Google Cloud では、ゾーンに分割されたリージョンを使用して、物理的なコンピューティング リソースの地理的なロケーションを定義します。AI Platform Training でジョブを実行するときに、どのリージョンで実行するかを指定します。
通常は、自分の物理的ロケーションまたは対象ユーザーの物理的ロケーションに最も近いリージョンを使用する必要がありますが、以下に示す各サービスの利用可能なリージョンに注意してください。
利用可能なリージョン
AI Platform Training は次のリージョンで利用できます。
南北アメリカ
- オレゴン（us-west1）
- ロサンゼルス（us-west2）
- ソルトレイクシティ（us-west3）
- アイオワ（us-central1）
- サウス カロライナ（us-east1）
- 北バージニア（us-east4）
- モントリオール（northamerica-northeast1）
- サンパウロ（southamerica-east1）
ヨーロッパ
- ロンドン（europe-west2）
- ベルギー（europe-west1）
- オランダ（europe-west4）
- チューリッヒ（europe-west6）
- フランクフルト（europe-west3）
- フィンランド（europe-north1）
アジア太平洋
- ムンバイ（asia-south1）
- シンガポール（asia-southeast1）
- 香港（asia-east2）
- 台湾（asia-east1）
- 東京（asia-northeast1）
- 大阪（asia-northeast2）
- シドニー（australia-southeast1）
- ソウル（asia-northeast3）
Google Cloud には、AI Platform Training 以外のプロダクト用の追加のリージョンも用意されています。
リージョンに関する考慮事項
アクセラレータを使用したトレーニング
アクセラレータはリージョン単位で利用できます。以下の表に、各リージョンで使用可能なアクセラレータを示します。
南北アメリカ
| リージョン | オレゴン us-west1 |
ロサンゼルス us-west2 |
ソルトレイクシティ （us-west3） |
アイオワ us-central1 |
サウスカロライナ us-east1 |
北バージニア us-east4 |
モントリオール northamerica-northeast1 |
サンパウロ southamerica-east1 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 | ||||||||
| NVIDIA Tesla P4 | ||||||||
| NVIDIA Tesla P100 | ||||||||
| NVIDIA Tesla T4 | ||||||||
| NVIDIA Tesla V100 | ||||||||
| TPU v2 | ||||||||
| TPU v3（ベータ版） | ||||||||
| TPU v2 Pod（プレビュー） | ||||||||
| TPU v3 Pod（プレビュー） |
ヨーロッパ
| リージョン | ロンドン （europe-west2） |
ベルギー europe-west1 |
オランダ europe-west4 |
チューリッヒ （europe-west6） |
フランクフルト europe-west3 |
フィンランド europe-north1 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 | ||||||
| NVIDIA Tesla P4 | ||||||
| NVIDIA Tesla P100 | ||||||
| NVIDIA Tesla T4 | ||||||
| NVIDIA Tesla V100 | ||||||
| TPU v2 | ||||||
| TPU v3（ベータ版） | ||||||
| TPU v2 Pod（プレビュー） | ||||||
| TPU v3 Pod（プレビュー） |
アジア太平洋
| リージョン | ムンバイ （asia-south1） |
シンガポール asia-southeast1 |
香港 （asia-east2） |
台湾 asia-east1 |
東京 asia-northeast1 |
大阪 asia-northeast2 |
シドニー australia-southeast1 |
ソウル asia-northeast3 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 | ||||||||
| NVIDIA Tesla P4 | ||||||||
| NVIDIA Tesla P100 | ||||||||
| NVIDIA Tesla T4 | ||||||||
| NVIDIA Tesla V100 | ||||||||
| TPU v2 | ||||||||
| TPU v3（ベータ版） | ||||||||
| TPU v2 Pod（プレビュー） | ||||||||
| TPU v3 Pod（プレビュー） |
トレーニング ジョブで複数のタイプの GPU を使用する場合、それらの GPU のすべてがリージョン内の同じゾーンで使用可能でなければなりません。たとえば us-central1 内では、NVIDIA Tesla T4 GPU を使用するマスター ワーカー、NVIDIA Tesla K80 GPU を使用するパラメータ サーバー、NVIDIA Tesla P100 GPU を使用するワーカーを使ったジョブを実行することはできません。us-central1 内ではこれらすべての GPU をトレーニング ジョブに使用できますが、このリージョンには、3 タイプの GPU をすべて提供している単一のゾーンはありません。ゾーンでの GPU の可用性については、コンピューティング ワークロード用 GPU の比較をご覧ください。
リソースの不足
us-central1 は GPU とコンピューティング リソースの需要が高いリージョンです。ジョブログに、「Resources are
insufficient in region: <region>. Please try a different region.」というエラー メッセージが記録されることがあります。
この問題を解決するには、別のリージョンを使用するか後で再試行してください。
Cloud Storage
AI Platform Training のジョブは、そのジョブのデータの読み取りと書き込みに使用している Cloud Storage バケットと同じリージョンで実行する必要があります。
AI Platform Training ジョブのデータの読み取りと書き込みに使用する Cloud Storage バケットには、Standard Storage クラスを使用してください。
リソース ロケーションの制限
組織のポリシーの管理者は、リソース ロケーションの制約を作成して、トレーニング ジョブに使用できるリージョンを制限できます。AI Platform Training にリソース ロケーションの制約を適用する方法をご覧ください