このチュートリアルでは、ディスプレイ対応 GPU を接続して、CentOS 7 を実行する仮想 Linux ワークステーションを作成する方法を説明します。Google Cloud は、4 つのディスプレイ対応 GPU(NVIDIA L4、NVIDIA T4、NVIDIA P4、NVIDIA P100)を提供しています。
Windows ワークステーションを作成するには、仮想 GPU による高速 Windows ワークステーションの作成のチュートリアルをご覧ください。
仮想ワークステーションを作成した後、PC-over-IP(PCoIP®)テクノロジーを使用する HP Anyware(旧 Teradici CAS)でリモート アクセスする方法について学びます。PCoIP は、メディア、エンターテイメント、ゲーム開発、アーキテクチャ、エンジニアリング業界で広く使用されているリモート デスクトップ プロトコルです。PCoIP は、これらの業界でのワークロードに不可欠な機能(色精度、複数モニターのサポート、ロスレス ディスプレイ、タブレットの圧力感度など)を提供します。
このチュートリアルは、Linux コマンドラインに精通していることを前提としています。
目標
- GPU を使用して Compute Engine インスタンスを作成します。このインスタンスは、仮想ワークステーションの基盤として機能します。
- 仮想ワークステーションに NVIDIA ドライバをインストールします。
- 仮想ワークステーションに HP Anyware ソフトウェアをインストールします。
- PCoIP ソフトウェア クライアントを使用して仮想ワークステーションに接続します。
費用
このチュートリアルでは、課金対象である次の Google Cloud コンポーネントを使用します。
料金計算ツールを使用すると、予想使用量に基づいて費用の見積もりを作成できます。2023 年 10 月の時点で、このチュートリアルで示しているワークステーション構成の概算費用は 1 時間あたり US$1.08 です。
このチュートリアルで、仮想ワークステーションを構成するリソースとコストに影響する要素は次のとおりです。
- 8 個の vCPU、32 GB の RAM を搭載した G2 標準マシンタイプで、NVIDIA L4 仮想ワークステーション GPU を内蔵。
- 100 GB の SSD を搭載した永続ブートディスク
- インターネット送信データ転送の費用
インターネット データ転送は、仮想ワークステーションからローカルのディスプレイ クライアントにストリーミングされ、インターネット送信データ転送の費用で課金されるデータを表します。PCoIP セッション中のデータ転送に影響を与える変数は、帯域幅、画面解像度、ディスプレイ モニターの台数、使用するアプリケーション、各モニターのアクティビティの種類です。HP Anyware の Session Planning Guide は、さまざまなワークロード要件を理解するのに役立ちます。
始める前に
このチュートリアルでは、Google Cloud CLI を使用します。この CLI は、Google Cloud コンソールから起動された Cloud Shell インスタンスから実行できます。ローカル ワークステーションで gcloud CLI を使用する場合は、Google Cloud CLI をインストールします。このチュートリアルでは、Cloud Shell でコマンドを実行する方法を説明しています。お使いのワークステーションで gcloud CLI を使用する場合、ここでの説明は環境に合わせて読み替えてください。
- Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
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Enable the Compute Engine API.
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
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Enable the Compute Engine API.
また、次の条件が整っていることを確認してください。
- 選択したゾーン内に NVIDIA L4 仮想ワークステーション GPU の割り当てを持つ Google Cloud プロジェクト。
gcloud compute accelerator-types list
コマンドを使用すると、GPU の可用性リストを取得できます。 - Google Cloud コンソールにアクセスするための Google Chrome ブラウザ。
- 仮想ワークステーションにアクセスするための最新の PCoIP Client ソフトウェア(Windows、Mac、または Linux 用)。
- HP Anyware ソフトウェアをダウンロードするための help.teradici.com のアカウント。アカウント登録は無料です。
- HP Anyware ソフトウェア ライセンス。トライアル ライセンスをリクエストするか、HP Teradici の担当者に問い合わせて、この仮想ワークステーションに使用するトライアル登録コードを依頼します。
アーキテクチャ
次の図は、このチュートリアルで単一の仮想ワークステーションをデプロイするためのコンポーネントを示しています。図に示すオプションのコンポーネントには、仮想ワークステーションに接続するさまざまな方法、共有ストレージ、サードパーティ ライセンスを提供するための追加のインスタンス、レンダリングまたはコンピューティング ファームを表す追加のインフラストラクチャが含まれています。
リージョンを選択する
仮想ワークステーションをデプロイする際に重要になるのは、デベロッパーのロケーションと作成されたインスタンスとの間のレイテンシです。レイテンシが短いほど、より良いエクスペリエンスが得られます。したがって、可能な限り地理的に近いリージョンを選択することをおすすめします。さまざまな GPU が利用可能な場所の詳細については、GPU のリージョンとゾーンの可用性をご覧ください。
Cloud Shell を開きます。(gcloud CLI を使用している場合は、パソコンのターミナル ウィンドウを開きます)。
次に、GPU が利用可能なゾーンのリストを取得します。
gcloud compute accelerator-types list
物理的に最も近いリージョンとゾーンをメモします。
使用するゾーンを設定します。
gcloud config set compute/zone ZONE
