このドキュメントでは、アクセラレータ最適化マシン ファミリーを使用する VM の作成方法について説明します。アクセラレータ最適化マシン ファミリーは、A3 標準マシンタイプ、A2 標準マシンタイプと Ultra マシンタイプ、G2 標準マシンタイプで使用できます。
各アクセラレータ最適化マシンタイプには、特定モデルの NVIDIA GPU が接続されています。
- A3 アクセラレータ最適化マシンタイプには、NVIDIA H100 80 GB GPU が接続されています。
- A2 アクセラレータ最適化マシンタイプには、NVIDIA A100 GPU がアタッチされています。これらは、A100 40 GB と A100 80 GB の両方のオプションで利用できます。
- G2 アクセラレータ最適化マシンタイプには、NVIDIA L4 GPU が接続されています。
始める前に
- OS イメージの選択や GPU 割り当ての確認など、その他の前提条件を確認するには、概要のドキュメントをご覧ください。
-
まだ設定していない場合は、認証を設定します。認証とは、Google Cloud サービスと API にアクセスするために ID を確認するプロセスです。ローカル開発環境からコードまたはサンプルを実行するには、次のように Compute Engine に対する認証を行います。
このページのサンプルをどのように使うかに応じて、タブを選択してください。
コンソール
Google Cloud コンソールを使用して Google Cloud サービスと API にアクセスする場合、認証を設定する必要はありません。
gcloud
-
Google Cloud CLI をインストールし、次のコマンドを実行して初期化します。
gcloud init
- デフォルトのリージョンとゾーンを設定します。
REST
このページの REST API サンプルをローカル開発環境で使用するには、gcloud CLI に指定した認証情報を使用します。
-
必要なロール
VM の作成に必要な権限を取得するには、プロジェクトに対する Compute インスタンス管理者（v1）（roles/compute.instanceAdmin.v1）IAM ロールを付与するよう管理者に依頼します。ロールの付与の詳細については、アクセス権の管理をご覧ください。
この事前定義ロールには、VM の作成に必要な権限が含まれています。必要とされる正確な権限については、「必要な権限」セクションを開いてご確認ください。
必要な権限
VM を作成するには、次の権限が必要です。
- プロジェクトに対する
compute.instances.create -
カスタム イメージを使用して VM を作成する: イメージに対する
compute.images.useReadOnly -
スナップショットを使用して VM を作成する: スナップショットに対する
compute.snapshots.useReadOnly -
インスタンス テンプレートを使用して VM を作成する: インスタンス テンプレートに対する
compute.instanceTemplates.useReadOnly - VM にレガシー ネットワークを割り当てる: プロジェクトに対する
compute.networks.use -
VM の静的 IP アドレスを指定する: プロジェクトに対する
compute.addresses.use -
レガシー ネットワークを使用する際に VM に外部 IP アドレスを割り当てる: プロジェクトに対する
compute.networks.useExternalIp - VM のサブネットを指定する: プロジェクトまたは選択したサブネットに対する
compute.subnetworks.use -
VPC ネットワークの使用時に VM に外部 IP アドレスを割り当てる: プロジェクトまたは選択したサブネットに対する
compute.subnetworks.useExternalIp -
VM の VM インスタンス メタデータを設定する: プロジェクトに対する
compute.instances.setMetadata -
VM にタグを設定する: VM に対する
compute.instances.setTags -
VM にラベルを設定する: VM に対する
compute.instances.setLabels -
VM が使用するサービス アカウントを設定する: VM に対する
compute.instances.setServiceAccount -
VM 用の新しいディスクを作成する: プロジェクトに対する
compute.disks.create -
既存のディスクを読み取り専用モードまたは読み取り / 書き込みモードでアタッチする: ディスクに対する
compute.disks.use -
既存のディスクを読み取り専用モードでアタッチする: ディスクに対する
compute.disks.useReadOnly
カスタムロールや他の事前定義ロールを使用して、これらの権限を取得することもできます。
GPU が接続された VM を作成する
A3、A2、または G2 アクセラレータ最適化 VM は、Google Cloud コンソール、Google Cloud CLI、または REST を使用して作成できます。
G2 VM をカスタマイズするには、Google Cloud CLI または REST が必要になる場合があります。G2 標準の制限事項をご覧ください。
コンソール
Google Cloud コンソールで、[インスタンスの作成] ページに移動します。
VM の名前を指定します。リソースの命名規則をご覧ください。
