Crea una solicitud de reserva futura en el modo de calendario

Console

Puedes ver la disponibilidad futura de las VMs con GPU o las TPU en una región cuando creas una solicitud de reserva futura en el modo de calendario. Para obtener más información, consulta Crea una solicitud de reserva para VMs con GPU o TPU en este documento.

gcloud

Para ver la disponibilidad futura de las VMs con GPU o TPU en una región, usa uno de los siguientes comandos gcloud beta compute advice calendar-mode. Según los recursos que desees ver, incluye las siguientes marcas:

• Para ver la disponibilidad de las VMs con GPU, incluye las marcas --vm-count y --machine-type:

  gcloud beta compute advice calendar-mode \
      --vm-count=NUMBER_OF_VMS \
      --machine-type=MACHINE_TYPE \
      --region=REGION \
      --start-time-range=from=FROM_START_TIME,to=TO_START_TIME \
      --end-time-range=from=FROM_END_TIME,to=TO_END_TIME
  

• Para ver la disponibilidad de la TPU, incluye las marcas --chip-count y --tpu-version:

  gcloud beta compute advice calendar-mode \
      --chip-count=NUMBER_OF_CHIPS \
      --tpu-version=TPU_VERSION \
      --region=REGION \
      --start-time-range=from=FROM_START_TIME,to=TO_START_TIME \
      --end-time-range=from=FROM_END_TIME,to=TO_END_TIME
  

Reemplaza lo siguiente:

• NUMBER_OF_VMS: Es la cantidad de VMs con GPU que se reservarán.

• MACHINE_TYPE: Es el tipo de máquina de GPU que se reservará.

• NUMBER_OF_CHIPS: Es la cantidad de chips TPU que se reservarán.

• TPU_VERSION: Es la versión de TPU que se reservará. Especifica uno de los siguientes valores:

  • Para TPU v6e: V6E

  • Para TPU v5p: V5P

  • Para TPU v5e: V5E

  Si especificas una TPU v5e, debes incluir la marca --workload-type. Establece esta marca en el tipo de cargas de trabajo que deseas ejecutar en las TPU:

  • Para las cargas de trabajo que controlan grandes cantidades de datos en una o varias operaciones, como las cargas de trabajo de entrenamiento de aprendizaje automático (AA), especifica BATCH.

  • Para las cargas de trabajo que controlan solicitudes simultáneas y requieren una latencia de red mínima, como las cargas de trabajo de inferencia de ML, especifica SERVING.

• REGION: Es la región en la que se reservarán las VMs con GPU o las TPU. Para verificar qué regiones y zonas son compatibles, consulta la sección Limitaciones en este documento.

• FROM_START_TIME y TO_START_TIME: Las fechas más temprana y más tardía en las que deseas reservar capacidad. Formatea estas fechas como marcas de tiempo RFC 3339:

  YYYY-MM-DDTHH:MM:SSOFFSET
  

  Reemplaza lo siguiente:

  • YYYY-MM-DD: Una fecha con formato de un año de cuatro dígitos, un mes de dos dígitos y un día de dos dígitos, separados por guiones (-).

  • HH:MM:SS: Una hora con formato de hora de dos dígitos con un formato de 24 horas, minutos de dos dígitos y segundos de dos dígitos, separados por dos puntos (:).

  • OFFSET: la zona horaria con formato como una compensación del horario universal coordinado (UTC). Por ejemplo, para usar la hora estándar del Pacífico (PST), especifica -08:00. Para no usar compensación, especifica Z.

• FROM_END_TIME y TO_END_TIME: Son las fechas más temprana y más tardía en las que deseas que finalice tu reserva de capacidad. Formatea estas fechas como marcas de tiempo RFC 3339. Si deseas especificar un rango de duraciones para tu período de reserva en lugar de horas de finalización, reemplaza la marca --end-time-range por la --duration-range.

El resultado es similar a este:

- recommendationsPerSpec:
    spec:
      endTime: '2025-09-07T00:00:00Z'
      location: zones/us-east5-a
      otherLocations:
        zones/us-east5-b:
          details: this machine family is not supported in this zone
          status: NOT_SUPPORTED
        zones/us-east5-c:
          details: this machine family is not supported in this zone
          status: NOT_SUPPORTED
      recommendationId: 0d3f005d-f952-4fce-96f2-6af25e1591eb
      recommendationType: FUTURE_RESERVATION
      startTime: '2025-06-09T00:00:00Z'

Si los recursos solicitados están disponibles, el resultado contiene los campos startTime, endTime y location. Estos campos especifican la hora de inicio más temprana, la hora de finalización más tardía y las zonas en las que los recursos están disponibles.

