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Verfügbare GPUs

GPUs werden verwendet, um Arbeitslasten zu beschleunigen, und Cloud Workstations unterstützt das Anhängen. GPUs zu Workstations. Cloud Workstations unterstützt viele der verschiedenen GPU-Modelle, die an Compute Engine-VMs angeschlossen werden können. Das Modell und die Anzahl der GPUs, die an jede Workstation angehängt werden sollen in der Workstationkonfiguration angegeben. Cloud Workstations-Handles das Hinzufügen der GPUs und das Installieren ihrer Gerätetreiber.

Das Anhängen von GPUs an Workstations wirkt sich auf die Kosten aus, wie in den Cloud Workstations – Preise

Beschränkungen

In einer Workstationkonfiguration können GPUs angegeben werden, wenn Folgendes zutrifft: Einschränkungen:

Cloud Workstations unterstützt nur GPUs für Konfigurationen, die eine Maschine angeben im Bereich N1-Maschinenserie oder die A2-Maschinenserie. Weitere Informationen finden Sie unter Unterstützte GPU-Modelle.
In der Konfiguration müssen Replikatzonen angegeben werden, in denen das ausgewählte GPU-Modell verfügbar ist.
Workstations können nicht so konfiguriert werden, dass mehr als ein GPU-Modell gleichzeitig angeschlossen ist.

Unterstützte GPU-Modelle

Cloud Workstations unterstützt viele der GPU-Modelle, die in der Compute Engine verfügbar sind. Welche Modelle unterstützt werden, hängt von der Maschinenserie ab, die für der Workstationkonfiguration, wie in der folgenden Tabelle zusammengefasst.

N1-Maschinenserie

Die N1-Maschinenserie für allgemeine Zwecke unterstützt mehrere GPU-Modelle, und Workstationkonfigurationen, die einen der N1-Maschinentypen angeben können auch eines der folgenden GPU-Modelle angeben. Für das ausgewählte GPU-Modell kann in der Konfiguration die Anzahl der GPU-Karten angegeben werden, die an jede Workstation angeschlossen werden sollen.

GPU-Modell	GPU-Anzahl
NVIDIA T4 (`nvidia-tesla-t4`)	1, 2 oder 4 GPUs
NVIDIA P4 (`nvidia-tesla-p4`)	1, 2 oder 4 GPUs
NVIDIA V100 (`nvidia-tesla-v100`)	1, 2, 4 oder 8 GPUs
NVIDIA P100 (`nvidia-tesla-p100`)	1, 2 oder 4 GPUs

A2-Maschinenserie

Die beschleunigeroptimierte A2-Standard-Maschinenserie ist eine feste Anzahl von NVIDIA A100-GPUs zugewiesen, die ausschließlich ausgewählten Maschinentyp.

In der folgenden Tabelle ist die Zuordnung des Maschinentyps zur Anzahl der angeschlossenen Karten zu sehen.

GPU-Modell	Maschinentyp	GPU-Anzahl
NVIDIA A100 40 GB (`nvidia-tesla-a100`)	`a2-highgpu-1g`	1 GPU
	`a2-highgpu-2g`	2 GPUs
	`a2-highgpu-4g`	4 GPUs
	`a2-highgpu-8g`	8 GPUs
	`a2-megagpu-16g`	16 GPUs

Cloud Workstations unterstützt keine A2 Ultra-Maschinentypen.

GPUs einer vorhandenen Workstationkonfiguration hinzufügen

Wenn Sie einer Workstation-Konfiguration GPUs hinzufügen möchten, führen Sie die Schritte auf einem der folgenden Tabs aus.

Hinweis

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

Install the Google Cloud CLI, then initialize it by running the following command:

gcloud init

In der Übersicht zu den Preisen für Cloud-Workstations erfahren Sie, wie sich die Konfiguration von GPUs auf Ihre Kosten auswirkt. Hinweis: GPUs werden an die vorab gestarteten virtuellen Maschinen (VMs) angehängt, die durch die Größe des Quickstart-Pools einer Konfiguration angegeben werden.