GPU が利用可能なリージョンとゾーンを選択します。利用可能な GPU のリージョンとゾーンのリストをご覧ください。
[マシンの構成] セクションで、[GPU] マシン ファミリーを選択し、次の操作を行います。
[GPU のタイプ] リストで、GPU のタイプを選択します。
- A3 アクセラレータ最適化 VM の場合は、
NVIDIA H100 80GBを選択します。 - A2 アクセラレータ最適化 VM の場合は、
NVIDIA A100 40GBまたはNVIDIA A100 80GBを選択します。 - G2 アクセラレータ最適化 VM の場合は、
NVIDIA L4を選択します。
- A3 アクセラレータ最適化 VM の場合は、
[GPU の数] リストで、GPU の数を選択します。
GPU モデルがグラフィック ワークロード用の NVIDIA RTX 仮想ワークステーション（vWS）をサポートし、この VM でグラフィックを多用するワークロードを実行する予定がある場合は、[仮想ワークステーション（NVIDIA GRID）を有効にする] を選択します。
[ブートディスク] セクションで [変更] をクリックします。[ブートディスクの構成] ページが表示されます。
[ブートディスクの構成] ページで、次の操作を行います。
- [公開イメージ] タブで、サポートされている Compute Engine イメージまたは Deep Learning VM Image を選択します。
- ブートディスク サイズは 40 GB 以上で指定します。
- ブートディスクのオプションを確定するには、[選択] をクリックします。
必要なその他の VM 設定を構成します。たとえば、[プリエンプティブ] 設定を変更して、VM をプリエンプティブル インスタンスとして構成できます。これにより、VM とそれに接続される GPU のコストが削減されます。詳細については、プリエンプティブル インスタンスの GPU をご覧ください。
VM を作成して起動するには、[作成] をクリックします。
gcloud
VM を作成して起動するには、次のフラグを指定して、gcloud compute instances create コマンドを使用します。GPU を使用した VM はライブ マイグレーションできません。必ず --maintenance-policy=TERMINATE フラグを設定してください。
サンプル コマンドには、以下のオプションのフラグが指定されています。
- VM をプリエンプティブル インスタンスとして構成する
--preemptibleフラグ。これにより、VM とそれに接続される GPU のコストが削減されます。詳細については、プリエンプティブル インスタンスの GPU をご覧ください。 - 仮想ワークステーションを指定する
--acceleratorフラグ。 NVIDIA RTX 仮想ワークステーション（vWS）は、G2 VM でのみサポートされています。
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]
次のように置き換えます。
VM_NAME: 新しい VM の名前。MACHINE_TYPE: 選択したマシンタイプ。次のいずれかを選択します。ZONE: VM のゾーン。このゾーンは、選択した GPU モデルをサポートしている必要があります。DISK_SIZE: ブートディスクのサイズ（GB 単位）。ブートディスクのサイズは 40 GB 以上で指定します。IMAGE: GPU をサポートするオペレーティング システム イメージ。イメージ ファミリーの最新イメージを使用する場合は、--imageフラグを--image-familyフラグに置き換え、その値を GPU をサポートするイメージ ファミリーに設定します。例:--image-family=rocky-linux-8-optimized-gcp
カスタム イメージまたは Deep Learning VM Image を指定することもできます。IMAGE_PROJECT: OS イメージが属する Compute Engine イメージ プロジェクト。カスタム イメージまたは Deep Learning VM Image を使用する場合は、それらのイメージが属するプロジェクトを指定します。VWS_ACCELERATOR_COUNT: 必要な仮想 GPU の数。
REST
instances.insert メソッドに POST リクエストを送信します。GPU を使用した VM はライブ マイグレーションできません。必ず onHostMaintenance パラメータを TERMINATE に設定してください。
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
},
}
次のように置き換えます。
VM_NAME: 新しい VM の名前。PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。ZONE: VM のゾーン。このゾーンは、選択した GPU モデルをサポートしている必要があります。MACHINE_TYPE: 選択したマシンタイプ。次のいずれかを選択します。- A3 マシンタイプ。
- A2 マシンタイプ。
- G2 マシンタイプ。
G2 マシンタイプはカスタムメモリもサポートしています。メモリは 1,024 MB の倍数とし、サポートされているメモリ範囲内に収める必要があります。たとえば、4 個の vCPU と 19 GB のメモリを備えた VM を作成するには、
--machine-type=g2-custom-4-19456を指定します。