ZONE
は、使用しているゾーンの名前(us-west1-b
など)に置き換えます。
マシンタイプを選択する
NVIDIA L4 GPU は、G2 マシンタイプにアタッチされます。GPU を 1 つ以上使用する仮想マシンには、インスタンスに追加する GPU ごとに vCPU の最大数が設定されます。たとえば、各 NVIDIA L4 GPU では、インスタンスのマシンタイプで最大 32 個の vCPU と最大 128 GB のメモリを使用できます。各種の GPU 構成で使用可能な vCPU とメモリの範囲を確認するには、GPU リストをご覧ください。
このチュートリアルの例では、8 個の vCPU の G2 仮想ワークステーションで構成されており、これは、単一の NVIDIA L4 GPU に対する vCPU 32 個の制限をはるかに下回ります。
仮想ワークステーションを作成する
Cloud Shell で、Compute Engine 仮想ワークステーション インスタンスを作成します。
gcloud compute instances create NAME \ --zone=ZONE \ --machine-type=MACHINE_TYPE \ --accelerator=type=ACCELERATOR,count=NUM-GPUS \ --maintenance-policy="TERMINATE" \ --image-project=centos-cloud \ --image-family=centos-7 \ --boot-disk-size=SIZE \ --boot-disk-type=TYPE \ --network=NETWORK
次のように置き換えます。
NAME
は、ワークステーションの名前です。ZONE
は VM を作成するゾーンです。MACHINE_TYPE
は、事前定義済みまたはカスタムのマシン構成です。ACCELERATOR
は、接続する GPU のタイプ(nvidia-tesla-t4-vws
など)です。NUM-GPUS
は、VM に接続する GPU の数です。SIZE
は、ブートディスクのサイズ(GB)です。TYPE
は、ブートディスクのタイプです。使用可能なディスクタイプのリストを取得するには、gcloud compute disk-types list
を実行します。NETWORK
は、VM を作成するネットワークです。
次に例を示します。
gcloud compute instances create test-workstation \ --zone=us-west1-b \ --machine-type=g2-standard-8 \ --accelerator=type=nvidia-l4-vws,count=1 \ --maintenance-policy="TERMINATE" \ --image-project=centos-cloud \ --image-family=centos-7 \ --boot-disk-size=100 \ --boot-disk-type=pd-ssd \ --network=default
仮想ワークステーションが作成されると、マシンのステータスが表示されます。出力は次のようになります。
NAME: test-workstation ZONE: us-west1-b MACHINE_TYPE: g2-standard-8 PREEMPTIBLE: INTERNAL_IP: 10.138.XX.XXX EXTERNAL_IP: XX.XXX.XXX.XXX STATUS: RUNNING
仮想ワークステーションの外部 IP アドレスをメモしておきます。これはチュートリアルの後半で使用します。
仮想ワークステーションの外部 IP アドレスは、Google Cloud コンソールを使用していつでも取得できます。
仮想ワークステーションにログインする
仮想ワークステーションの作成が完了したら、マシンにログインして構成できます。
Cloud Shell で、新しい仮想ワークステーションに接続します。
gcloud compute ssh NAME
アカウントのパスワードを設定します。Teradici PCoIP を使用するには、ユーザー パスワードが必要です。
sudo passwd `whoami`
プロンプトが表示されたら、パスワードを入力します。チュートリアルの後半で、このパスワードを使用して Teradici PCoIP クライアントから仮想ワークステーションにログインします。
グラフィック ライブラリとウィンドウ マネージャをインストールする
Google Cloud のデフォルトの CentOS 7 イメージは、CentOS 7.x の最小インストールです。次の手順では、仮想ワークステーションをグラフィック ワークステーションとして実行するために必要なライブラリをインストールします。このチュートリアルでは、KDE ウィンドウ マネージャもインストールします。
ソフトウェア リポジトリを更新します。
sudo yum -y update
必要なコンポーネントをインストールします。
sudo yum -y install \ kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r) sudo yum -y groupinstall \ "KDE desktop" "X Window System" "Fonts" \ "Development Tools" "Server with GUI"
ワークステーションを再起動します。
sudo reboot
Cloud Shell からの接続が閉じられます。
NVIDIA ドライバをインストールする
NVIDIA L4、NVIDIA T4、NVIDIA P4、NVIDIA P100 GPU は、可視化ワークロード用の認定 NVIDIA RTX 仮想ワークステーション ドライバを搭載した Google Cloud でのみ動作します。これらのドライバは、公開 Google Cloud Storage バケットからダウンロードできます。
仮想ワークステーションが再起動したら、Cloud Shell で仮想ワークステーションに再接続します。
gcloud compute ssh NAME
システムに正しいカーネル ヘッダーがインストールされていることを確認します。
sudo yum -y install kernel-devel-$(uname -r) \ kernel-headers-$(uname -r)
最新の NVIDIA RTX 仮想ワークステーション ドライバをインストールするには、手順(ステップ 3 のみ)に沿って操作してください。
