TPU の作成と削除

機械学習（ML）モデルを実行するには、Compute Engine VM リソースと Cloud TPU リソースが必要です。このページでは、次のツールを使用してリソースを管理する方法を説明します。

• ctpu ユーティリティ。このユーティリティは、Cloud TPU リソースの管理専用に設計された CLI を提供します。
• gcloud command-line tool。Google Cloud Platform（GCP）にメインの CLI を提供します。
• Cloud Console。GCP リソースの統合管理コンソールです。

要件

以下の手順を実行するには、Google Cloud Platform（GCP）プロジェクトが設定されている必要があります。プロジェクトがない場合は、プロジェクトの作成と管理を参照してプロジェクトを設定してください。

Compute Engine VM を設定する

注: VM リソースと TPU リソースには同じ名前とゾーンを使用してください。

ctpu

ctpu ユーティリティでは、Compute Engine VM リソースと Cloud TPU リソースをまとめて、または個別に作成できます。この手順では、Compute Engine VM のみを作成するために ctpu が使用されます。

1. Cloud Shell で、次のコマンドを実行して Compute Engine VM を作成します。

$ ctpu up --vm-only --zone=zone [optional: --name --machine-type --disk-size-gb]

パラメータ	説明
vm-only	Compute Engine VM のみを作成します。
zone	Cloud TPU を作成するゾーン。たとえば、us-central1-b です。
name	Compute Engine VM の名前を指定します。 指定しない場合のデフォルト値は、ユーザー名です。
machine-type	これは、VM に使用するマシンのタイプです。サポートされているマシンタイプについては、マシンタイプをご覧ください。 デフォルトは n1-standard-1 です。
disk-size-gb	VM のディスクサイズ（GB 単位）。たとえば、300 GB です。 指定しない場合のデフォルト値は、20 GB です。

すべての ctpu オプションについては、ctpu リファレンスをご覧ください。

gcloud コマンド

gcloud コマンドを使用して、Cloud Shell で Google Cloud を操作します。

1. Cloud Shell をコマンド インターフェースとして使用していない場合は、お使いのオペレーティング システムの Cloud SDK をインストールして gcloud コマンドライン ツールを設定します。
2. プロジェクトを使用するように gcloud を構成します。

gcloud config set project project-name

3. Compute Engine VM を作成するゾーンを指定します。たとえば、us-central1-b です。

$ gcloud config set compute/zone zone

4. Compute Engine 仮想マシンを起動します。

   前のコマンドでゾーンを指定したので、そのゾーン内に VM インスタンスが作成されます。

   gcloud compute instances create vm-name \
   --machine-type=machine-type \
   --image-project=ml-images \
   --image-family=tensorflow-vm-image \
   --boot-disk-size=boot-disk-size \
   --scopes=cloud-platform
   

パラメータ	説明
vm-name	Compute Engine VM の名前を指定します。
machine-type	これは、VM に使用するマシンのタイプです。サポートされているマシンタイプについては、マシンタイプをご覧ください。
image-project	すべてのイメージおよびイメージ ファミリー参照が解決される対象のプロジェクト。ml-images を使用します。
image-family	これは、ブートディスクの初期化に使用されるイメージの TensorFlow ファミリーです（例: tf-1-15、tf-2-1）。
boot-disk-size	VM のブートディスク サイズ（GB 単位）。たとえば、300 GB です。 指定しない場合のデフォルト値は、20 GB です。
scopes	cloud-platform を使用します。

このコマンドにより、次のような出力が生成されます。

NAME         ZONE           MACHINE_TYPE    PREEMPTIBLE INTERNAL_IP  EXTERNAL_IP    STATUS
demo-vm-tpu  us-central1-b  n1-standard-1               10.138.0.2   35.247.15.162  RUNNING