SOURCE_IMAGE_URI: 使用する特定のイメージまたはイメージ ファミリーの URI。 次に例を示します。- 特定のイメージ:
"sourceImage": "projects/rocky-linux-cloud/global/images/rocky-linux-8-optimized-gcp-v20220719" - イメージ ファミリー:
"sourceImage": "projects/rocky-linux-cloud/global/images/family/rocky-linux-8-optimized-gcp"
DISK_SIZE: ブートディスクのサイズ（GB 単位）。ブートディスクのサイズは 40 GB 以上で指定します。NETWORK: VM に使用する VPC ネットワーク。デフォルト ネットワークを使用するには、「default」を指定します。
- プリエンプティブル VM を使用すると、VM とそれに接続される GPU のコストを削減できます。詳細については、プリエンプティブル インスタンスの GPU をご覧ください。VM をプリエンプティブルとして設定するには、リクエストに
"preemptible": trueオプションを追加します。"scheduling": { "onHostMaintenance": "terminate", "automaticRestart": true, "preemptible": true } - G2 VM の場合、NVIDIA RTX 仮想ワークステーション（vWS）がサポートされています。仮想ワークステーションを指定するには、リクエストに「guestAccelerators」オプションを追加します。
VWS_ACCELERATOR_COUNTは、必要な仮想 GPU の数に置き換えます。"guestAccelerators": [ { "acceleratorCount": VWS_ACCELERATOR_COUNT, "acceleratorType": "projects/PROJECT_ID/zones/ZONEacceleratorTypes/nvidia-l4-vws" } ]
制限事項
A3 標準
- A3 標準マシンタイプを使用する VM は、継続利用割引とフレキシブル確約利用割引を受けることができません。
- A3 標準マシンタイプは、特定のリージョンとゾーンでのみ使用できます。
- A3 標準マシンタイプを使用する VM では、リージョン Persistent Disk を使用できません。
- A3 標準マシンタイプは、Sapphire Rapids プラットフォームでのみ使用できます。
- VM が A3 標準マシンタイプを使用している場合、マシンタイプは変更できません。別のマシンタイプを使用する必要がある場合は、新しい VM を作成する必要があります。
- 他のマシンタイプを A3 標準マシンタイプに変更することはできません。A3 標準マシンタイプを使用する VM を作成する必要がある場合は、新しい VM を作成する必要があります。
- A3 標準マシンタイプは、単一テナンシーをサポートしません。
- Windows オペレーティング システムでは A3 標準マシンタイプを実行できません。
A2 標準
- A2 標準マシンタイプを使用する VM は、継続利用割引とフレキシブル確約利用割引を受けることができません。
- A2 標準マシンタイプは、特定のリージョンとゾーンでのみ使用できます。
- A2 標準マシンタイプを使用する VM では、リージョン Persistent Disk を使用できません。
- A2 標準マシンタイプは、Cascade Lake プラットフォームでのみ使用できます。
- VM が A2 標準マシンタイプを使用する場合、ある A2 標準マシンタイプから別の A2 標準マシンタイプにのみ切り替えることができます。他のマシンタイプには変更できません。詳細については、アクセラレータ最適化 VM を変更するをご覧ください。
a2-megagpu-16gA2 標準マシンタイプは Windows オペレーティング システムでは使用できません。Windows オペレーティング システムを使用する場合は、別の A2 標準マシンタイプを選択します。- A2 標準マシンタイプを使用する Windows VM では、アタッチされたローカル SSD をクイック フォーマットできません。これらのローカル SSD をフォーマットするには、diskpart ユーティリティを使用し、
format fs=ntfs label=tmpfsを指定して、完全フォーマットする必要があります。 - A2 標準マシンタイプは、単一テナンシーをサポートしません。
A2 Ultra
- A2 Ultra マシンタイプを使用する VM は、継続利用割引とフレキシブル確約利用割引を受けることができません。
- A2 Ultra マシンタイプは、特定のリージョンとゾーンでのみ使用できます。
- A2 Ultra マシンタイプを使用する VM では、リージョン Persistent Disk を使用できません。
- A2 Ultra マシンタイプは、Cascade Lake プラットフォームでのみ使用できます。
- VM が A2 Ultra マシンタイプを使用する場合、マシンタイプは変更できません。別の A2 Ultra マシンタイプやその他のマシンタイプを使用する必要がある場合は、新しい VM を作成する必要があります。
- 他のマシンタイプを A2 Ultra マシンタイプに変更することはできません。A2 Ultra マシンタイプを使用する VM を作成する必要がある場合は、新しい VM を作成する必要があります。