Vorhandene Konfiguration aktualisieren

Console

Konfigurieren Sie GPUs für eine vorhandene Workstationkonfiguration über die Google Cloud Console. Gehen Sie dazu so vor:

Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite Workstationkonfigurationen.

Zu Workstationkonfigurationen
Klicken Sie in der Liste Workstationkonfigurationen auf den Namen der Konfiguration, der Sie GPUs hinzufügen möchten.
Klicken Sie auf der Seite Workstation-Konfigurationsdetails auf Bearbeiten Bearbeiten.
Klicken Sie auf der Seite Workstationkonfiguration bearbeiten im Navigationsmenü auf Maschineneinstellungen.
Klicken Sie auf die Ein/Aus-Schaltfläche, um anstelle der Maschinenfamilie Allgemein die Option GPUs auszuwählen.

Wählen Sie im Feld GPU type (GPU-Typ) das GPU-Modell aus, das Sie verwenden möchten.

Wählen Sie im Feld Anzahl der GPUs die Anzahl der GPU-Karten aus, die Sie an jede Workstation anschließen möchten.

Wählen Sie im Feld Maschinentyp den Maschinentyp aus, den Sie verwenden möchten.

Hinweis: Die Optionen für die einzelnen Felder variieren je nach den für die Konfiguration ausgewählten Replikationszonen und der Verfügbarkeit von GPUs und Maschinentypen in diesen Zonen. Wenn Sie in den Replikationszonen keine geeigneten GPUs für diese Konfiguration finden, können Sie stattdessen eine neue Konfiguration mit GPUs erstellen.
Klicken Sie auf Speichern, um die Konfiguration zu aktualisieren.

gcloud

Konfigurieren Sie GPUs in einer vorhandenen Workstation-Konfiguration, indem Sie den Befehl gcloud workstations configs update ausführen.

Ermitteln Sie zuerst, welche GPU-Modelle verfügbar sind, und wählen Sie eines für Ihre Konfiguration aus:

Prüfen Sie mit dem folgenden Befehl, welche Replikatzonen in der Konfiguration angegeben sind: folgenden gcloud-Kommandozeilenbefehl:
```
gcloud workstations configs describe \
  --format="table(name.scope(workstationConfigs),replicaZones.list())" \
  --project=PROJECT_ID \
  --region=LOCATION \
  --cluster=WORKSTATION_CLUSTER_ID \
  WORKSTATION_CONFIG_ID
```
Ersetzen Sie Folgendes:
- PROJECT_ID: die ID des Projekts, das die Workstation-Konfiguration enthält.
- LOCATION: den Standort des Workstation-Clusters.
- WORKSTATION_CLUSTER_ID: Der Name des Workstationclusters, der die Workstationkonfiguration enthält.
- WORKSTATION_CONFIG_ID: der Name der Workstationkonfiguration.
Wählen Sie ein unterstütztes GPU-Modell aus, das in beiden Replikazonen der Konfiguration verfügbar ist. Führen Sie dazu den Befehl gcloud compute accelerator-types list aus:
```
gcloud compute accelerator-types list \
  --format="table(name:sort=1,zone,description,maximumCardsPerInstance)" \
  --filter='zone.basename()=(ZONES) AND name~"nvidia-tesla-(a100|p100|p4|t4|v100)$"' \
  --project=PROJECT_ID
```
Ersetzen Sie ZONES durch eine durch Kommas getrennte Liste der im vorherigen Schritt ermittelten Replikationszonen (z. B. us-central1-a,us-central1-c).

Wählen Sie ein GPU-Modell aus, das zweimal in der Tabelle aufgeführt ist. in beiden Replikatzonen verfügbar.

Notieren Sie sich, wie viele Karten Sie für das ausgewählte GPU-Modell maximal anschließen können.