5. リモートから Compute Engine VM に接続します。

   $ gcloud compute ssh vm-name --zone=zone
   

コンソール

Google Cloud Consoleで VM を作成し、それに対するリモート アクセスを確立します。

1. 左側のナビゲーション バーから [Compute Engine] > [VM インスタンス] を選択し、[インスタンスを作成] をクリックします。
2. [インスタンスの作成] ページの上部のメニューバーから、[インスタンスの作成] を選択し、インスタンス名、リージョン、マシンタイプを指定します。

パラメータ	説明
name	Compute Engine VM の名前を指定します。任意のインスタンス名を指定できますが、VM インスタンスと Cloud TPU の両方に同じ名前を使用します。
region	Cloud Storage バケットを設定している場合は、バケットのロケーションと一致している必要があります。
machine type	Compute Engine VM に使用するマシンタイプを指定します。プルダウン メニューからマシンタイプを選択します。

3. [ブートディスク] > [変更] ボタンをクリックします。VM のオペレーティング システムとバージョンを選択するための新しいウィンドウが表示されます。
4. [オペレーティング システム] プルダウンで、[Deep Learning on Linux] を選択します。
5. [バージョン] で、実行する TensorFlow バージョンが含まれる Debian GNU/Lunix のバージョンを選択します（例: TF2-1）。
6. [ブートディスク] ページの下部にある [選択] をクリックして、オペレーティング システムとバージョンの選択を完了します。
7. [ID と API へのアクセス] の [アクセス スコープ] で、[すべての Cloud API に完全アクセス権を許可] を選択します。
8. [Compute Engine] > [VM インスタンス] に移動します。設定した VM 名のインスタンスを見つけて、[SSH] をクリックして接続します。

Cloud TPU を設定する

注: VM リソースと TPU リソースには同じ名前とゾーンを使用してください。

Cloud TPU を設定する前に、VM セットアップ手順を使用して Compute Engine VM を設定します。ctpu ユーティリティ、gcloud コマンド、または Cloud Console を使用して、TPU リソースの割り当てと起動を行えます。

ctpu

Cloud Shell で次のコマンドを実行して、Cloud TPU を作成します。

$ ctpu up --tpu-only --name=tpu-name --zone=zone [optional: --tpu-size]

パラメータ	説明
name	Cloud TPU の名前を指定します。Compute Engine VM に使用したのと同じ名前を使用します。
zone	Cloud TPU を作成するゾーン。これは、Compute Engine VM に使用したのと同じゾーンである必要があります。たとえば、us-central1-b です。
tpu-size	これは、使用する TPU タイプです。デフォルトは v2-8 です。サポートされている TPU タイプとゾーンについては、タイプとゾーンをご覧ください。

gcloud コマンド

Cloud SDK は、Cloud Shell で Google Cloud を操作するために使用できる一連のツールです。

1. Cloud SDK を使用して gcloud コマンドライン ツールをインストールします。
2. gcloud コマンドライン ツールを使用して Google Cloud プロジェクトを指定します。

   $ gcloud config set project project-name
   

3. Cloud TPU リソースを作成するゾーンを指定します。これは、Compute Engine VM に使用したのと同じゾーンである必要があります。たとえば、us-central1-b です。

   $ gcloud config set compute/zone zone
   

   Cloud TPU は次のゾーンで使用できます。

   米国

   TPU タイプ（v2）	TPU v2 コア数	TPU メモリ合計	リージョン / ゾーン
   v2-8	8	64 GiB	us-central1-b us-central1-c us-central1-f
   v2-32	32	256 GiB	us-central1-a
   v2-128	128	1 TiB	us-central1-a
   v2-256	256	2 TiB	us-central1-a
   v2-512	512	4 TiB	us-central1-a
   TPU タイプ（v3）	TPU v3 コア数	TPU メモリ合計	利用可能なゾーン
   v3-8	8	128 GiB	us-central1-a us-central1-b us-central1-f

