Se precisar de GPUs para gráficos acelerados por hardware num ambiente de trabalho remoto ou para jogos, pode criar estações de trabalho virtuais que usam estações de trabalho virtuais (vWS) NVIDIA RTX (anteriormente conhecidas como NVIDIA GRID).
As estações de trabalho virtuais (vWS) NVIDIA RTX são ideais para executar cargas de trabalho que usam APIs, como Vulkan, OpenGL ou Direct3D, num ambiente de trabalho remoto na nuvem.
Quando seleciona uma GPU que suporta a visualização para uma estação de trabalho virtual, pode adicionar uma licença da estação de trabalho virtual (vWS) NVIDIA RTX à sua VM. Para mais informações sobre preços, consulte a secção Preços das GPUs.
Para configurar uma estação de trabalho virtual (vWS) NVIDIA RTX, tem de fazer o seguinte:
- Crie uma VM com uma GPU compatível com visualização anexada e a estação de trabalho virtual ativada.
- Instale um controlador para a estação de trabalho virtual.
Depois de criar a estação de trabalho virtual, pode estabelecer ligação à mesma através de um protocolo de ambiente de trabalho remoto, como o Windows Remote Desktop Protocol (RDP), o HP Anyware® ou o VMware® Horizon View.
Antes de começar
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Se ainda não o tiver feito, configure a autenticação.
A autenticação valida a sua identidade para aceder a Google Cloud serviços e APIs. Para executar código ou exemplos a partir de um ambiente de desenvolvimento local, pode autenticar-se no Compute Engine selecionando uma das seguintes opções:
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
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Instale a CLI Google Cloud. Após a instalação, inicialize a CLI gcloud executando o seguinte comando:
gcloud init
Se estiver a usar um fornecedor de identidade (IdP) externo, primeiro tem de iniciar sessão na CLI gcloud com a sua identidade federada.
- Set a default region and zone.
REST
Para usar os exemplos da API REST nesta página num ambiente de desenvolvimento local, usa as credenciais que fornece à CLI gcloud.
Instale a CLI Google Cloud. Após a instalação, inicialize a CLI gcloud executando o seguinte comando:
gcloud init
Se estiver a usar um fornecedor de identidade (IdP) externo, primeiro tem de iniciar sessão na CLI gcloud com a sua identidade federada.
Para mais informações, consulte o artigo Autenticar para usar REST na Google Cloud documentação de autenticação.
Versões mínimas recomendadas dos controladores NVIDIA
Para a estação de trabalho virtual (vWS) NVIDIA RTX L4, T4, P4 e P100 em execução no Compute Engine, recomendamos as seguintes versões do controlador NVIDIA com base no software de GPU virtual NVIDIA necessário para a sua aplicação:
- Para a versão 19 do software de GPU virtual da NVIDIA, recomendamos que use o controlador mais recente no ramo de produção
- Para a versão 18 do software de GPU virtual da NVIDIA, recomendamos que use o controlador mais recente no ramo de produção
Para a versão 17 do software de GPU virtual da NVIDIA, recomendamos os seguintes controladores da NVIDIA mínimos:
- Para VMs do Linux: 550.90.07
- Para VMs do Windows: 552,55
Para a versão 16 do software de GPU virtual da NVIDIA, recomendamos os seguintes controladores da NVIDIA mínimos:
- Para VMs do Linux: 535.183.01
- Para VMs do Windows: 538,67
Instale o controlador para a estação de trabalho virtual (vWS) NVIDIA RTX
Conclua os seguintes passos na VM.
Para sistemas operativos Linux, instale as ferramentas de compilação para a sua versão do Linux.