REST

Para ver la disponibilidad futura de las VMs con GPU o TPU en una región, realiza una solicitud GET al método advice.calendarMode en versión beta. Según los recursos que desees ver, incluye los siguientes campos en el cuerpo de la solicitud:

• Para ver la disponibilidad de las VMs con GPU, incluye los campos instanceCount y machineType:

  POST https://compute.googleapis.com/compute/beta/projects/PROJECT_ID/regions/REGION/advice/calendarMode
  
  {
    "futureResourcesSpecs": {
      "spec": {
        "targetResources": {
          "specificSkuResources": {
            "instanceCount": "NUMBER_OF_VMS",
            "machineType": "MACHINE_TYPE"
          }
        },
        "timeRangeSpec": {
          "startTimeNotEarlierThan": "FROM_START_TIME",
          "startTimeNotLaterThan": "TO_START_TIME",
          "endTimeNotEarlierThan": "FROM_END_TIME",
          "endTimeNotLaterThan": "TO_END_TIME"
        }
      }
    }
  }
  

• Para ver la disponibilidad de las TPU, incluye los campos acceleratorCount y vmFamily:

  POST https://compute.googleapis.com/compute/beta/projects/PROJECT_ID/regions/REGION/advice/calendarMode
  
  {
    "futureResourcesSpecs": {
      "spec": {
        "targetResources": {
          "aggregateResources": {
            "acceleratorCount": "NUMBER_OF_CHIPS",
            "vmFamily": "TPU_VERSION"
          }
        },
        "timeRangeSpec": {
          "startTimeNotEarlierThan": "FROM_START_TIME",
          "startTimeNotLaterThan": "TO_START_TIME",
          "endTimeNotEarlierThan": "FROM_END_TIME",
          "endTimeNotLaterThan": "TO_END_TIME"
        }
      }
    }
  }
  

Reemplaza lo siguiente:

• PROJECT_ID: el ID del proyecto en el que deseas reservar los recursos.

• REGION: Es la región en la que deseas reservar VMs con GPU o TPU. Para verificar las regiones y zonas admitidas, consulta Limitaciones en este documento.

• NUMBER_OF_VMS: Es la cantidad de VMs con GPU que se reservarán.

• MACHINE_TYPE: Es el tipo de máquina de GPU que se reservará.

• NUMBER_OF_CHIPS: Es la cantidad de chips TPU que se reservarán.

• TPU_VERSION: Es la versión de TPU que se reservará. Especifica uno de los siguientes valores:

  • Para TPU v6e: VM_FAMILY_CLOUD_TPU_LITE_POD_SLICE_CT6E

  • Para TPU v5p: VM_FAMILY_CLOUD_TPU_POD_SLICE_CT5P

  • Para TPU v5e: VM_FAMILY_CLOUD_TPU_LITE_POD_SLICE_CT5LP

  Si especificas una TPU v5e, en el campo aggregateResources, debes incluir el campo workloadType. Configura este campo en el tipo de cargas de trabajo que deseas ejecutar en las TPU:

  • Para las cargas de trabajo que controlan grandes cantidades de datos en una o varias operaciones, como las cargas de trabajo de entrenamiento de aprendizaje automático (AA), especifica BATCH.

  • Para las cargas de trabajo que controlan solicitudes simultáneas y requieren una latencia de red mínima, como las cargas de trabajo de inferencia de ML, especifica SERVING.

• FROM_START_TIME y TO_START_TIME: Las fechas más temprana y más tardía en las que deseas reservar capacidad. Formatea estas fechas como marcas de tiempo RFC 3339:

  YYYY-MM-DDTHH:MM:SSOFFSET
  

  Reemplaza lo siguiente:

  • YYYY-MM-DD: Una fecha con formato de un año de cuatro dígitos, un mes de dos dígitos y un día de dos dígitos, separados por guiones (-).

  • HH:MM:SS: Una hora con formato de hora de dos dígitos con un formato de 24 horas, minutos de dos dígitos y segundos de dos dígitos, separados por dos puntos (:).

  • OFFSET: la zona horaria con formato como una compensación del horario universal coordinado (UTC). Por ejemplo, para usar la hora estándar del Pacífico (PST), especifica -08:00. Para no usar compensación, especifica Z.

• FROM_END_TIME y TO_END_TIME: Son las fechas más temprana y más tardía en las que deseas que finalice tu reserva de capacidad. Formatea estas fechas como marcas de tiempo RFC 3339. Si deseas especificar un rango de duraciones para tu período de reserva en lugar de horas de finalización, reemplaza los campos endTimeNotEarlierThan y endTimeNotLaterThan por los campos minDuration y maxDuration.