   ヨーロッパ

   TPU タイプ（v2）	TPU v2 コア数	TPU メモリ合計	リージョン / ゾーン
   v2-8	8	64 GiB	europe-west4-a
   v2-32	32	256 GiB	europe-west4-a
   v2-128	128	1 TiB	europe-west4-a
   v2-256	256	2 TiB	europe-west4-a
   v2-512	512	4 TiB	europe-west4-a
   TPU タイプ（v3）	TPU v3 コア数	TPU メモリ合計	利用可能なゾーン
   v3-8	8	128 GiB	europe-west4-a
   v3-32	32	512 GiB	europe-west4-a
   v3-64	64	1 TiB	europe-west4-a
   v3-128	128	2 TiB	europe-west4-a
   v3-256	256	4 TiB	europe-west4-a
   v3-512	512	8 TiB	europe-west4-a
   v3-1024	1024	16 TiB	europe-west4-a
   v3-2048	2048	32 TiB	europe-west4-a

   アジア太平洋

   TPU タイプ（v2）	TPU v2 コア数	TPU メモリ合計	リージョン / ゾーン
   v2-8	8	64 GiB	asia-east1-c

4. 新しい Cloud TPU リソースを作成します。
   注: Cloud TPU が作成されるとすぐに課金が開始され、Cloud TPU が削除されるまで課金が続きます。費用を見積もるには、Cloud TPU の料金ページを確認してください。

   前のコマンドでゾーンを指定したので、そのゾーン内に Cloud TPU が作成されます。

   $ gcloud compute tpus create tpu-name \
         --network=network-ID or default \
         --accelerator-type=tpu-version \
         --version=2.1
   

   パラメータ	説明
   tpu-name	Cloud TPU の名前を指定します。Compute Engine VM 名に使用したのと同じ名前を使用します。
   network-ID or default	ネットワーク ID がわかっている場合はそれを使用し、それ以外の場合は「default」と入力します。
   accelerator-type	これは TPU タイプです。ゾーンでサポートされている TPU タイプについては、TPU タイプをご覧ください。
   version	Cloud TPU で使用する TensorFlow のバージョンです。モデルの作成に使用した TensorFlow と同じバージョンとなる必要があります。

   このコマンドにより、次のような出力が生成されます。

   NAME         ZONE           ACCELERATOR_TYPE NETWORK_ENDPOINT  NETWORK  RANGE         STATUS
   demo-vm-tpu  us-central1-b  v2-8             10.240.1.2:8470   default  10.240.1.0/29 READY
   

5. リモートから Compute Engine VM に接続します。

   $ gcloud compute ssh vm-name
   

6. TPU の名前が含まれる環境変数を作成します。

   $ export TPU_NAME=tpu-name
   

コンソール

作成して起動したら、Cloud TPU に接続します。

注: Cloud TPU を作成すると課金が開始されます。
1. 左のナビゲーション バーで [Compute Engine] > [TPU] に移動し、[TPU ノードを作成] をクリックします。
2. [Cloud TPU の作成] ページで、メニュー プルダウンを使用して、TPU の名前、ゾーン、TPU タイプ、TPU ソフトウェア バージョン、ネットワークを指定します。

パラメータ	説明
name	Cloud TPU の名前を指定します。Compute Engine VM 名に使用したのと同じ名前を使用します。
zone	Cloud TPU を作成するゾーン。たとえば、us-central1-b です。
TPU type	これは TPU タイプです。ゾーンでサポートされている TPU タイプについては、TPU タイプをご覧ください。
TPU software version	Cloud TPU で使用する TensorFlow または PyTorch バージョンです。モデルの作成に使用した TensorFlow または PyTorch と同じバージョンとなる必要があります。
network-ID or default	ネットワーク ID がわかっている場合はそれを使用し、それ以外の場合は「default」と入力します。

3. [Compute Engine] > [VM インスタンス] に移動します。設定した VM 名のインスタンスを見つけて、[SSH] をクリックして接続します。
4. VM から、TPU の名前を含む環境変数を作成します。

   $ export TPU_NAME=tpu-name
   

Compute Engine VM と Cloud TPU のリソースを設定する

ctpu ユーティリティ、gcloud コマンド、または Cloud Console を使用して、VM リソースおよび TPU リソースの割り当てと起動を行えます。

ctpu

Cloud Shell で次のコマンドを実行します。ctpu ユーティリティにより、Compute Engine VM リソースと Cloud TPU リソースがまとめて作成され、同じ名前が付けられます。

