Übersicht

Compute Engine stellt Grafikprozessoren (Graphics Processing Units, GPUs) bereit, die Sie Ihren virtuellen Maschinen (VMs) hinzufügen können. Sie können diese GPUs nutzen, um bestimmte Arbeitslasten wie maschinelles Lernen und Datenverarbeitung auf Ihren VMs zu beschleunigen.

In diesem Dokument finden Sie eine Übersicht über die Schritte zum Erstellen einer VM mit angehängten GPUs.

Weitere Informationen zu GPUs in Compute Engine finden Sie unter GPUs.

GPU-Modell auswählen

Eine Liste der verfügbaren GPU-Modelle finden Sie unter GPU-Plattformen. Notieren Sie sich den Maschinentyp, der für das ausgewählte GPU-Modell unterstützt wird.

Für jedes Modell kann es auch hilfreich sein, Folgendes zu prüfen:

Betriebssystem auswählen

Wenn Sie GPUs für maschinelles Lernen nutzen, können Sie ein Deep-Learning-VM-Image für Ihre VM verwenden. Auf jedem Deep-Learning-VM-Image ist ein GPU-Treiber vorinstalliert und es enthält Pakete wie TensorFlow und PyTorch. Sie können die Deep-Learning-VM-Images auch für allgemeine GPU-Arbeitslasten verwenden. Informationen zu den verfügbaren Images und den in den Images installierten Paketen finden Sie unter Image auswählen. Sie können auch ein beliebiges öffentliches Image oder ein benutzerdefiniertes Image verwenden. Manche Images erfordern aber unter Umständen einen speziellen Treiber oder einen Installationsvorgang, der in diesem Dokument nicht behandelt wird.

Sie müssen erkennen, welche Treiber für Ihr Betriebssystem-Image geeignet sind. Hinweise zur Installation von Treibern finden Sie unter GPU-Treiber installieren.

GPU-Kontingent prüfen

Zum Schutz der Systeme und Nutzer von Compute Engine haben neue Projekte ein globales GPU-Kontingent, das die Gesamtzahl der GPUs begrenzt, die Sie in einer unterstützten Zone erstellen können. Informationen zum GPU-Kontingent finden Sie unter GPU-Kontingent.

Fordern Sie eine Kontingentaufstockung an, falls Sie Ihr GPU-Kontingent erhöhen müssen. Wenn Sie ein GPU-Kontingent anfordern, müssen Sie ein Kontingent für die GPU-Typen, die Sie in den einzelnen Regionen erstellen möchten, sowie ein zusätzliches globales Kontingent für die Gesamtzahl der GPUs aller Typen in allen Zonen anfordern.

Wenn Ihr Projekt einen bestehenden Abrechnungsverlauf hat, wird es nach Ihrer Anfrage automatisch Kontingente erhalten.

GPU-VMs und Zuteilungskontingente auf Abruf

Für Ressourcen von VMs, die das Standardbereitstellungsmodell verwenden (Standard-VMs), können in der Regel keine Kontingente für die Zuweisung auf Abruf verwendet werden. Diese sind für temporäre Arbeitslasten vorgesehen und in der Regel verfügbarer. Wenn Ihr Projekt kein Kontingent auf Abruf hat und Sie kein Kontingent auf Abruf angefordert haben, verbrauchen alle VMs in diesem Projekt Standardzuweisungskontingente.

Sobald Sie jedoch ein Kontingent auf Abruf anfordern, können Standard-VMs, die alle folgenden Kriterien erfüllen, nur das Kontingent auf Abruf nutzen.

Wenn Sie ein Zuteilungskontingent auf Abruf für solche Arbeitslasten verwenden, profitieren Sie sowohl von der unterbrechungsfreien Laufzeit von Standard-VMs als auch von der verbesserten Verfügbarkeit durch ein Zuteilungskontingent auf Abruf.

Unabhängig vom verwendeten Kontingent kommen Standard-VMs nicht für Spot-VMs infrage, die nicht vorzeitig beendet werden.

Weitere Informationen finden Sie unter Kontingente auf Abruf.

VM mit angehängten GPUs erstellen

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um eine VM mit angehängten GPUs zu erstellen:

  1. Erstellen Sie die VM. Die zum Erstellen einer VM verwendete Methode hängt vom ausgewählten GPU-Modell ab.

  2. Damit die VM die GPU verwenden kann, müssen Sie den GPU-Treiber auf Ihrer VM installieren. Wenn Sie eine virtuelle NVIDIA RTX-Workstation (früher NVIDIA GRID) aktiviert haben, installieren Sie einen Treiber für eine virtuelle Workstation.

Nächste Schritte