Hinweis: Wenn es für Sie ungeeignet ist, GPU-Verfügbarkeit in der für diese Konfiguration replizieren, können Sie Erstellen einer neuen Konfiguration mit GPUs statt.
Mit dem Befehl gcloud compute machine-types list können Sie ermitteln, welche der unterstützten Maschinentypen in beiden Replikazonen der Konfiguration verfügbar sind.
1. Wenn Sie im vorherigen Schritt das NVIDIA A100-GPU-Modell mit 40 GB ausgewählt haben, Ihre Konfiguration muss die A2-Maschinenserie verwenden:
```
gcloud compute machine-types list \
  --format="table(name,zone,guestCpus:sort=1)" \
  --filter="name:a2-highgpu- OR name:a2-megagpu-" \
  --zones=ZONES \
  --project=PROJECT_ID
```
2. Wenn Sie im vorherigen Schritt ein anderes GPU-Modell ausgewählt haben, Konfiguration muss die N1-Maschinenserie verwenden:
```
gcloud compute machine-types list \
  --format="table(name,zone,guestCpus:sort=1)" \
  --filter="name:n1-standard-" \
  --zones=ZONES \
  --project=PROJECT_ID
```
Wählen Sie einen Maschinentyp aus, der in der Tabelle zweimal aufgeführt ist. Dies bedeutet, dass er in beiden Replikazonen verfügbar ist.
Nachdem Sie ein GPU-Modell und einen kompatiblen Maschinentyp ausgewählt haben, aktualisieren Sie die Konfiguration:
1. Führen Sie für NVIDIA A100-GPUs mit 40 GB den folgenden Befehl aus, um die Konfiguration:
```
gcloud beta workstations configs update \
  --project=PROJECT_ID \
  --region=LOCATION \
  --cluster=WORKSTATION_CLUSTER_ID \
  WORKSTATION_CONFIG_ID \
  --machine-type=A2_MACHINE_TYPE
```
  Ersetzen Sie A2_MACHINE_TYPE durch die ausgewählte A2-Maschine. den im vorherigen Schritt ermittelten Typ (z. B. a2-highgpu-1g).
  
  Hinweis: Bei der A2-Maschinenreihe sind das Modell und die Anzahl der GPUs basierend auf dem Maschinentyp festgelegt. Sie können die Flags --accelerator-type und --accelerator-count also weglassen.
2. Für alle anderen GPU-Modelle führen Sie diesen Befehl aus:
```
gcloud beta workstations configs update \
  --project=PROJECT_ID \
  --region=LOCATION \ß
  --cluster=WORKSTATION_CLUSTER_ID \
  WORKSTATION_CONFIG_ID \
  --machine-type=N1_MACHINE_TYPE \
  --accelerator-type=ACCELERATOR_TYPE \
  --accelerator-count=ACCELERATOR_COUNT
```
  Ersetzen Sie Folgendes:
  - N1_MACHINE_TYPE: der ausgewählte Maschinentyp aus der N1-Serie (z. B. n1-standard-2).
  - ACCELERATOR_TYPE: Der Name des ausgewählten GPU-Modells (z. B. nvidia-tesla-t4).
  - ACCELERATOR_COUNT: die Anzahl der GPUs, die an jede Workstation angehängt werden sollen (z. B. 1, 2, 4). Muss eine Zweierpotenz kleiner als das Maximum für das GPU-Modell sein.

Neue Workstationkonfiguration mit GPUs erstellen

So erstellen Sie eine neue Workstationkonfiguration, die GPUs an Workstations anhängt die darauf basieren, führen Sie die Schritte auf einem der folgenden Tabs aus.

Hinweis

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

Install the Google Cloud CLI, then initialize it by running the following command:

gcloud init

REST

Verwenden Sie die von der gcloud CLI bereitgestellten Anmeldedaten, um die REST API-Beispiele auf dieser Seite in einer lokalen Entwicklungsumgebung zu verwenden.

Install the Google Cloud CLI, then initialize it by running the following command:

gcloud init

Weitere Informationen finden Sie unter Für die Verwendung von REST authentifizieren in der Dokumentation zur Google Cloud-Authentifizierung.