- A2 Ultra マシンタイプを使用する Windows VM では、アタッチされたローカル SSD をクイック フォーマットできません。これらのローカル SSD をフォーマットするには、diskpart ユーティリティを使用し、
format fs=ntfs label=tmpfsを指定して、完全フォーマットする必要があります。
G2 標準
- G2 標準マシンタイプを使用する VM は、継続利用割引とフレキシブル確約利用割引を受けることができません。
- G2 標準マシンタイプは、特定のリージョンとゾーンでのみ使用できます。
- G2 標準マシンタイプを使用する VM では、リージョン Persistent Disk を使用できません。
- G2 標準マシンタイプは、Cascade Lake プラットフォームでのみ使用できます。
- 標準 Persistent Disk（
pd-standard）は、G2 標準マシンタイプを使用する VM ではサポートされません。サポートされているディスクタイプについては、G2 でサポートされているディスクタイプをご覧ください。 - G2 標準マシンタイプでマルチインスタンス GPU を作成することはできません。
- G2 VM のマシンタイプを変更する必要がある場合は、アクセラレータ最適化 VM を変更するをご覧ください。
- G2 標準マシンタイプを使用する VM のブートディスクとして Deep Learning VM Image は使用できません。
- Container-Optimized OS の現在のデフォルト ドライバは、G2 マシンタイプで実行される L4 GPU をサポートしていません。Container-Optimized OS は、特定のドライバセットのみをサポートしています。G2 マシンタイプで Container-Optimized OS を使用する場合は、次の点に注意してください。
- 推奨される最小の NVIDIA ドライバ バージョン
525.60.13以降をサポートする Container-Optimized OS のバージョンを使用します。詳細については、Container-Optimized OS のリリースノートをご覧ください。 - ドライバをインストールするときに、L4 GPU で動作する最新のバージョンを指定します。例:
sudo cos-extensions install gpu -- -version=525.60.13。
- 推奨される最小の NVIDIA ドライバ バージョン
- 次のシナリオでは、Google Cloud CLI または REST を使用して G2 VM を作成する必要があります。
- カスタムメモリ値を指定する必要があります。
- 表示可能な CPU コアの数をカスタマイズする必要があります。
ドライバをインストールする
VM で GPU を使用するには、VM に GPU ドライバをインストールする必要があります。
例
これらの例では、Google Cloud CLI を使用して VM を作成します。ただし、Google Cloud コンソールまたは REST を使用して、これらの VM を作成することもできます。
次の例は、以下のイメージを使用して VM を作成する方法を示しています。
- 公開イメージまたはカスタム イメージ。この例では、G2 VM を使用します。
- Deep Learning VM Image。この例では、A2 VM を使用します。
Container-Optimized（COS）イメージ。この例では、A3 VM を使用します。
公開 OS イメージ（G2）
Compute Engine で利用可能な公開イメージまたはカスタム イメージのいずれかを使用する GPU が接続された VM を作成できます。
g2-standard-8 マシンタイプを使用し、NVIDIA RTX 仮想ワークステーションを備えた Google Cloud イメージ ファミリー用に最適化された Rocky Linux 8 の非推奨でない最新のイメージを使用して VM を作成するには、以下の手順を行います。
VM を作成します。この例では、ブートディスクのタイプやサイズなどのオプションのフラグも指定されています。
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次のように置き換えます。
VM_NAME: VM の名前。PROJECT_ID: プロジェクト ID。ZONE: VM のゾーン。
NVIDIA ドライバと CUDA をインストールします。NVIDIA L4 GPU には、CUDA バージョン XX 以降が必要です。
DLVM イメージ（A2）
すでに NVIDIA ドライバと CUDA ライブラリがプリインストールされているため、DLVM イメージを使用するのが最も簡単な方法です。
これらのイメージは、パフォーマンスの最適化にも役立ちます。
NVIDIA A100 では、次の DLVM イメージがサポートされています。
common-cu110: NVIDIA ドライバと CUDA がプリインストールされていますtf-ent-1-15-cu110: NVIDIA ドライバ、CUDA、TensorFlow Enterprise 1.15.3 がプリインストールされていますtf2-ent-2-1-cu110: NVIDIA ドライバ、CUDA、TensorFlow Enterprise 2.1.1 がプリインストールされていますtf2-ent-2-3-cu110: NVIDIA ドライバ、CUDA、TensorFlow Enterprise 2.3.1 がプリインストールされていますpytorch-1-6-cu110: NVIDIA ドライバ、CUDA、Pytorch 1.6