CentOS/RHEL
sudo yum group install "Development Tools"
Debian/Ubuntu
Instale as ferramentas de compilação.
sudo apt update
sudo apt install -y build-essential
sudo apt install -y libvulkan1
Se estiver a usar o Ubuntu 22.04, atualize a versão
gcc
do controlador da NVIDIA.sudo apt install -y gcc-12
sudo apt install -y linux-headers-$(uname -r)
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-12 12
sudo update-alternatives --config gcc
SLES
SLES 12
sudo zypper install -t pattern devel_basis
sudo zypper install gcc8
SLES 15
sudo SUSEConnect -p sle-module-development-tools/15/x86_64
sudo zypper install gcc8
Para sistemas operativos Linux, instale os cabeçalhos do kernel do Linux. Consulte o artigo Verifique se o sistema tem os cabeçalhos do kernel e os pacotes de desenvolvimento corretos instalados na documentação da NVIDIA.
Para todos os sistemas operativos, instale os controladores.
Linux
Transfira o controlador. Para ver uma lista completa dos controladores da estação de trabalho virtual (vWS) NVIDIA RTX que pode usar no Compute Engine, consulte o artigo Controladores para a estação de trabalho virtual (vWS) NVIDIA RTX.
Por exemplo, para transferir o controlador NVIDIA 580.82.07, execute o seguinte comando:
curl -O https://storage.googleapis.com/nvidia-drivers-us-public/GRID/vGPU19.1/NVIDIA-Linux-x86_64-580.82.07-grid.run
Inicie o instalador.
Por exemplo, para iniciar o controlador NVIDIA 580.82.07, execute o seguinte comando:
sudo bash NVIDIA-Linux-x86_64-580.82.07-grid.run
Durante a instalação, escolha as seguintes opções:
- Se lhe for pedido que instale binários de 32 bits, selecione Sim.
- Se lhe for pedido que modifique o ficheiro
x.org
, selecione Não.
Windows Server
Consoante a sua versão do Windows Server, transfira os controladores necessários da estação de trabalho virtual (vWS) NVIDIA RTX.
Para ver uma lista completa dos controladores da estação de trabalho virtual (vWS) NVIDIA RTX que pode usar em VMs do Windows executadas no Compute Engine, consulte o artigo Controladores para a estação de trabalho virtual (vWS) NVIDIA RTX.
Execute o instalador e escolha a Instalação expressa.
Após a conclusão da instalação, reinicie a VM. Quando reinicia, a ligação à sessão é terminada.
Volte a ligar-se à instância através do RDP ou de um cliente PCoIP.
Este passo só é necessário para a estação de trabalho virtual (vWS) NVIDIA RTX baseada em Linux com GPUs T4 ou L4 anexadas.
Se instalou um controlador NVIDIA 510 ou posterior, tem de desativar o firmware GSP. Consulte o artigo Desativar firmware GSP na documentação da Nvidia. Quando concluir este passo, tenha em atenção o seguinte:
- Use o
sudo
para executar os comandos para criar e atualizar o ficheiro de configuração. - Para reiniciar a VM, pode usar
sudo reboot
ou parar e iniciar a VM.
- Use o
Confirme se o controlador está instalado
Linux
Execute o seguinte comando:
nvidia-smi
O resultado do comando tem um aspeto semelhante ao seguinte:
+-----------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 580.82.07 Driver Version: 580.82.07 CUDA Version: 13.0 | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | 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 Tesla T4 On | 00000000:00:04.0 Off | 0 | | N/A 53C P8 17W / 70W | 0MiB / 15360MiB | 0% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=========================================================================================| | No running processes found | +-----------------------------------------------------------------------------------------+
Windows Server
Estabeleça ligação à sua instância do Windows através do RDP ou de um cliente PCoIP.
Clique com o botão direito do rato no ambiente de trabalho e selecione Painel de controlo da NVIDIA.
No Painel de controlo da NVIDIA, no menu Ajuda, selecione Informações do sistema. As informações mostram a GPU que a MV está a usar e a versão do controlador.
O que se segue?
- Para monitorizar o desempenho da GPU, consulte o artigo Monitorizar o desempenho da GPU.
- Para processar a manutenção do anfitrião da GPU, consulte o artigo Processar eventos de manutenção do anfitrião da GPU.
- Para melhorar o desempenho da rede, consulte o artigo Use uma largura de banda da rede mais elevada.
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Última atualização 2025-09-19 UTC.
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