VM que necesites. Por ejemplo, puedes cambiar la configuración de Interrumpibilidad para establecer tu VM como instancia interrumpible. Esto reduce el costo de tu VM y las GPU adjuntas. Para obtener más información, consulta GPU en instancias interrumpibles.
Para crear y, también, iniciar la VM, haz clic en Crear.
- La marca
--preemptible
, que configura tu VM como una instancia interrumpible. Esto reduce el costo de tu VM y las GPU adjuntas. Para obtener más información, consulta GPU en instancias interrumpibles. - La marca
--accelerator
para especificar una estación de trabajo virtual. Las estaciones de trabajo virtuales (vWS) de NVIDIA RTX solo son compatibles con las VM de G2. VM_NAME
: el nombre de la VM nueva.MACHINE_TYPE
: el tipo de máquina que seleccionaste. Elige una de las siguientes opciones:- Un tipo de máquina A3
- Un tipo de máquina A2
- Un tipo de máquina G2.
Los tipos de máquinas G2 también admiten memoria personalizada. La memoria debe ser un múltiplo de 1,024 MB y debe estar dentro del rango de memoria admitido. Por ejemplo, para crear una VM con 4 CPU virtuales y 19 GB de memoria, especifica
--machine-type=g2-custom-4-19456
.
ZONE
: La zona para la VM. Esta zona debe ser compatible con el modelo de GPU seleccionado.DISK_SIZE
: El tamaño de tu disco de arranque en GB Especifica un tamaño de disco de arranque de al menos 40 GB.IMAGE
: una imagen del sistema operativo que admite GPU. Si deseas usar la imagen más reciente en una familia de imágenes, reemplaza la marca--image
por la marca--image-family
y configura su valor en una familia de imágenes que admita GPU. Por ejemplo:--image-family=rocky-linux-8-optimized-gcp
.
También puedes especificar una imagen personalizada o una Deep Learning VM Image.IMAGE_PROJECT
: el proyecto de imagen de Compute Engine al que pertenece la imagen de SO. Si usas una imagen personalizada o Deep Learning VM Image, especifica el proyecto al que pertenecen esas imágenes.VWS_ACCELERATOR_COUNT
: es la cantidad de GPU virtuales que necesitas.VM_NAME
: el nombre de la VM nueva.PROJECT_ID
: el ID de tu proyectoZONE
: La zona para la VM. Esta zona debe ser compatible con el modelo de GPU seleccionado.MACHINE_TYPE
: el tipo de máquina que seleccionaste. Elige una de las siguientes opciones:- Un tipo de máquina A3
- Un tipo de máquina A2
- Un tipo de máquina G2.
Los tipos de máquinas G2 también admiten memoria personalizada. La memoria debe ser un múltiplo de 1,024 MB y debe estar dentro del rango de memoria admitido. Por ejemplo, para crear una VM con 4 CPU virtuales y 19 GB de memoria, especifica
--machine-type=g2-custom-4-19456
.
SOURCE_IMAGE_URI
: el URI de la imagen o familia de imágenes específicas que deseas usar. Por ejemplo:- Imagen específica:
"sourceImage": "projects/rocky-linux-cloud/global/images/rocky-linux-8-optimized-gcp-v20220719"
- Familia de imágenes:
"sourceImage": "projects/rocky-linux-cloud/global/images/family/rocky-linux-8-optimized-gcp"
DISK_SIZE
: El tamaño de tu disco de arranque en GB Especifica un tamaño de disco de arranque de al menos 40 GB.NETWORK
: la red de VPC que quieres usar para la VM Puedes especificar "default" para usar tu red predeterminada- Puedes reducir el costo de la VM y las GPUs adjuntas mediante el uso de VMs interrumpibles. Para obtener más información, consulta GPU en instancias interrumpibles.
Para configurar la VM a fin de que sea interrumpible, agrega la opción
"preemptible": true
a la solicitud."scheduling": { "onHostMaintenance": "terminate", "automaticRestart": true, "preemptible": true }
- Para las VM G2, se admiten estaciones de trabajo virtuales (vWS) de NVIDIA RTX. Para especificar una estación de trabajo virtual, agrega la opción "guestAccelerators" a tu solicitud.
Reemplaza
VWS_ACCELERATOR_COUNT
por la cantidad de GPU virtuales que necesitas."guestAccelerators": [ { "acceleratorCount": VWS_ACCELERATOR_COUNT, "acceleratorType": "projects/PROJECT_ID/zones/ZONEacceleratorTypes/nvidia-l4-vws" } ]
- No recibirás descuentos por uso continuo ni descuentos por compromiso de uso flexibles para las VMs que usan tipos de máquinas A3 estándar.