Wählen Sie ein GPU-Modell aus und sehen Sie in der Tabelle zur GPU-Verfügbarkeit nach, in welcher Region das ausgewählte GPU-Modell in mindestens zwei Zonen verfügbar ist.

Wenn Sie noch keinen Cluster in der ausgewählten Region haben, in der Sie einen Konfiguration aktualisieren, folgen Sie den Schritten zur Workstationcluster erstellen in der Region.

Informationen zu den Preisen für Cloud Workstations Übersicht, um zu verstehen, wie sich die Konfiguration von GPUs auf Ihre Kosten auswirkt. Hinweis: GPUs werden an die vorab gestarteten virtuellen Maschinen (VMs) angehängt, die durch die Größe des Quickstart-Pools einer Konfiguration angegeben werden.

Neue Konfiguration erstellen

Console

So erstellen Sie eine neue Workstationkonfiguration mit GPUs über die Google Cloud Console:

Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Workstationkonfigurationen auf.

Workstationkonfigurationen aufrufen
Klicken Sie auf der Seite Workstationkonfigurationen auf add_boxErstellen.
Geben Sie auf der Seite Workstationkonfiguration erstellen im Schritt Allgemeine Informationen im Feld Name einen Namen für die Konfiguration an.

Wählen Sie im Feld Workstation-Cluster einen Cluster in der ausgewählten Region aus.

Tipp: GPUs sind auch an Schnellstart-Workstations angeschlossen. Sie können die Kosten senken, indem Sie Deaktiviert auswählen.

Klicken Sie auf Weiter, um mit dem Schritt Maschineneinstellungen fortzufahren.
Klicken Sie auf der Seite Workstationkonfiguration erstellen im Schritt Maschineneinstellungen auf die Ein/Aus-Schaltfläche, um anstelle der Maschinenfamilie Allgemeiner Zweck die Option GPUs auszuwählen.
1. Aktivieren Sie dann im Feld Zonen die Kästchen neben den beiden Zonen, in denen das von Ihnen ausgewählte GPU-Modell verfügbar ist (siehe Tabelle zur GPU-Verfügbarkeit).
2. Wählen Sie im Feld GPU type (GPU-Typ) das GPU-Modell aus, das Sie verwenden möchten.
3. Wählen Sie im Feld Anzahl der GPUs die Anzahl der die Sie an jede Workstation anhängen möchten.
4. Wählen Sie im Feld Maschinentyp einen kompatiblen Maschinentyp aus.
Klicken Sie auf Weiter, um die Umgebungseinstellungen und die IAM-Richtlinie zu konfigurieren. bevor Sie auf Erstellen klicken, um die neue Workstation bereitzustellen Konfiguration.

gcloud

Erstellen Sie eine neue Workstationkonfiguration mit GPUs mithilfe der gcloud-Befehlszeile, indem Sie den gcloud workstations configs create-Befehl:

Führen Sie für NVIDIA A100-GPUs mit 40 GB den folgenden Befehl aus, um die Konfiguration zu erstellen:
```
gcloud beta workstations configs create \
  --project=PROJECT_ID \
  --region=LOCATION \
  --cluster=WORKSTATION_CLUSTER_ID \
  WORKSTATION_CONFIG_ID \
  --replica-zones=REPLICA_ZONES \
  --machine-type=A2_MACHINE_TYPE
```
Ersetzen Sie Folgendes:
- PROJECT_ID: die ID des Projekts, das die neue Workstationkonfiguration enthält.
- LOCATION: der Speicherort des Workstation-Clusters, in dem die Konfiguration enthalten sein soll.
- WORKSTATION_CLUSTER_ID: Der Name des Workstationclusters, der die neue Workstationkonfiguration enthält.
- WORKSTATION_CONFIG_ID: der Name der neuen Workstationkonfiguration.
- REPLICA_ZONES: genau zwei Zonen in der Region des Clusters, in denen das ausgewählte GPU-Modell verfügbar ist (z. B. us-central1-a,us-central1-c).
- A2_MACHINE_TYPE: der ausgewählte Maschinentyp der A2-Serie (z. B. a2-highgpu-1g).
Hinweis: Bei der A2-Maschinenreihe sind das Modell und die Anzahl der GPUs basierend auf dem Maschinentyp festgelegt. Sie können die Flags --accelerator-type und --accelerator-count also weglassen.
Führen Sie für alle anderen GPU-Modelle diesen Befehl aus, um die Konfiguration zu erstellen:
```
gcloud beta workstations configs create \
  --project=PROJECT_ID \
  --region=LOCATION \
  --cluster=WORKSTATION_CLUSTER_ID \
  WORKSTATION_CONFIG_ID \
  --replica-zones=REPLICA_ZONES \
  --machine-type=N1_MACHINE_TYPE \
  --accelerator-type=ACCELERATOR_TYPE \
  --accelerator-count=ACCELERATOR_COUNT
```
Ersetzen Sie Folgendes:
- PROJECT_ID: die ID des Projekts, das die neue Workstationkonfiguration enthält.
- LOCATION: der Speicherort des Workstation-Clusters, in dem die Konfiguration enthalten sein soll.
- WORKSTATION_CLUSTER_ID: Der Name des Workstationclusters, der die neue Workstationkonfiguration enthält.
- WORKSTATION_CONFIG_ID: der Name der neuen Workstationkonfiguration.
- REPLICA_ZONES: genau zwei Zonen in der Region des Clusters, in denen das ausgewählte GPU-Modell verfügbar ist (z. B. us-central1-a,us-central1-c).
- N1_MACHINE_TYPE: der ausgewählte Maschinentyp der N1-Serie (z. B. n1-standard-2).
- ACCELERATOR_TYPE: Der Name des ausgewählten GPU-Modells (z. B. nvidia-tesla-t4).
- ACCELERATOR_COUNT: die Anzahl der anzuhängenden GPUs für jede Workstation (z. B. 1, 2, 4).

NVIDIA GPU-Gerätetreiber

Bei Cloud Workstations werden die NVIDIA-Gerätetreiber beim Starten der VM auf den Host-VMs der Workstations installiert.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um zu ermitteln, welche Gerätetreiberversion auf einer Workstation installiert ist:

nvidia-smi --query-gpu=name,driver_version --format=csv

GPU-Verfügbarkeit nach Region und Zone

Sie können nach Standort oder GPU-Modell oder einer Kombination aus beidem suchen.