El resultado es similar a este:

{
  "recommendations": [
    {
      "recommendationsPerSpec": {
        "spec": {
          "recommendationId": "a21a2fa0-72c7-4105-8179-88de5409890b",
          "recommendationType": "FUTURE_RESERVATION",
          "startTime": "2025-06-09T00:00:00Z",
          "endTime": "2025-09-07T00:00:00Z",
          "otherLocations": {
            "zones/us-east5-b": {
              "status": "NOT_SUPPORTED",
              "details": "this machine family is not supported in this zone"
            },
            "zones/us-east5-c": {
              "status": "NOT_SUPPORTED",
              "details": "this machine family is not supported in this zone"
            }
          },
          "location": "zones/us-east5-a"
        }
      }
    }
  ]
}

Si los recursos solicitados están disponibles, el resultado contiene los campos startTime, endTime y location. Estos campos especifican la hora de inicio más temprana, la hora de finalización más tardía y las zonas en las que los recursos están disponibles.

Console

1. En la consola de Google Cloud , ve a la página Reservas.

   Ir a Reservas

2. Haz clic en la pestaña Reservas futuras.

3. Haz clic en add_boxCrear reserva futura. Aparecerá la página Crear una reserva futura y se seleccionará el panel Configuración de hardware.

4. En la sección Configuración, especifica las propiedades de las VMs con GPU o TPU que deseas reservar de una de las siguientes maneras:

   • Para especificar directamente las propiedades de la VM con GPU o TPU, completa los siguientes pasos:

     1. Selecciona Especificar tipo de máquina.

     2. Haz clic en la pestaña GPUs o TPUs y, luego, selecciona el tipo de máquina con GPU o la versión de TPU que deseas reservar.

   • Para especificar las propiedades de la VM con GPU usando una plantilla de instancias existente, selecciona Plantilla de instancias y, luego, selecciona la plantilla.

   • Para especificar las propiedades de la VM con GPU usando una VM existente como referencia, selecciona Usar VM existente y, luego, selecciona la VM.

5. Si especificaste una TPU v5e (CT5LP) en el paso anterior, en la lista Tipo de carga de trabajo de TPU v5, selecciona una de las siguientes opciones:

   • Para ejecutar cargas de trabajo en las TPU que controlan grandes cantidades de datos en una o varias operaciones, como las cargas de trabajo de entrenamiento de AA, selecciona Batch.

   • Para ejecutar cargas de trabajo en las TPU que controlan solicitudes simultáneas y requieren una latencia de red mínima, como las cargas de trabajo de inferencia de ML, selecciona Serving.

6. En la sección Buscar capacidad, completa los siguientes pasos:

   1. En las listas Región y Zona, especifica la región y la zona en las que deseas reservar los recursos. Para revisar las regiones y zonas admitidas, consulta Limitaciones en este documento.

   2. En el campo Capacidad total necesaria (cuando reserves VMs con GPU) o en la lista Cantidad de chips (cuando reserves TPU), especifica la cantidad de VMs con GPU o chips de TPU que deseas reservar.

   3. En la lista Hora de inicio, selecciona la hora de inicio de tu solicitud.

   4. Opcional: En la lista Elige la flexibilidad de la fecha de inicio, selecciona qué tan exacta debe ser la fecha de inicio.

   5. En el campo Duración de la reserva, especifica durante cuánto tiempo deseas reservar los recursos.

   6. Haz clic en Buscar capacidad. Luego, en la tabla Capacidad disponible, selecciona una de las opciones disponibles que contengan el tipo, la cantidad y el período de reserva de las VMs con GPU o TPU que deseas reservar.

7. Haz clic en Siguiente.

8. En la sección Tipo de recurso compartido, selecciona los proyectos con los que deseas compartir la capacidad solicitada:

   • Para usar la capacidad reservada solo dentro de tu proyecto, selecciona Local.

   • Para compartir la capacidad reservada con otros proyectos, selecciona Compartido, haz clic en add Agregar proyectos y, luego, sigue las indicaciones para seleccionar los proyectos.

9. Haz clic en Siguiente.

10. En el campo Nombre de la reserva futura, ingresa un nombre para la solicitud.

11. En el campo Nombre de la reserva, ingresa el nombre de la reserva que Compute Engine crea automáticamente para aprovisionar la capacidad solicitada.