- Solo puedes usar los tipos de máquinas A3 estándar en ciertas regiones y zonas.
- No puedes usar discos persistentes regionales en VMs que usan tipos de máquinas A3 estándar.
- El tipo de máquina A3 estándar solo está disponible en la plataforma Sapphire Rapids.
- Si tu VM usa un tipo de máquina A3 estándar, no puedes cambiar el tipo de máquina. Si necesitas usar otro tipo de máquina, debes crear una VM nueva.
- No puedes cambiar ningún otro tipo de máquina a uno A3 estándar. Si necesitas crear una VM que use un tipo de máquina A3 estándar, debes crear una VM nueva.
- Los tipos de máquinas A3 estándar no admiten usuarios únicos.
- No puedes ejecutar tipos de máquinas A3 estándar en los sistemas operativos Windows.
- No recibirás descuentos por uso continuo ni descuentos por compromiso de uso flexibles para las VMs que usan tipos de máquinas A2 estándar.
- Solo puedes usar los tipos de máquinas A2 estándar en ciertas regiones y zonas.
- No puedes usar discos persistentes regionales en VMs que usan tipos de máquinas A2 estándar.
- Los tipos de máquinas A2 estándar solo están disponibles en la plataforma Cascade Lake.
- Si tu VM usa un tipo de máquina estándar A2, solo puedes cambiar de un tipo de máquina estándar A2 a otro. No puedes cambiar a ningún otro tipo de máquina. Para obtener más información, consulta Modifica las VMs optimizadas para aceleradores.
- No puedes usar el tipo de máquina A2 estándar
a2-megagpu-16g
en los sistemas operativos Windows. Cuando uses sistemas operativos Windows, elige un tipo de máquina A2 estándar diferente. - No puedes realizar un formateo rápido de las SSD locales conectados en las VMs de Windows que usan los tipos de máquinas A2 estándar. Para formatear estos SSD locales, debes realizar un formateo completo mediante el uso de la utilidad diskpart y la especificación de
format fs=ntfs label=tmpfs
. - Los tipos de máquinas A2 estándar no admiten usuarios únicos.
- No recibirás descuentos por uso continuo ni descuentos flexibles por compromiso de uso para las VMs que usan tipos de máquinas A2 ultra.
- Solo puedes usar los tipos de máquinas A2 ultra en ciertas regiones y zonas.
- No puedes usar discos persistentes regionales en VMs que usan tipos de máquinas A2 ultra.
- Los tipos de máquinas A2 ultra solo están disponibles en la plataforma Cascade Lake.
- Si tu VM usa un tipo de máquina A2 ultra, no puedes cambiar el tipo de máquina. Si necesitas usar un tipo de máquina A2 ultra diferente o cualquier otro tipo de máquinas, debes crear una VM nueva.
- No puedes cambiar ningún otro tipo de máquina a uno A2 ultra. Si necesitas crear una VM que use un tipo de máquina A2 ultra, debes crear una VM nueva.
- No puedes realizar un formateo rápido de las SSD locales conectados en las VMs de Windows que usan los tipos de máquinas A2 ultra. Para formatear estos SSD locales, debes realizar un formateo completo mediante el uso de la utilidad diskpart y la especificación de
format fs=ntfs label=tmpfs
. - No recibirás descuentos por uso continuo ni descuentos flexibles por compromiso de uso para las VMs que usan tipos de máquinas G2 estándar.
- Solo puedes usar los tipos de máquinas G2 estándar en ciertas regiones y zonas.
- No puedes usar discos persistentes regionales en VMs que usan tipos de máquinas G2 estándar.
- Los tipos de máquinas G2 estándar solo están disponibles en la plataforma Cascade Lake.
- Los discos persistentes estándar (
pd-standard
) no son compatibles con las VM que usan tipos de máquina estándar G2. Para conocer los tipos de discos compatibles, consulta Tipos de discos compatibles con G2. - No puedes crear GPU de instancias múltiples en los tipos de máquinas G2 estándar.
- Si necesitas cambiar el tipo de máquina de una VM G2, revisa Modifica las VMs optimizadas para aceleradores.
- No puedes usar imágenes de Deep Learning VM Image como discos de arranque para las VMs que usan tipos de máquinas G2 estándar.
- El controlador predeterminado actual para Container-Optimized OS no es compatible con las GPU L4 que se ejecutan en los tipos de máquinas G2. Container-Optimized OS solo admite un conjunto selecto de controladores.
