GPUs disponibles

Las GPU se usan para acelerar las cargas de trabajo, y Cloud Workstations admiten la conexión de GPUs a estaciones de trabajo. Cloud Workstations admiten muchos de los variados modelos de GPU que están disponibles para conectar a las VMs de Compute Engine. El modelo y la cantidad de GPUs que se adjuntarán a cada estación de trabajo se especifican en la configuración de la estación de trabajo. Cloud Workstations se encarga de conectar las GPUs e instalar sus controladores de dispositivos.

Si conectas GPUs a estaciones de trabajo, los costos se verán afectados, como se describe en la descripción general de los precios de las estaciones de trabajo en la nube.

Limitaciones

La configuración de una estación de trabajo puede especificar GPUs, sujetas a las siguientes limitaciones:

• Cloud Workstations solo admiten GPU para configuraciones que especifiquen tipos de máquinas en la serie de máquinas N1 o la serie de máquinas A2. Consulta los modelos de GPU compatibles para obtener más información.
• La configuración debe especificar las zonas de réplica en las que el modelo de GPU elegido está disponible.
• No es posible configurar estaciones de trabajo para que tengan más de un modelo de GPU conectado a la vez.

Modelos de GPU compatibles

Cloud Workstations admiten muchos de los modelos de GPU que Compute Engine pone a disposición. Los modelos compatibles dependen de la serie de máquinas que se elija para la configuración de la estación de trabajo, como se resume en la siguiente tabla.

Serie de máquinas N1

La serie de máquinas de uso general N1 admite varios modelos de GPU, y las configuraciones de estaciones de trabajo que especifican cualquiera de los tipos de máquinas N1 también pueden especificar uno de los siguientes modelos de GPU. Para el modelo de GPU elegido, la configuración puede especificar un recuento de cuántas tarjetas de GPU se deben conectar a cada estación de trabajo.

Modelo de GPU	Recuentos de GPU
NVIDIA T4 (nvidia-tesla-t4)	1, 2 o 4 GPUs
NVIDIA P4 (nvidia-tesla-p4)	1, 2 o 4 GPUs
NVIDIA V100 (nvidia-tesla-v100)	1, 2, 4 u 8 GPUs
NVIDIA P100 (nvidia-tesla-p100)	1, 2 o 4 GPUs

Serie de máquinas A2

La serie de máquinas estándar A2 optimizadas para aceleradores tiene una cantidad fija de GPU NVIDIA A100 conectadas, según el tipo de máquina elegido.

En la siguiente tabla, se muestra la asignación del tipo de máquina a la cantidad de tarjetas que se conectarán.

Modelo de GPU	Tipo de máquina	Recuento de GPU
NVIDIA A100 40 GB (nvidia-tesla-a100)	a2-highgpu-1g	1 GPU
	a2-highgpu-2g	2 GPU
	a2-highgpu-4g	4 GPU
	a2-highgpu-8g	8 GPU
	a2-megagpu-16g	16 GPU

Cloud Workstations no admiten tipos de máquinas A2 ultra.

Cómo agregar GPUs a una configuración de estación de trabajo existente

Para agregar GPUs a la configuración de una estación de trabajo, completa los pasos en una de las siguientes pestañas.

Antes de comenzar

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

Revisa la descripción general de los precios de las estaciones de trabajo en la nube para comprender cómo se verán afectados tus costos si configuras GPUs. Ten en cuenta que las GPUs se conectan a las máquinas virtuales (VM) iniciadas previamente que especifica el tamaño del grupo de inicio rápido de una configuración.

Cómo actualizar tu configuración existente

Console

Para configurar GPUs en una configuración de estación de trabajo existente desde la consola de Google Cloud, haz lo siguiente:

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Configuraciones de estaciones de trabajo.

   Ir a los parámetros de configuración de las estaciones de trabajo

2. En la lista Configuraciones de Workstation, haz clic en el Nombre de la configuración a la que deseas agregar las GPUs.

3. En la página Detalles de la configuración de la estación de trabajo, haz clic en Editar Editar.

4. En la página Editar configuración de la estación de trabajo, haz clic en Configuración de la máquina en el menú de navegación.

