원격 데스크톱이나 게임에 하드웨어 가속 그래픽을 위한 GPU가 필요한 경우 NVIDIA RTX 가상 워크스테이션(vWS)(이전 명칭: NVIDIA GRID)을 사용하는 가상 워크스테이션을 만들 수 있습니다.
NVIDIA RTX 가상 워크스테이션(vWS)은 클라우드 원격 데스크톱에서 Vulkan, OpenGL, Direct3D 등의 API를 사용하는 워크로드를 실행하는 데 이상적입니다.
가상 워크스테이션에 시각화를 지원하는 GPU를 선택하면 VM에 NVIDIA RTX 가상 워크스테이션(vWS) 라이선스를 추가할 수 있습니다. 가격 책정에 대한 자세한 내용은 GPU 가격 책정을 참조하세요.
NVIDIA RTX 가상 워크스테이션(vWS)을 설정하려면 다음을 수행해야 합니다.
- 가상 워크스테이션이 사용 설정된 VM 만들기
- 가상 워크스테이션용 드라이버 설치
가상 워크스테이션을 만든 후 Teradici® PCoIP 또는 VMware® Horizon View와 같은 원격 데스크톱 프로토콜을 사용하여 가상 워크스테이션에 연결할 수 있습니다.
시작하기 전에
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아직 인증을 설정하지 않았다면 설정합니다.
인증은 Google Cloud 서비스 및 API에 액세스하기 위해 ID를 확인하는 프로세스입니다.
로컬 개발 환경에서 코드 또는 샘플을 실행하려면 다음과 같이 Compute Engine에 인증하면 됩니다.
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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Install the Google Cloud CLI, then initialize it by running the following command:
gcloud init
- Set a default region and zone.
- NVIDIA 가상 GPU 소프트웨어 버전 17의 경우 다음 NVIDIA 드라이버를 사용하는 것이 좋습니다.
- Linux VM: 550.90.07
- Windows VM: 552.55
- NVIDIA 가상 GPU 소프트웨어 버전 16의 경우 다음 드라이버를 사용하는 것이 좋습니다.
- Linux VM: 535.183.01
- Windows VM: 538.67
Linux 운영체제의 경우 Linux 버전에 맞는 빌드 도구를 설치합니다.
CentOS/RHEL
sudo yum group install "Development Tools"
Debian/Ubuntu
빌드 도구를 설치합니다.
sudo apt update
sudo apt install -y build-essential
sudo apt install -y libvulkan1
Ubuntu 22.04를 사용하는 경우 NVIDIA 드라이버의
gcc
버전을 업데이트합니다.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
Linux 운영체제의 경우 Linux 커널 헤더를 설치합니다. NVIDIA 문서의 Verify the System has the Correct Kernel Headers and Development Packages Installed(시스템에 올바른 커널 헤더 및 개발 패키지가 설치되었는지 확인)을 참조하세요.
모든 운영체제에 드라이버를 설치합니다.
Linux
드라이버를 다운로드합니다. Compute Engine에서 사용할 수 있는 NVIDIA RTX 가상 워크스테이션(vWS)의 전체 목록은 NVIDIA RTX 가상 워크스테이션(vWS)용 드라이버를 참조하세요.
예를 들어 NVIDIA 550.90.07 드라이버를 다운로드하려면 다음 명령어를 실행합니다.
curl -O https://storage.googleapis.com/nvidia-drivers-us-public/GRID/vGPU17.3/NVIDIA-Linux-x86_64-550.90.07-grid.run
설치 프로그램을 시작합니다.
예를 들어 NVIDIA 550.90.07 드라이버를 시작하려면 다음 명령어를 실행합니다.
sudo bash NVIDIA-Linux-x86_64-550.90.07-grid.run
설치 도중 다음과 같이 옵션을 선택합니다.
- 32비트 바이너리를 설치할지 묻는 메시지가 표시되면 예를 선택합니다.
x.org
파일을 수정할지 묻는 메시지가 표시되면 아니요를 선택합니다.
Windows Server
Windows Server 버전에 따라 필요한 NVIDIA RTX 가상 워크스테이션(vWS) 드라이버를 다운로드합니다.
Compute Engine에서 실행되는 Windows VM에서 사용할 수 있는 NVIDIA RTX 가상 워크스테이션(vWS) 드라이버의 전체 목록은 NVIDIA RTX 가상 워크스테이션(vWS)용 드라이버를 참조하세요.
설치 프로그램을 실행하고 빠른 설치를 선택합니다.
설치가 완료되면 VM을 다시 시작합니다. 다시 시작할 때 세션 연결이 끊어집니다.
RDP 또는 PCoIP 클라이언트를 사용하여 인스턴스에 다시 연결합니다.
이 단계는 T4 또는 L4 GPU가 연결된 Linux 기반 NVIDIA RTX 가상 워크스테이션(vWS)에만 필요합니다.
NVIDIA 510 이상 드라이버를 설치한 경우 GSP 펌웨어를 사용 중지해야 합니다. Nvidia 문서의 GSP 펌웨어 사용 중지를 참조하세요. 이 단계를 완료할 때 다음 사항에 유의하세요.
sudo
를 사용하여 구성 파일을 만들고 업데이트하는 명령어를 실행합니다.- VM을 재부팅하려면
sudo reboot
을 사용하거나 VM을 중지했다가 시작하면 됩니다.
RDP 또는 PCoIP 클라이언트를 사용하여 Windows 인스턴스에 연결합니다.
바탕 화면을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 NVIDIA Control Panel을 선택합니다.
NVIDIA Control Panel의 Help(도움말) 메뉴에서 System Information(시스템 정보)을 선택하면 VM이 사용 중인 GPU와 드라이버 버전 정보가 표시됩니다.
- GPU 성능을 모니터링하려면 GPU 성능 모니터링을 참조하세요.
- GPU 호스트 유지보수를 처리하려면 GPU 호스트 유지보수 이벤트 처리를 참조하세요.
- 네트워크 성능을 향상시키려면 더 높은 네트워크 대역폭 사용을 참조하세요.
REST
로컬 개발 환경에서 이 페이지의 REST API 샘플을 사용하려면 gcloud CLI에 제공하는 사용자 인증 정보를 사용합니다.
Install the Google Cloud CLI, then initialize it by running the following command:
gcloud init
자세한 내용은 Google Cloud 인증 문서의 REST 사용 인증을 참조하세요.
권장되는 최소 NVIDIA 드라이버 버전
Compute Engine에서 실행되는 L4, T4, P4, P100 NVIDIA RTX 가상 워크스테이션(vWS)의 경우 애플리케이션에 필요한 NVIDIA 가상 GPU 소프트웨어에 따라 다음 NVIDIA 드라이버 버전을 사용하는 것이 좋습니다.
NVIDIA RTX 가상 워크스테이션(vWS)용 드라이버 설치
VM에서 다음 단계를 완료합니다.
드라이버의 설치 여부 확인
Linux
다음 명령어를 실행합니다.
nvidia-smi
명령어 결과는 다음과 비슷하게 표시됩니다.
+-----------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 550.90.07 Driver Version: 550.90.07 CUDA Version: 12.4 | |-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | 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 44C P8 15W / 70W | 1MiB / 15360MiB | 0% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=========================================================================================| | No running processes found | +-----------------------------------------------------------------------------------------+
Windows Server
다음 단계
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최종 업데이트: 2024-11-22(UTC)
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