Si deseas usar Container-Optimized OS en tipos de máquinas G2, revisa las siguientes notas:
- Usa una versión de Container-Optimized OS que sea compatible con la versión mínima recomendada del controlador NVIDIA
525.60.13
o posterior. Para obtener más información, revisa las notas de la versión de Container-Optimized OS. - Cuando instalas el controlador, especifica la versión más reciente disponible que funcione para las GPU L4.
Por ejemplo,
sudo cos-extensions install gpu -- -version=525.60.13
- Usa una versión de Container-Optimized OS que sea compatible con la versión mínima recomendada del controlador NVIDIA
- Debes usar Google Cloud CLI o REST para crear VMs de G2 en las siguientes situaciones:
- Deseas especificar valores de memoria personalizados.
- Deseas personalizar la cantidad de núcleos de CPU visibles.
- Imagen pública o personalizada. En este ejemplo, se usa una VM G2.
- Imágenes de Deep Learning VM Image. En este ejemplo, se usa una VM A2.
Imagen de Container-Optimized (COS). En este ejemplo, se usa una VM A3.
Crea la VM. En este ejemplo, también se especifican marcas opcionales, como el tipo y el tamaño del disco de arranque.
gcloud compute instances create VM_NAME \ --project=PROJECT_ID \ --zone=ZONE \ --machine-type=g2-standard-8 \ --maintenance-policy=TERMINATE --restart-on-failure \ --network-interface=nic-type=GVNIC \ --accelerator=type=nvidia-l4-vws,count=1 \ --image-family=rocky-linux-8-optimized-gcp \ --image-project=rocky-linux-cloud \ --boot-disk-size=200GB \ --boot-disk-type=pd-ssd
Reemplaza lo siguiente:
VM_NAME
: El nombre de tu VM.PROJECT_ID
: El ID de tu proyectoZONE
: La zona para la VM.
Instala el controlador NVIDIA y CUDA. Para las GPU NVIDIA L4, se requiere la versión XX o superior de CUDA.
common-cu110
: Controlador NVIDIA y CUDA preinstaladostf-ent-1-15-cu110
: controlador NVIDIA, CUDA y TensorFlow Enterprise 1.15.3 preinstaladostf2-ent-2-1-cu110
: controlador NVIDIA, CUDA y TensorFlow Enterprise 2.1.1 preinstaladostf2-ent-2-3-cu110
: controlador NVIDIA, CUDA y TensorFlow Enterprise 2.3.1 preinstaladospytorch-1-6-cu110
: controlador de NVIDIA, CUDA, Pytorch 1.6Crea una VM mediante la imagen
tf2-ent-2-3-cu110
y el tipo de máquinaa2-highgpu-1g
. En este ejemplo, se especifican marcas opcionales, como el tamaño del disco de arranque y el permiso.gcloud compute instances create VM_NAME \ --project PROJECT_ID \ --zone ZONE \ --machine-type a2-highgpu-1g \ --maintenance-policy TERMINATE --restart-on-failure \ --image-family tf2-ent-2-3-cu110 \ --image-project deeplearning-platform-release \ --boot-disk-size 200GB \ --metadata "install-nvidia-driver=True,proxy-mode=project_editors" \ --scopes https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform
Reemplaza lo siguiente:
VM_NAME
: El nombre de tu VM.PROJECT_ID
: El ID de tu proyectoZONE
: La zona para la VM.
Con el comando de ejemplo anterior, también se genera una instancia de notebooks administrados por el usuario de Vertex AI Workspace para la VM. Para acceder al notebook, en la consola de Google Cloud, ve a la página Vertex AI Workbench > Notebooks administrados por el usuario.
Crea una VM con optimización para aceleradores A3 o A2.
Habilita los controladores de GPU de NVIDIA.
Habilita las GPU de instancias múltiples.
sudo nvidia-smi -mig 1
Revisa las formas de GPU de varias instancias que están disponibles.
sudo nvidia-smi mig --list-gpu-instance-profiles
El resultado es similar al siguiente:
+-----------------------------------------------------------------------------+ | GPU instance profiles: | | GPU Name ID Instances Memory P2P SM DEC ENC | | Free/Total GiB CE JPEG OFA | |=============================================================================| | 0 MIG 1g.10gb 19 7/7 9.62 No 16 1 0 | | 1 1 0 | +-----------------------------------------------------------------------------+ | 0 MIG 1g.10gb+me 20 1/1 9.62 No 16 1 0 | | 1 1 1 | +-----------------------------------------------------------------------------+ | 0 MIG 1g.20gb 15 4/4 19.50 No 26 1 0 | | 1 1 0 | +-----------------------------------------------------------------------------+ | 0 MIG 2g.20gb 14 3/3 19.50 No 32 2 0 | | 2 2 0 | +-----------------------------------------------------------------------------+ | 0 MIG 3g.40gb 9 2/2 39.25 No 60 3 0 | | 3 3 0 | +-----------------------------------------------------------------------------+ .......