5. Haz clic en el botón de activación para seleccionar GPUs en lugar de la familia de máquinas De uso general.

   En el campo Tipo de GPU, selecciona el modelo de GPU que deseas usar.

   En el campo Cantidad de GPUs, selecciona la cantidad de tarjetas de GPU que deseas conectar a cada estación de trabajo.

   En el campo Tipo de máquina, selecciona el tipo de máquina que deseas usar.

   Nota: Las opciones de cada campo varían según las zonas de réplica elegidas para la configuración y la disponibilidad de GPU y tipo de máquina en esas zonas. Si no encuentras GPUs adecuadas en las zonas de réplica para esta configuración, puedes optar por crear una configuración nueva con GPUs en su lugar.

6. Haz clic en Guardar para actualizar la configuración.

gcloud

Ejecuta el comando gcloud workstations configs update para configurar las GPUs en una configuración de estación de trabajo existente.

Primero, recopila información para ver qué modelos de GPU están disponibles y elegir uno para tu configuración:

1. Ejecuta el siguiente comando de la CLI de gcloud para verificar qué zonas de réplica especifica la configuración:

   gcloud workstations configs describe \
     --format="table(name.scope(workstationConfigs),replicaZones.list())" \
     --project=PROJECT_ID \
     --region=LOCATION \
     --cluster=WORKSTATION_CLUSTER_ID \
     WORKSTATION_CONFIG_ID
   

   Reemplaza lo siguiente:

   • PROJECT_ID: Es el ID del proyecto que contiene la configuración de la estación de trabajo.
   • LOCATION: Es la ubicación del clúster de la estación de trabajo.
   • WORKSTATION_CLUSTER_ID: Es el nombre del clúster de la estación de trabajo que contiene la configuración de la estación de trabajo.
   • WORKSTATION_CONFIG_ID: Es el nombre de la configuración de la estación de trabajo.

2. Ejecuta el comando gcloud compute accelerator-types list para elegir un modelo de GPU compatible que esté disponible en ambas zonas de réplica de la configuración:

   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
   

   Reemplaza ZONES por una lista separada por comas de las zonas de réplica que se determinaron en el paso anterior (por ejemplo, us-central1-a,us-central1-c).

   Elige un modelo de GPU que aparezca dos veces en la tabla, lo que indica que está disponible en ambas zonas de réplica.

   Toma nota de la cantidad máxima de tarjetas que puedes conectar para el modelo de GPU elegido.

   Nota: Si no hay una disponibilidad de GPU adecuada en las zonas de réplica para esta configuración, puedes crear una configuración nueva con GPUs.

3. Determina cuáles de los tipos de máquinas admitidos están disponibles en ambas zonas de réplica de la configuración con el comando gcloud compute machine-types list.

   1. Si elegiste el modelo de GPU NVIDIA A100 de 40 GB en el paso anterior, tu configuración debe usar la serie de máquinas A2:

      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. Si elegiste cualquier otro modelo de GPU en el paso anterior, tu configuración debe usar la serie de máquinas N1:

      gcloud compute machine-types list \
        --format="table(name,zone,guestCpus:sort=1)" \
        --filter="name:n1-standard-" \
        --zones=ZONES \
        --project=PROJECT_ID
      

   Elige un tipo de máquina que aparezca dos veces en la tabla, lo que indica que está disponible en ambas zonas de réplica.

4. Ahora que seleccionaste un modelo de GPU y un tipo de máquina compatible, actualiza la configuración:

   1. Para las GPU NVIDIA A100 de 40 GB, ejecuta este comando para actualizar tu configuración:

      gcloud beta workstations configs update \
        --project=PROJECT_ID \
        --region=LOCATION \
        --cluster=WORKSTATION_CLUSTER_ID \
        WORKSTATION_CONFIG_ID \
        --machine-type=A2_MACHINE_TYPE
      

      Reemplaza A2_MACHINE_TYPE por el tipo de máquina A2 elegido que determinaste en el paso anterior (por ejemplo, a2-highgpu-1g).

      Nota: En el caso de la serie de máquinas A2, el modelo y la cantidad de GPUs se fijan según el tipo de máquina, por lo que puedes omitir las marcas --accelerator-type y --accelerator-count.