ワークステーションを再起動します。
sudo reboot
HP Anyware ソフトウェアをインストールする
HP Anyware ソフトウェアは、仮想ワークステーション上で動作するグラフィック エージェントを提供し、ハードウェアまたはソフトウェア クライアントにデスクトップを提供します。
仮想ワークステーションが再起動したら、Cloud Shell で仮想ワークステーションに再接続します。
gcloud compute ssh NAME
Teradici ソフトウェア リポジトリを追加します。
curl -1sLf \ https://dl.anyware.hp.com/TOKEN/pcoip-agent/cfg/setup/bash.rpm.sh \ | sudo -E distro=el codename=7 bash
次のように置き換えます。
TOKEN
は、HP Linux 用 Anyware グラフィック エージェントの [Downloads and scripts] ページから取得できます。
ソフトウェア リポジトリを更新します。
sudo yum -y update
省略可: キーボード、マウス、ポインタ デバイス以外の USB デバイスをサポートする必要がある場合は、USB 依存関係をインストールします。
sudo yum -y install usb-vhci
HP Anyware ソフトウェアをインストールします。
sudo yum -y install pcoip-agent-graphics
表示状態を
graphical
に設定します。sudo systemctl set-default graphical.target
仮想ワークステーションを再起動します。
sudo reboot
Anyware グラフィック エージェントを登録する
Anyware グラフィック エージェントを使用するには、HP Anyware ライセンスが必要です。
Cloud Shell で、HP Anyware ソフトウェア ライセンスを有効化します。
pcoip-register-host --registration-code=REGISTRATION-CODE
REGISTRATION-CODE
は、HP Teradici から入手したABCDEFGHIJKL@0123-4567-89AB-CDEF
形式のコードに置き換えます。仮想ワークステーションを再起動します。
sudo reboot
ファイアウォール ルールを作成する
PCoIP クライアントは、複数のポートを使用して仮想ワークステーションと通信します。仮想ワークステーションへのトラフィックを許可するようにファイアウォール ルールを設定する必要があります。
(仮想ワークステーションではなく)ローカル コンピュータ上の Cloud Shell で、必要なポートを開くファイアウォール ルールを作成します。
gcloud compute firewall-rules create allow-pcoip \ --action=ALLOW \ --rules=tcp:443,tcp:4172,udp:4172 \ --source-ranges=0.0.0.0/0
PCoIP クライアントを使用して仮想ワークステーションにログインする
ローカルのパソコンで、HP Anyware サポートページの「PCoIP Clients」セクションに移動します。使用中のオペレーティング システムに対応する PCoIP Software Client アプリケーションをダウンロードしてインストールし、起動します。
[Host Address] または [Registration Code] フィールドに、仮想ワークステーションの外部 IP アドレスを入力します。必要に応じて、接続の名前を入力できます。
接続されたら、仮想ワークステーション用に作成したユーザー名とパスワードを入力して認証します。
数秒後に Linux のデスクトップが表示されます。
仮想ワークステーションをテストする
仮想ワークステーションをデプロイした後、さまざまなツールを使用してパフォーマンスとインタラクティビティをテストできます。
- Linux ワークステーションでグラフィックのパフォーマンスをテストするプログラムである glxgears、glmark2、UNIGINE などの GPU ベンチマーク ツールを実行します。
- Unreal Engine、Unity Editor、Blender などの任意のコンテンツ作成アプリケーションをインストールします。
- V-Ray、Octane、Maxon など一般的なレンダラのレンダリング ベンチマーク ツールを実行します。
- Google Chrome を使用してお気に入りのサイトを閲覧したり、YouTube 動画を再生したりします。
ワークロードに基づく PCoIP パフォーマンスの最適化の詳細を確認することもできます。
クリーンアップ
このチュートリアルで使用したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、リソースを含むプロジェクトを削除するか、プロジェクトを維持して個々のリソースを削除します。
チュートリアルが終了したら、Google Cloud で作成したリソースをクリーンアップして今後料金が発生しないようにします。
仮想ワークステーションを停止する
仮想ワークステーションを停止すると、永続ディスクの費用が発生しますが、いつでも再起動できます。仮想ワークステーションを停止するには、Cloud Shell で次のコマンドを実行します。
gcloud compute instances stop test-vws
プロジェクトを削除する
- In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
- In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
- In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.
すべてのコンポーネントの削除
次のステップ
- 仮想 GPU による高速 Windows ワークステーションの作成方法を学習する。
- Google Cloud 上の NVIDIA RTX 仮想ワークステーションの詳細を確認する。
- NVIDIA RTX 仮想ワークステーション テクノロジーの詳細を確認する。
- HP Anyware ソフトウェアの詳細を確認する。
- PCoIP と他のリモート デスクトップ ソフトウェアの違いについて詳細を確認する。