Crea la GPU de varias instancias (SIG) y las instancias de procesamiento asociadas (CI) que desees. Puedes crear estas instancias si especificas el nombre completo o abreviado del nombre del perfil, el ID del perfil, o una combinación de ambos. Para obtener más información, consulta Crea instancias de GPU.
En el siguiente ejemplo, se crean dos instancias de GPU
MIG 3g.20gb
usando el ID de perfil (9
).También se especifica la marca
-C
, que crea las instancias de procesamiento asociadas con el perfil requerido.sudo nvidia-smi mig -cgi 9,9 -C
Verifica que se creen ambas GPU de varias instancias:
sudo nvidia-smi mig -lgi
Comprueba que se hayan creado las GI y las IC correspondientes.
sudo nvidia-smi
El resultado es similar a este:
+-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 525.125.06 Driver Version: 525.125.06 CUDA Version: 12.0 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |===============================+======================+======================| | 0 NVIDIA H100 80G... Off | 00000000:04:00.0 Off | On | | N/A 33C P0 70W / 700W | 39MiB / 81559MiB | N/A Default | | | | Enabled | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 1 NVIDIA H100 80G... Off | 00000000:05:00.0 Off | On | | N/A 32C P0 69W / 700W | 39MiB / 81559MiB | N/A Default | | | | Enabled | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ ...... +-----------------------------------------------------------------------------+ | MIG devices: | +------------------+----------------------+-----------+-----------------------+ | GPU GI CI MIG | Memory-Usage | Vol| Shared | | ID ID Dev | BAR1-Usage | SM Unc| CE ENC DEC OFA JPG| | | | ECC| | |==================+======================+===========+=======================| | 0 1 0 0 | 19MiB / 40192MiB | 60 0 | 3 0 3 0 3 | | | 0MiB / 65535MiB | | | +------------------+----------------------+-----------+-----------------------+ | 0 2 0 1 | 19MiB / 40192MiB | 60 0 | 3 0 3 0 3 | | | 0MiB / 65535MiB | | | +------------------+----------------------+-----------+-----------------------+ ...... +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=============================================================================| | No running processes found | +-----------------------------------------------------------------------------+
- Más información sobre las plataformas de GPU.
- Agrega SSD locales a tus instancias. Los dispositivos SSD locales se combinan bien con las GPU cuando tus apps requieren almacenamiento de alto rendimiento.
- Instala los controladores de GPU.
- Si habilitaste la estación de trabajo virtual NVIDIA RTX, instala un controlador para la estación de trabajo virtual.
- Para controlar el mantenimiento del host de la GPU, consulta la página sobre cómo controlar eventos de mantenimiento del host de la GPU.
REST
Para usar las muestras de la API de REST en esta página en un entorno de desarrollo local, debes usar las credenciales que proporcionas a la CLI de gcloud.
Install the Google Cloud CLI, then initialize it by running the following command:
gcloud init
Si deseas obtener más información, consulta Autentica para usar REST en la documentación de autenticación de Google Cloud.
Funciones obligatorias
Para obtener los permisos que necesitas a fin de finalizar de forma automática, pídele al administrador que te otorgue el rol de IAM Administrador de instancias de Compute (v1) (
roles/compute.instanceAdmin.v1
) IAM en el proyecto. Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso.Este rol predefinido contiene los permisos necesarios para crear VM. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:
Permisos necesarios
Se requieren los siguientes permisos para crear VM:
También puedes obtener estos permisos con funciones personalizadas o con otras funciones predefinidas
Crea una VM que tenga GPUs conectadas
Puedes crear una VM optimizada para aceleradores A3, A2 o G2 con la consola de Google Cloud, Google Cloud CLI o REST.
Para realizar algunas personalizaciones en las VMs de G2, es posible que debas usar Google Cloud CLI o REST. Consulta Limitaciones estándar de G2.