$ ctpu up [optional: --name --zone --tpu-size --machine-type --disk-size-gb]

パラメータ	説明
name	Compute Engine VM と Cloud TPU の両方の名前を指定します。
zone	Cloud TPU を作成するゾーン。たとえば、us-central1-b です。
tpu-size	これは、使用する TPU タイプです。デフォルトは v2-8 です。サポートされている TPU タイプとゾーンについては、タイプとゾーンをご覧ください。
machine type	Compute Engine VM に使用するマシンタイプを指定します。プルダウン メニューからマシンタイプを選択します。
disk-size-gb	VM のディスクサイズ（GB 単位）。たとえば、300 GB です。 指定しない場合のデフォルト値は、20 GB です。

gcloud コマンド

Cloud SDK は、Cloud Shell で Google Cloud を操作するために使用できる一連のツールです。

1. Cloud SDK を使用して gcloud コマンドライン ツールをインストールします。
2. gcloud コマンドライン ツールを使用して Google Cloud プロジェクトを指定します。

   $ gcloud config set project project-name
   

3. Compute Engine VM リソースと Cloud TPU リソースを作成するゾーンを指定します。この例では us-central1-b ゾーンを使用します。

   $ gcloud config set compute/zone zone
   

   Cloud TPU は次のゾーンで使用できます。

   米国

   TPU タイプ（v2）	TPU v2 コア数	TPU メモリ合計	リージョン / ゾーン
   v2-8	8	64 GiB	us-central1-b us-central1-c us-central1-f
   v2-32	32	256 GiB	us-central1-a
   v2-128	128	1 TiB	us-central1-a
   v2-256	256	2 TiB	us-central1-a
   v2-512	512	4 TiB	us-central1-a
   TPU タイプ（v3）	TPU v3 コア数	TPU メモリ合計	利用可能なゾーン
   v3-8	8	128 GiB	us-central1-a us-central1-b us-central1-f

   ヨーロッパ

   TPU タイプ（v2）	TPU v2 コア数	TPU メモリ合計	リージョン / ゾーン
   v2-8	8	64 GiB	europe-west4-a
   v2-32	32	256 GiB	europe-west4-a
   v2-128	128	1 TiB	europe-west4-a
   v2-256	256	2 TiB	europe-west4-a
   v2-512	512	4 TiB	europe-west4-a
   TPU タイプ（v3）	TPU v3 コア数	TPU メモリ合計	利用可能なゾーン
   v3-8	8	128 GiB	europe-west4-a
   v3-32	32	512 GiB	europe-west4-a
   v3-64	64	1 TiB	europe-west4-a
   v3-128	128	2 TiB	europe-west4-a
   v3-256	256	4 TiB	europe-west4-a
   v3-512	512	8 TiB	europe-west4-a
   v3-1024	1024	16 TiB	europe-west4-a
   v3-2048	2048	32 TiB	europe-west4-a

   アジア太平洋

   TPU タイプ（v2）	TPU v2 コア数	TPU メモリ合計	リージョン / ゾーン
   v2-8	8	64 GiB	asia-east1-c

4. Cloud TPU とやり取りする Compute Engine VM を作成します。

   前のコマンドでゾーンを指定したので、そのゾーン内に VM インスタンスが作成されます。

   $ gcloud compute instances create vm-name\
      --machine-type=n1-standard-1 \
      --image-project=ml-images \
      --image-family=tensorflow-vm-image \
      --boot-disk-size=boot-disk-size \
      --scopes=cloud-platform
   

   パラメータ	説明
   vm-name	Compute Engine VM の名前を指定します。
   machine-type	これは、VM に使用するマシンのタイプです。サポートされているマシンタイプについては、マシンタイプをご覧ください。
   image-project	すべてのイメージおよびイメージ ファミリー参照が解決される対象のプロジェクト。ml-images を使用します。
   image-family	これは、ブートディスクの初期化に使用されるイメージの TensorFlow ファミリーです（例: tf-1-15、tf-2-1）。
   boot-disk-size	VM のディスクサイズ（GB 単位）。たとえば、300 GB です。 指定しない場合のデフォルト値は、20 GB です。
   scopes	cloud-platform を使用します。