   2. Para todos los demás modelos de GPU, ejecuta este comando:

      gcloud beta workstations configs update \
        --project=PROJECT_ID \
        --region=LOCATION \
        --cluster=WORKSTATION_CLUSTER_ID \
        WORKSTATION_CONFIG_ID \
        --machine-type=N1_MACHINE_TYPE \
        --accelerator-type=ACCELERATOR_TYPE \
        --accelerator-count=ACCELERATOR_COUNT
      

      Reemplaza lo siguiente:

      • N1_MACHINE_TYPE: El tipo de máquina elegido de la serie N1 (por ejemplo, n1-standard-2).
      • ACCELERATOR_TYPE: El nombre del modelo de GPU elegido (por ejemplo, nvidia-tesla-t4).
      • ACCELERATOR_COUNT: Es la cantidad de GPUs que se conectarán a cada estación de trabajo (por ejemplo, 1, 2, 4). Debe ser una potencia de dos menor que la máxima del modelo de GPU.

Crea una nueva configuración de estación de trabajo con GPUs

Para crear una nueva configuración de estación de trabajo que conecte GPUs a estaciones de trabajo que se basen en ella, completa los pasos en una de las siguientes pestañas.

Antes de comenzar

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

Para usar las muestras de la API de REST en esta página en un entorno de desarrollo local, debes usar las credenciales que proporcionas a la CLI de gcloud.

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

gcloud init

Si deseas obtener más información, consulta Autentica para usar REST en la documentación de autenticación de Google Cloud.

Elige un modelo de GPU y consulta la tabla de disponibilidad de GPU para seleccionar una región en la que el modelo de GPU elegido esté disponible en al menos dos zonas.

Si aún no tienes un clúster en la región elegida en el que puedas crear una configuración nueva, sigue los pasos para crear un clúster de estaciones de trabajo en la región.

Revisa la descripción general de los precios de las estaciones de trabajo en la nube para comprender cómo se verán afectados tus costos si configuras GPUs. Ten en cuenta que las GPUs se conectan a las máquinas virtuales (VM) iniciadas previamente que especifica el tamaño del grupo de inicio rápido de una configuración.

Crea una configuración nueva

Console

Para crear una nueva configuración de estación de trabajo con GPUs desde la consola de Google Cloud, haz lo siguiente:

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Configuraciones de estaciones de trabajo.

   Ir a los parámetros de configuración de las estaciones de trabajo

2. En la página Configuraciones de las estaciones de trabajo, haz clic en add_box Crear.

3. En el paso Información básica de la página Crear configuración de estación de trabajo, especifica un nombre para la configuración en el campo Nombre.

   En el campo Clúster de estaciones de trabajo, selecciona un clúster en la región elegida.

   Nota: Las GPUs también se conectan a las estaciones de trabajo de inicio rápido. Para mantener los costos bajos, selecciona Inhabilitado.

   Haz clic en Continuar para avanzar al paso Configuración de la máquina.

4. En el paso Configuración de la máquina de la página Crear configuración de estación de trabajo, comienza por hacer clic en el botón de activación para seleccionar GPUs en lugar de la familia de máquinas Uso general.

   1. Luego, en el campo Zonas, selecciona las casillas de verificación junto a las dos zonas en las que está disponible el modelo de GPU que elegiste (consulta la tabla de disponibilidad de GPU).

   2. En el campo Tipo de GPU, selecciona el modelo de GPU que deseas usar.

   3. En el campo Cantidad de GPUs, selecciona la cantidad de tarjetas de GPU que deseas conectar a cada estación de trabajo.

   4. En el campo Tipo de máquina, selecciona un tipo de máquina compatible.

5. Haz clic en Continuar para configurar la configuración del entorno y la política de IAM antes de hacer clic en Crear para aprovisionar la nueva configuración de la estación de trabajo.

gcloud

Ejecuta el comando gcloud workstations configs create para crear una nueva configuración de estación de trabajo con GPUs mediante la CLI de gcloud.