使用可能な DLVM イメージと、イメージにインストールされているパッケージの詳細については、ディープ ラーニング VM のドキュメントをご覧ください。
tf2-ent-2-3-cu110イメージとa2-highgpu-1gマシンタイプを使用して VM を作成します。この例では、ブートディスクのサイズやスコープなどのオプションのフラグが指定されています。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
次のように置き換えます。
VM_NAME: VM の名前。PROJECT_ID: プロジェクト ID。ZONE: VM のゾーン。
上記のコマンドの例では、VM の Vertex AI Workbench ユーザー管理ノートブック インスタンスも生成されます。ノートブックにアクセスするには、Google Cloud コンソールで [Vertex AI Workbench] > [ユーザー管理のノートブック] ページに移動します。
COS（A3）
Container-Optimized（COS）イメージを使用して、H100 GPU が接続された VM を作成できます。
Container-Optimized OS を使用する A3 VM の設定方法の詳細については、GPUDirect-TCPX を使用してネットワーク パフォーマンスを改善するをご覧ください。
マルチインスタンス GPU（A3 VM と A2 VM のみ）
マルチインスタンス GPU は、単一の NVIDIA H100 または A100 GPU を、同じ VM 内にある最大 7 つの独立した GPU インスタンスに分割します。これらは、それぞれ独自のメモリ、キャッシュ、ストリーミング マルチプロセッサを備え、同時に実行されます。この設定により、NVIDIA H100 または A100 GPU は、以前の GPU モデルと比較して最大 7 倍高い品質保証（QoS）を提供できます。
最大 7 つのマルチインスタンス GPU を作成できます。A100 40 GB GPU の場合、各マルチインスタンス GPU に 5 GB のメモリが割り当てられます。A100 80 GB GPU と H100 80 GB GPU では、割り当てられるメモリがそれぞれ 2 倍の 10 GB になります。
マルチインスタンス GPU の使用について詳しくは、NVIDIA マルチインスタンス GPU ユーザーガイドをご覧ください。
マルチインスタンス GPU を作成する手順は次のとおりです。
A3 または A2 アクセラレータ最適化 VM を作成します。
NVIDIA GPU ドライバを有効にします。
マルチインスタンス GPU を有効にします。
sudo nvidia-smi -mig 1
利用可能な複数インスタンスの GPU シェイプを確認します。
sudo nvidia-smi mig --list-gpu-instance-profiles
出力は次のようになります。
+-----------------------------------------------------------------------------+ | 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 | +-----------------------------------------------------------------------------+ .......
必要なマルチインスタンス GPU（GI）と関連するコンピューティング インスタンス（CI）を作成します。これらのインスタンスを作成するには、プロファイル名（完全または短縮）とプロファイル ID の一方、または両方の組み合わせを指定します。詳細については、 GPU インスタンスの作成をご覧ください。
次の例では、プロファイル ID（
9）を使用して 2 つのMIG 3g.20gbGPU インスタンスを作成します。-Cフラグも指定されているため、必要なプロファイル用の関連付けられたコンピューティング インスタンスが作成されます。sudo nvidia-smi mig -cgi 9,9 -C
2 つのマルチインスタンス GPU が作成されていることを確認します。
sudo nvidia-smi mig -lgi
GI と、それに対応する CI の両方が作成されていることを確認します。
sudo nvidia-smi
出力は次のようになります。
+-----------------------------------------------------------------------------+ | 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 | +-----------------------------------------------------------------------------+
次のステップ
- GPU プラットフォームの詳細を学習する。
- ローカル SSD をインスタンスに追加する。アプリで高性能のストレージが必要な場合に、ローカル SSD デバイスを GPU と効率的に組み合わせる。
- GPU ドライバをインストールする。
- NVIDIA RTX 仮想ワークステーションを有効にした場合は、仮想ワークステーション用のドライバをインストールする。
- GPU ホスト メンテナンスを処理する。GPU ホスト メンテナンス イベントの処理をご覧ください。