   このコマンドにより、次のような出力が生成されます。

   NAME         ZONE           MACHINE_TYPE    PREEMPTIBLE INTERNAL_IP  EXTERNAL_IP    STATUS
   demo-vm-tpu  us-central1-b  n1-standard-1               10.138.0.2   35.247.15.162  RUNNING
   

5. 新しい Cloud TPU リソースを作成します。
   注: Cloud TPU が作成されるとすぐに課金が開始され、Cloud TPU が削除されるまで課金が続きます。費用を見積もるには、Cloud TPU の料金ページを確認してください。大量のダウンロードと処理フェーズが発生するデータセットを使用している場合は、Cloud TPU を使用する準備ができるまでこのコマンドを実行しないでください。

   $ gcloud compute tpus create tpu-name \
         --zone=zone \
         --network=network-id or default \
         --accelerator-type=tpu-version \
         --version=2.1
   

   パラメータ	説明
   tpu-name	Cloud TPU の名前を指定します。Compute Engine VM 名に使用したのと同じ名前を使用します。
   zone	Cloud TPU を作成するゾーン。たとえば、us-central1-b です。
   network-ID or default	ネットワーク ID がわかっている場合はそれを使用し、それ以外の場合は「default」と入力します。
   accelerator-type	これは TPU タイプです。ゾーンでサポートされている TPU タイプについては、TPU タイプをご覧ください。
   tpu-version	Cloud TPU で使用する TensorFlow のバージョンです。モデルの作成に使用した TensorFlow と同じバージョンとなる必要があります。

   このコマンドにより、次のような出力が生成されます。

   NAME         ZONE           ACCELERATOR_TYPE NETWORK_ENDPOINT  NETWORK  RANGE         STATUS
   demo-vm-tpu  us-central1-b  v2-8             10.240.1.2:8470   default  10.240.1.0/29 READY
   
   

6. リモートから Compute Engine VM に接続します。

   $ gcloud compute ssh vm-name --zone=zone
   

7. TPU の名前が含まれる環境変数を作成します。

   $ export TPU_NAME=tpu-name
   

コンソール

注: VM リソースと TPU リソースには同じ名前とゾーンを使用してください。
1. VM を作成して起動します。
   1. 左側のナビゲーション バーで [Compute Engine] > [VM インスタンス] に移動し、[インスタンスを作成] をクリックします。
   2. [インスタンスの作成] ページで、インスタンス名、リージョン、マシンタイプを指定します。

   パラメータ	説明
   name	Compute Engine VM の名前を指定します。任意のインスタンス名を指定できますが、VM インスタンスと Cloud TPU の両方に同じ名前を使用します。
   region	Cloud Storage バケットを設定している場合は、バケットのロケーションと一致している必要があります。
   machine type	Compute Engine VM に使用するマシンタイプを指定します。プルダウン メニューからマシンタイプを選択します。

2. 作成して起動したら、Cloud TPU に接続します。
   注: Cloud TPU を作成すると課金が開始されます。データセットをダウンロードする必要がある場合は、VM の設定後、Cloud TPU を設定する前にダウンロードして、ダウンロード中に Cloud TPU の課金が発生しないようにしてください。
1. 左のナビゲーション バーで [Compute Engine] > [TPU] に移動し、[TPU ノードを作成] をクリックします。
2. [Cloud TPU の作成] ページで、メニュー プルダウンを使用して、使用する Cloud TPU の TPU 名、ゾーン、TPU タイプ、TPU ソフトウェア バージョン、ネットワーク、内部 IP アドレスを指定します。