• Para las GPU NVIDIA A100 de 40 GB, ejecuta este comando para crear tu configuración:

  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
  

  Reemplaza lo siguiente:

  • PROJECT_ID: Es el ID del proyecto que contendrá la nueva configuración de la estación de trabajo.
  • LOCATION: Es la ubicación del clúster de estaciones de trabajo en el que se contendrá la configuración.
  • WORKSTATION_CLUSTER_ID: Es el nombre del clúster de la estación de trabajo que contendrá la nueva configuración de la estación de trabajo.
  • WORKSTATION_CONFIG_ID: Es el nombre de la nueva configuración de la estación de trabajo.
  • REPLICA_ZONES: Son exactamente dos zonas en la región del clúster donde está disponible el modelo de GPU elegido (por ejemplo, us-central1-a,us-central1-c).
  • A2_MACHINE_TYPE: El tipo de máquina de la serie A2 elegido (por ejemplo, a2-highgpu-1g).
  Nota: En el caso de la serie de máquinas A2, el modelo y la cantidad de GPUs se fijean según el tipo de máquina, por lo que puedes omitir las marcas --accelerator-type y --accelerator-count.

• Para todos los demás modelos de GPU, ejecuta este comando para crear tu configuración:

  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
  

  Reemplaza lo siguiente:

  • PROJECT_ID: Es el ID del proyecto que contendrá la nueva configuración de la estación de trabajo.
  • LOCATION: Es la ubicación del clúster de estaciones de trabajo en el que se contendrá la configuración.
  • WORKSTATION_CLUSTER_ID: Es el nombre del clúster de la estación de trabajo que contendrá la nueva configuración de la estación de trabajo.
  • WORKSTATION_CONFIG_ID: Es el nombre de la nueva configuración de la estación de trabajo.
  • REPLICA_ZONES: Son exactamente dos zonas en la región del clúster donde está disponible el modelo de GPU elegido (por ejemplo, us-central1-a,us-central1-c).
  • N1_MACHINE_TYPE: El tipo de máquina de la serie N1 elegido (por ejemplo, n1-standard-2).
  • ACCELERATOR_TYPE: El nombre del modelo de GPU elegido (por ejemplo, nvidia-tesla-t4).
  • ACCELERATOR_COUNT: Es la cantidad de GPUs que se conectarán a cada estación de trabajo (por ejemplo, 1, 2, 4).

Controladores de dispositivos de GPU de NVIDIA

Cloud Workstations instala los controladores de dispositivos NVIDIA en las VMs anfitrión de las estaciones de trabajo durante el inicio de la VM.

Para determinar qué versión del controlador de dispositivo se instaló en una estación de trabajo, ejecuta el siguiente comando:

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

Disponibilidad de GPU por región y zona

Puedes buscar por ubicación o modelo de GPU, o por una combinación de ambos.

Asia Pacífico Norteamérica Sudamérica Europa Oriente Medio A100 40 GB T4 V100 P100 P4