Consola
gcloud
Para crear y, luego, iniciar una VM, usa el comando
gcloud compute instances create
con las siguientes marcas. Las VMs con GPU no se pueden migrar en vivo, asegúrate de configurar la marca--maintenance-policy=TERMINATE
.Las siguientes marcas opcionales se muestran en el comando de muestra:
gcloud compute instances create VM_NAME \ --machine-type=MACHINE_TYPE \ --zone=ZONE \ --boot-disk-size=DISK_SIZE \ --image=IMAGE \ --image-project=IMAGE_PROJECT \ --maintenance-policy=TERMINATE --restart-on-failure \ [--preemptible] \ [--accelerator=type=nvidia-l4-vws,count=VWS_ACCELERATOR_COUNT]
Reemplaza lo siguiente:REST
Realiza una solicitud POST al método
instances.insert
. Las VMs con GPU no pueden migrar en vivo; asegúrate de configurar el parámetroonHostMaintenance
comoTERMINATE
.POST https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/zones/ZONE/instances { "machineType": "projects/PROJECT_ID/zones/ZONE/machineTypes/MACHINE_TYPE", "disks": [ { "type": "PERSISTENT", "initializeParams": { "diskSizeGb": "DISK_SIZE", "sourceImage": "SOURCE_IMAGE_URI" }, "boot": true } ], "name": "VM_NAME", "networkInterfaces": [ { "network": "projects/PROJECT_ID/global/networks/NETWORK" } ], "scheduling": { "onHostMaintenance": "terminate", "automaticRestart": true }, }
Reemplaza lo siguiente:Limitaciones
A3 estándar
A2 estándar
A2 ultra
G2 estándar
Instalar controladores
Para que la VM use la GPU, debes instalar el controlador de GPU en tu VM.
Ejemplos
En estos ejemplos, las VMs se crean con Google Cloud CLI. Sin embargo, también puedes usar Google Cloud Console o REST para crear estas VM.
En los siguientes ejemplos, se muestra cómo crear VM mediante las siguientes imágenes:
Imagen de SO pública (G2)
Puedes crear VMs que tengan GPU conectadas que usen una imagen pública disponible en Compute Engine o una imagen personalizada.
Para crear una VM con la imagen más reciente y no obsoleta de la familia de imágenes de Rocky Linux 8 optimizada para la familia de Google Cloud, que usa el tipo de máquina
g2-standard-8
y tiene una estación de trabajo virtual NVIDIA RTX, completa los siguientes pasos:Imagen de DLVM (A2)
El uso de imágenes DLVM es la forma más fácil de comenzar porque estas imágenes ya tienen preinstalados los controladores NVIDIA y las bibliotecas CUDA.
Estas imágenes también proporcionan optimizaciones de rendimiento.
Las siguientes imágenes de DLVM son compatibles con NVIDIA A100:
Para obtener más información sobre las imágenes de DLVM disponibles y los paquetes instalados en ellas, consulta la documentación de VM de aprendizaje profundo.
COS (A3)
Puedes crear VMs que tengan GPU H100 conectadas a través de imágenes optimizadas de contenedor (COS).
Para obtener instrucciones detalladas sobre cómo configurar las VMs A3 que usan Container-Optimized OS, consulta Mejora el rendimiento de la red con GPUDirect-TCPX.
GPU de instancias múltiples (solo VMs A3 y A2)
Una GPU de instancias múltiples particiona una sola GPU de NVIDIA H100 o A100 dentro de la misma VM en hasta siete instancias de GPU independientes. Se ejecutan de manera simultánea, cada uno con su propio procesador de memoria, caché y transmisión. Esta configuración permite que la GPU NVIDIA H100 o A100 entregue una calidad de servicio garantizada (QoS) hasta 7 veces mayor en comparación con los modelos de GPU anteriores.
Puedes crear hasta siete GPU de varias instancias. En las GPU A100 de 40 GB, cada GPU de instancias múltiples tiene asignados 5 GB de memoria. Con las GPU A100 de 80 GB y H100 de 80 GB, la memoria asignada se duplica a 10 GB cada una.
Para obtener más información sobre el uso de GPU de varias instancias, consulta Guía del usuario de GPU de varias instancias de NVIDIA.
Para crear GPU de varias instancias, completa los siguientes pasos:
Próximos pasos
Salvo que se indique lo contrario, el contenido de esta página está sujeto a la licencia Atribución 4.0 de Creative Commons, y los ejemplos de código están sujetos a la licencia Apache 2.0. Para obtener más información, consulta las políticas del sitio de Google Developers. Java es una marca registrada de Oracle o sus afiliados.
Última actualización: 2024-09-03 (UTC)
-