パラメータ	説明
name	Cloud TPU の名前を指定します。Compute Engine VM 名に使用したのと同じ名前を使用します。
zone	Cloud TPU を作成するゾーン。たとえば、us-central1-b です。
TPU type	これは TPU タイプです。ゾーンでサポートされている TPU タイプについては、TPU タイプをご覧ください。
TPU software version	Cloud TPU で使用する TensorFlow または PyTorch バージョンです。モデルの作成に使用した TensorFlow または PyTorch と同じバージョンとなる必要があります。
network-ID or default	ネットワーク ID がわかっている場合はそれを使用し、それ以外の場合は「default」と入力します。

3. [Compute Engine] > [VM インスタンス] に移動します。設定した VM 名のインスタンスを見つけて、[SSH] をクリックして接続します。

Cloud TPU リソースの停止

Cloud TPU リソースの課金は、Cloud TPU を開始すると有効になります。実際にまだモデルをトレーニングしていない場合でも料金が発生します。Cloud TPU は、アクティブでない間は課金されることがないよう停止し、モデルをトレーニングする準備ができたときに再開できます。

注: Compute Engine VM のみを起動してデータセットをダウンロードしてから、トレーニングの開始準備ができたところで Cloud TPU を起動することもできます。CTPU リファレンスの ctpu up で、--vm-only と --tpu-only のフラグの説明をご覧ください。

このセクションでは、ctpu ユーティリティ、gcloud コマンド、または Cloud Console を使用して Cloud TPU を停止する方法を説明します。

ctpu

1. Cloud TPU が設定されているゾーンを指定して、ctpu status コマンドを実行します。

   $ ctpu status --zone=zone

   このコマンドにより、指定したゾーン内の Compute Engine VM および Cloud TPU リソースのステータスが表示されます。

   Your cluster is running!
   Compute Engine VM:  RUNNING
   Cloud TPU:          RUNNING
   

2. Cloud TPU リソースが実行されている場合は、次のコマンドを使用して停止します。

   $ ctpu pause --zone=zone

   これにより Compute Engine VM が停止し、指定したゾーン内の Cloud TPU リソースが削除されます。Compute Engine VM のみを再開する場合は、その VM に必要な他のフラグをすべて含めて次のコマンドを実行します。

   $ ctpu up --vm-only --zone=zone 

   Cloud TPU を再開するには、最初に Cloud TPU を開始したときに設定したフラグを指定して ctpu up を実行します。

gcloud

1. Cloud Shell で次のコマンドを実行して、ゾーン内で使用可能な Cloud TPU リソースを一覧表示します。

   $ gcloud compute tpus list --zone=zone
   

   指定したゾーン内の Cloud TPU リソースが表示されます。

   NAME       ZONE           ACCELERATOR_TYPE  NETWORK_ENDPOINT   NETWORK  RANGE          STATUS
   demo-tpu   us-central1-b  v2-8              10.240.1.2:8470    default  10.240.1.0/29  READY
   

2. 次のコマンドを実行して Cloud TPU を停止します。

   $ gcloud compute tpus stop tpu-name --zone=zone
   

コンソール

左側のナビゲーション バーから [Compute Engine] > [TPU] の順に選択します。 ページの上部にあるメニューバーから [停止] をクリックします。

Cloud TPU を再開するには、[開始] をクリックします。

Compute Engine VM と Cloud TPU のリソースを表示する

このセクションでは、現在アクティブな VM リソースと TPU リソースを、ctpu ユーティリティ、gcloud コマンド、または Cloud Console を使用して表示する方法を説明します。

ctpu

ctpu status コマンドを実行します。その際、Compute Engine VM リソースと Cloud TPU リソースが設定されているゾーンを指定します。

$ ctpu status --zone=zone 

このコマンドにより、指定したゾーン内の Compute Engine VM および Cloud TPU リソースのステータスが表示されます。

Your cluster is running!
Compute Engine VM:  RUNNING
Cloud TPU:          RUNNING

現在、リソースの設定がない場合、出力には VM と TPU にダッシュだけが表示されます。一方のリソースがアクティブで、もう一方がアクティブでなければ、正常なステータスではないことを伝えるメッセージが表示されます。この場合、実行されていないリソースの起動または再起動が必要になります。

gcloud

1. Cloud Shell で次のコマンドを実行して、特定のゾーン内で使用可能な Compute Engine VM リソースを一覧表示します。次の例では、us-central1-b 内と europe-west4-a 内にある VM リソースが表示されます。