Borrar todo

Zonas	Ubicación	Plataformas de GPU
asia-east1-a	Condado de Changhua, Taiwán, APAC	T4, P100
asia-east1-b	Condado de Changhua, Taiwán, APAC
asia-east1-c	Condado de Changhua, Taiwán, APAC	T4, V100, P100
asia-east2-a	Hong Kong, APAC	T4
asia-east2-b	Hong Kong, APAC
asia-east2-c	Hong Kong, APAC	T4
asia-northeast1-a	Tokio, Japón, APAC	A100 40 GB, T4
asia-northeast1-b	Tokio, Japón, APAC
asia-northeast1-c	Tokio, Japón, APAC	A100 40 GB, T4
asia-northeast3-a	Seúl, Corea del Sur, APAC	A100 40 GB
asia-northeast3-b	Seúl, Corea del Sur, APAC	A100 40 GB, T4
asia-northeast3-c	Seúl, Corea del Sur, APAC	T4
asia-south1-a	Bombay, India, APAC	T4
asia-south1-b	Bombay, India, APAC	T4
asia-south1-c	Bombay, India, APAC	T4
asia-southeast1-a	Jurong West, Singapur, APAC	T4
asia-southeast1-b	Jurong West, Singapur, APAC	A100 40 GB, T4, P4
asia-southeast1-c	Jurong West, Singapur, APAC	A100 40 GB, T4, P4
australia-southeast1-a	Sídney, Australia, APAC	T4, P4
australia-southeast1-b	Sídney, Australia, APAC	P4
australia-southeast1-c	Sídney, Australia, APAC	T4, P100
europe-north1-a europe-north1-b europe-north1-c	Hamina, Finlandia, Europa
europe-west1-b	Saint-Ghislain, Bélgica, Europa	T4, P100
europe-west1-c	Saint-Ghislain, Bélgica, Europa	T4
europe-west1-d	Saint-Ghislain, Bélgica, Europa	P100, T4
europe-west2-a europe-west2-b	Londres, Inglaterra, Europa	T4
europe-west2-c	Londres, Inglaterra, Europa
europe-west3-a	Fráncfort, Alemania, Europa
europe-west3-b	Fráncfort, Alemania, Europa	T4
europe-west3-c	Fráncfort, Alemania, Europa
europe-west4-a	Puerto de Ems, Países Bajos, Europa	A100 40 GB, T4, V100, P100
europe-west4-b	Puerto de Ems, Países Bajos, Europa	A100 40 GB, T4, P4, V100
europe-west4-c	Puerto de Ems, Países Bajos, Europa	T4, P4, V100
europe-west6-a europe-west6-b europe-west6-c	Zúrich, Suiza, Europa
europe-west8-a europe-west8-b europe-west8-c	Milán, Italia, Europa
europe-west9-a europe-west9-b europe-west9-c	París, Francia, Europa
europe-west12-a europe-west12-b europe-west12-c	Turín, Italia, Europa
europe-southwest1-a europe-southwest1-b europe-southwest1-c	Madrid, España, Europa
me-west1-a	Tel Aviv, Israel, Oriente Medio
me-west1-b	Tel Aviv, Israel, Oriente Medio	A100 40 GB, T4
me-west1-c	Tel Aviv, Israel, Oriente Medio	A100 40 GB, T4
northamerica-northeast1-a	Montreal, Quebec, Norteamérica	P4
northamerica-northeast1-b	Montreal, Quebec, Norteamérica	P4
northamerica-northeast1-c	Montreal, Quebec, Norteamérica	T4, P4
southamerica-east1-a	Osasco, São Paulo, Brasil, Sudamérica	T4
southamerica-east1-c	Osasco, São Paulo, Brasil, Sudamérica	T4
southamerica-west1-a southamerica-west1-b southamerica-west1-c	Santiago, Chile, Sudamérica
us-central1-a	Council Bluffs, Iowa, Norteamérica	A100 40 GB, T4, P4, V100
us-central1-b	Council Bluffs, Iowa, Norteamérica	A100 40 GB, T4, V100
us-central1-c	Council Bluffs, Iowa, Norteamérica	A100 40 GB, T4, P4, V100 y P100
us-central1-f	Council Bluffs, Iowa, Norteamérica	A100 40 GB, T4, V100, P100
us-east1-b	Moncks Corner, Carolina del Sur, Norteamérica	A100 40 GB, P100
us-east1-c	Moncks Corner, Carolina del Sur, Norteamérica	T4, V100, P100
us-east1-d	Moncks Corner, Carolina del Sur, Norteamérica	T4
us-east4-a us-east4-b us-east4-c	Ashburn, Virginia, Norteamérica	T4, P4
us-east5-a us-east5-b us-east5-c	Columbus, Ohio, Norteamérica
us-west1-a	The Dalles, Oregón, Norteamérica	T4, V100, P100
us-west1-b	The Dalles, Oregón, Norteamérica	A100 40 GB, T4, V100, P100
us-west1-c	The Dalles, Oregón, Norteamérica
us-west4-a	Las Vegas, Nevada, Norteamérica	T4
us-west4-b	Las Vegas, Nevada, Norteamérica	A100 40 GB, T4
us-west4-c	Las Vegas, Nevada, Norteamérica

¿Qué sigue?

• Especifica las GPU con la API de Cloud Workstations.

• Obtén información para ejecutar instancias de Compute Engine con aceleradores de GPU.

• Consulta la lista completa de los tipos de máquinas de Compute Engine.

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