Zonen	Ort	GPU-Plattformen
`asia-east1-a`	Changhua County, Taiwan, APAC	T4, P100
`asia-east1-b`	Changhua County, Taiwan, APAC
`asia-east1-c`	Changhua County, Taiwan, APAC	T4, V100, P100
`asia-east2-a`	Hongkong, APAC	T4
`asia-east2-b`	Hongkong, APAC
`asia-east2-c`	Hongkong, APAC	T4
`asia-northeast1-a`	Tokio, Japan, APAC	A100 40GB, T4
`asia-northeast1-b`	Tokio, Japan, APAC
`asia-northeast1-c`	Tokio, Japan, APAC	A100 40GB, T4
`asia-northeast3-a`	Seoul, Südkorea, APAC	A100 40GB
`asia-northeast3-b`	Seoul, Südkorea, APAC	A100 40GB, T4
`asia-northeast3-c`	Seoul, Südkorea, APAC	T4
`asia-south1-a`	Mumbai, Indien, APAC	T4
`asia-south1-b`	Mumbai, Indien, APAC	T4
`asia-south1-c`	Mumbai, Indien, APAC	T4
`asia-southeast1-a`	Jurong West, Singapur, APAC	T4
`asia-southeast1-b`	Jurong West, Singapur, APAC	A100 40GB, T4, P4
`asia-southeast1-c`	Jurong West, Singapur, APAC	A100 40GB, T4, P4
`australia-southeast1-a`	Sydney, Australien, APAC	T4, P4
`australia-southeast1-b`	Sydney, Australien, APAC	P4
`australia-southeast1-c`	Sydney, Australien, APAC	T4, P100
`europe-north1-a` `europe-north1-b` `europe-north1-c`	Hamina, Finnland, Europa
`europe-west1-b`	St. Ghislain, Belgien, Europa	T4, P100
`europe-west1-c`	St. Ghislain, Belgien, Europa	T4
`europe-west1-d`	St. Ghislain, Belgien, Europa	P100, T4
`europe-west2-a europe-west2-b`	London, England, Europa	T4
`europe-west2-c`	London, England, Europa
`europe-west3-a`	Frankfurt, Deutschland, Europa
`europe-west3-b`	Frankfurt, Deutschland, Europa	T4
`europe-west3-c`	Frankfurt, Deutschland, Europa
`europe-west4-a`	Eemshaven, Niederlande, Europa	A100 40GB, T4, V100, P100
`europe-west4-b`	Eemshaven, Niederlande, Europa	A100 40GB, T4, P4, V100
`europe-west4-c`	Eemshaven, Niederlande, Europa	T4, P4, V100
`europe-west6-a` `europe-west6-b` `europe-west6-c`	Zürich, Schweiz, Europa
`europe-west8-a` `europe-west8-b` `europe-west8-c`	Mailand, Italien, Europa
`europe-west9-a` `europe-west9-b` `europe-west9-c`	Paris, Frankreich, Europa
`europe-west12-a` `europe-west12-b` `europe-west12-c`	Turin, Italien, Europa
`europe-southwest1-a` `europe-southwest1-b` `europe-southwest1-c`	Madrid, Spanien, Europa
`me-west1-a`	Tel Aviv, Israel, Naher Osten
`me-west1-b`	Tel Aviv, Israel, Naher Osten	A100 40GB, T4
`me-west1-c`	Tel Aviv, Israel, Naher Osten	A100 40GB, T4
`northamerica-northeast1-a`	Montreal, Québec, Nordamerika	P4
`northamerica-northeast1-b`	Montreal, Québec, Nordamerika	P4
`northamerica-northeast1-c`	Montreal, Québec, Nordamerika	T4, P4
`southamerica-east1-a`	Osasco, São Paulo, Brasilien, Südamerika	T4
`southamerica-east1-c`	Osasco, São Paulo, Brasilien, Südamerika	T4
`southamerica-west1-a` `southamerica-west1-b` `southamerica-west1-c`	Santiago, Chile, Südamerika
`us-central1-a`	Council Bluffs, Iowa, Nordamerika	A100 40 GB, T4, P4, V100
`us-central1-b`	Council Bluffs, Iowa, Nordamerika	A100 40GB, T4, V100
`us-central1-c`	Council Bluffs, Iowa, Nordamerika	A100 40GB, T4, P4, V100, P100
`us-central1-f`	Council Bluffs, Iowa, Nordamerika	A100 40 GB, T4, V100, P100
`us-east1-b`	Moncks Corner, South Carolina, Nordamerika	A100 40 GB, P100
`us-east1-c`	Moncks Corner, South Carolina, Nordamerika	T4, V100, P100
`us-east1-d`	Moncks Corner, South Carolina, Nordamerika	T4
`us-east4-a` `us-east4-b` `us-east4-c`	Ashburn, Virginia, Nordamerika	T4, P4
`us-east5-a us-east5-b us-east5-c`	Columbus, Ohio, Nordamerika
`us-west1-a`	The Dalles, Oregon, Nordamerika	T4, V100, P100
`us-west1-b`	The Dalles, Oregon, Nordamerika	A100 40GB, T4, V100, P100
`us-west1-c`	The Dalles, Oregon, Nordamerika
`us-west4-a`	Las Vegas, Nevada, Nordamerika	T4
`us-west4-b`	Las Vegas, Nevada, Nordamerika	A100 40GB, T4
`us-west4-c`	Las Vegas, Nevada, Nordamerika

Nächste Schritte

GPUs mit der Cloud Workstations API angeben
Weitere Informationen Compute Engine-Instanzen mit GPU-Beschleunigern ausführen
Vollständige Liste der Compute Engine-Maschinentypen.