   $ gcloud compute instances list --filter="zone:( us-central1-b europe-west4-a )"
   

   上記のコマンドにより、作成した VM リソースの詳細が出力されます。次に例を示します。

   NAME      ZONE           MACHINE_TYPE   PREEMPTIBLE  INTERNAL_IP  EXTERNAL_IP     STATUS
   demo-tpu  us-central1-b  n1-standard-1               10.128.0.33  35.232.214.205  RUNNING
   
   

2. Cloud Shell で次のコマンドを実行して、ゾーン内で使用可能な Cloud TPU リソースを一覧表示します。次の例では、ゾーンとして us-central1-b を選択しています。

   $ gcloud compute tpus list --zone=us-central1-b
   

   us-central1-b 内にある Cloud TPU リソースが表示されます。

   NAME       ZONE           ACCELERATOR_TYPE  NETWORK_ENDPOINT   NETWORK  RANGE          STATUS
   demo-tpu   us-central1-b  v2-8              10.240.1.2:8470    default  10.240.1.0/29  READY
   

コンソール

1. 左側のナビゲーション メニューから、[Compute Engine] > [TPU] を選択します。

   すべてのアクティブな Compute Engine リソースのリストが表示されます。

2. 左側のナビゲーション メニューから、[Compute Engine] > [VM インスタンス] を選択します。

   すべてのアクティブな Compute Engine リソースのリストが表示されます。

Compute Engine VM および Cloud TPU リソースを削除する

VM リソースと TPU リソースは、ctpu ユーティリティ、gcloud コマンド、または Cloud Console を使用して削除できます。

ctpu

Cloud Shell から次のコマンドを実行します。ctpu ユーティリティにより、Compute Engine VM リソースと Cloud TPU リソースがまとめて削除されます。

注: デフォルトのゾーンを変更した場合は、必ず変更後のゾーンを指定してください。リソースを削除する場合、これ以外のオプション フラグを指定する必要はありません。

$ ctpu delete [optional: --zone]

gcloud

Cloud Shell で次のコマンドを実行して、Cloud TPU リソースと Compute Engine VM リソースを削除します。コマンドラインには、Cloud TPU リソース名、ゾーン、プロジェクト ID を含める必要があります。Cloud TPU リソースの削除には稼働中の Compute Engine VM が必要であるため、Cloud TPU を最初に削除します。

1. Cloud TPU リソースを削除します。

   $ gcloud compute tpus delete tpu-name --project=project-name --zone=zone
   

2. Compute Engine インスタンスを削除します。

   $ gcloud compute instances delete vm-name --project=project-name --zone=zone
   

3. Cloud TPU 設定の一環として Google によって自動作成された VPC ネットワークを削除します。

   Cloud Console の VPC ネットワークのページに移動します。

4. VPC ネットワークを選択します。ネットワーク エントリの ID は、cp-to-tp-peering で始まります。

   ページの上部にある [削除] をクリックして、選択した VPC ネットワークを削除します。

5. リソースの削除が完了したら、gsutil コマンドを使用して、作成した Cloud Storage バケットをすべて削除します。bucket-name は、使用する Cloud Storage バケットの名前に置き換えます。

   $ gsutil rm -r gs://bucket-name
   

コンソール

1. VM を削除します。
   1. 左側のナビゲーション バーで [Compute Engine] > [VM インスタンス] に移動
   します。
   2. リストから VM インスタンスを選択します。ページの上部にあるゴミ箱アイコンをクリックします。
2. Cloud TPU を削除します。
   1. 左側のナビゲーション バーで、[Compute Engine] > [TPU] に移動します。
   2. リストから TPU リソースを選択します。ページの上部にあるゴミ箱アイコンをクリックします。