Descripción general


Compute Engine proporciona unidades de procesamiento de gráficos (GPU) que puedes agregar a tus máquinas virtuales (VM). Puedes usar estas GPU para acelerar cargas de trabajo específicas en las VM, como el aprendizaje automático y el procesamiento de datos.

En este documento, se proporciona una descripción general de los pasos necesarios para crear una VM con GPU conectadas.

Para obtener más información sobre las GPU en Compute Engine, consulta Acerca de las GPU.

Selecciona el modelo de GPU

Para obtener una lista de los modelos de GPU disponibles, consulta Plataformas de GPU. También toma nota del tipo de máquina que es compatible con el modelo de GPU seleccionado.

Para cada modelo, también puede ser útil revisar lo siguiente:

Elige un sistema operativo

Si usas GPU para el aprendizaje automático, puedes usar una Deep Learning VM Image para tu VM. Cada Deep Learning VM Image tiene un controlador de GPU preinstalado e incluye paquetes, como TensorFlow y PyTorch. También puedes usar Deep Learning VM Images para cargas de trabajo generales de GPU. Para obtener información sobre las imágenes disponibles y los paquetes instalados en ellas, consulta Elige una imagen. También puedes usar cualquier imagen pública o imagen personalizada, pero algunas imágenes pueden requerir un controlador único o un proceso de instalación que no figura en este documento.

Debes identificar qué controladores son apropiados para tu imagen de SO. Si deseas conocer los pasos para instalar controladores, consulta la sección sobre cómo instalar controladores de GPU.

Comprueba la cuota de GPU

Para proteger los sistemas y usuarios de Compute Engine, los nuevos proyectos tienen una cuota global de GPU que limita la cantidad total de GPU que puedes crear en cualquier zona compatible. Para revisar la cuota de GPU, consulta Cuota de GPU.

Si necesitas cuota adicional de GPU, solicita un aumento de cuota. Cuando solicitas una cuota de GPU, debes especificar una cuota de los tipos de GPU que quieres crear en cada región y también indicar la cuota global, con la cantidad total de GPU de todos los tipos en todas las zonas.

Si tu proyecto tiene un historial de facturación establecido, recibirás la cuota de forma automática después de enviar la solicitud.

VMs de GPU y cuotas de asignación interrumpibles

Recursos para VMs que usen la configuración de aprovisionamiento estándar (VMs estándar), por lo general, no cuotas de asignación interrumpibles, que están diseñadas para cargas de trabajo temporales y suelen estar más disponibles. Si tu proyecto no tiene cuota interrumpible y nunca solicitaron una cuota interrumpible, todas las VMs de ese proyecto consumen cuotas de asignación de almacenamiento.

Sin embargo, una vez que solicites la cuota de asignación interrumpible, las VMs estándar que cumplan con los siguientes criterios pueden consumir solo asignaciones interrumpibles de la cuota de transferencia de registros.

Si consumes la cuota de asignación interrumpible para dichas cargas de trabajo, obtendrás beneficios de un tiempo de ejecución ininterrumpido de las VMs estándar y una mejor disponibilidad de la cuota de asignación interrumpible.

Más allá de la cuota usada, las VMs estándar no califican para las VMs Spot precios y no están sujetos a interrupciones.

Para obtener más información, consulta Cuotas interrumpibles.

Crea una VM que tenga GPUs conectadas

Para crear una VM que tenga GPU conectadas, completa los siguientes pasos:

  1. Crea la VM. El método que se usa para crear una VM depende del modelo de GPU.

  2. Para que la VM use la GPU, debes instalar el controlador de GPU en tu VM. Si habilitaste una estación de trabajo virtual de NVIDIA RTX (antes conocida como NVIDIA GRID), instala un controlador para la estación de trabajo virtual.

Próximos pasos