12. Haz clic en Crear.

gcloud

Para crear una solicitud de reserva futura en modo de calendario y enviarla para su revisión, usa uno de los siguientes comandos gcloud beta compute future-reservations create. Según los recursos que desees reservar, incluye las siguientes marcas:

• Para reservar VMs con GPU, incluye las marcas --total-count y --machine-type:

  gcloud beta compute future-reservations create FUTURE_RESERVATION_NAME \
      --auto-delete-auto-created-reservations \
      --total-count=NUMBER_OF_VMS \
      --machine-type=MACHINE_TYPE \
      --deployment-type=DENSE \
      --planning-status=SUBMITTED \
      --require-specific-reservation \
      --reservation-mode=CALENDAR \
      --reservation-name=RESERVATION_NAME \
      --share-setting=SHARE_TYPE \
      --start-time=START_TIME \
      --end-time=END_TIME \
      --zone=ZONE
  

• Para reservar TPUs, incluye las marcas --chip-count y --tpu-version:

  gcloud beta compute future-reservations create FUTURE_RESERVATION_NAME \
      --auto-delete-auto-created-reservations \
      --chip-count=NUMBER_OF_CHIPS \
      --tpu-version=TPU_VERSION \
      --deployment-type=DENSE \
      --planning-status=SUBMITTED \
      --require-specific-reservation \
      --reservation-mode=CALENDAR \
      --reservation-name=RESERVATION_NAME \
      --share-setting=SHARE_TYPE \
      --start-time=START_TIME \
      --end-time=END_TIME \
      --zone=ZONE
  

Reemplaza lo siguiente:

• FUTURE_RESERVATION_NAME: Es el nombre de la solicitud.

• NUMBER_OF_VMS: Es la cantidad de VMs con GPU que se reservarán.

• MACHINE_TYPE: Es el tipo de máquina de GPU que se reservará.

• NUMBER_OF_CHIPS: Es la cantidad de chips TPU que se reservarán.

• TPU_VERSION: Es la versión de TPU que se reservará. Especifica uno de los siguientes valores:

  • Para TPU v6e: V6E

  • Para TPU v5p: V5P

  • Para TPU v5e: V5E

  Si especificas una TPU v5e, debes incluir la marca --workload-type. Establece la marca en el tipo de cargas de trabajo que deseas ejecutar en las TPU:

  • Para las cargas de trabajo que controlan grandes cantidades de datos en una o varias operaciones, como las cargas de trabajo de entrenamiento de aprendizaje automático (AA), especifica BATCH.

  • Para las cargas de trabajo que controlan solicitudes simultáneas y requieren una latencia de red mínima, como las cargas de trabajo de inferencia de ML, especifica SERVING.

• RESERVATION_NAME: Es el nombre de la reserva que Compute Engine crea automáticamente para aprovisionar la capacidad solicitada.

• SHARE_TYPE: Indica si otros proyectos de tu organización pueden usar la capacidad reservada. Especifica uno de los siguientes valores:

  • Para usar la capacidad solo dentro de tu proyecto, haz lo siguiente: local

  • Para compartir capacidad con otros proyectos, haz lo siguiente: projects

  Si especificas projects, debes incluir la marca --share-with establecida en una lista separada por comas de IDs de proyectos, por ejemplo, project-1,project-2. Puedes especificar hasta 100 proyectos dentro de tu organización. No incluyas el ID de tu proyecto en esta lista. Puedes consumir la capacidad reservada de forma predeterminada.

• START_TIME: Es la hora de inicio de la solicitud, con formato de marca de tiempo RFC 3339.

• END_TIME: Es la hora de finalización del período de reserva, con el formato de una marca de tiempo RFC 3339. Si deseas especificar una duración, en segundos, para el período de reserva en lugar de una hora de finalización, reemplaza la marca --end-time por la marca --duration.

• ZONE: Es la zona en la que deseas reservar los recursos.

REST

Para crear una solicitud de reserva futura en modo de calendario y enviarla para su revisión, envía la siguiente solicitud POST al método futureReservations.insert beta. Según los recursos que desees reservar, incluye los siguientes campos en el cuerpo de la solicitud:

• Para reservar VMs con GPU, incluye los campos totalCount y machineType:

  POST https://compute.googleapis.com/compute/beta/projects/PROJECT_ID/zones/ZONE/futureReservations
  
  {
    "name": "FUTURE_RESERVATION_NAME",
    "autoDeleteAutoCreatedReservations": true,
    "deploymentType": "DENSE",
    "planningStatus": "SUBMITTED",
    "reservationMode": "CALENDAR",
    "reservationName": "RESERVATION_NAME",
    "shareSettings": {
      "shareType": "SHARE_TYPE"
    },
    "specificReservationRequired": true,
    "specificSkuProperties": {
      "totalCount": NUMBER_OF_VMS,
      "instanceProperties": {
        "machineType": "MACHINE_TYPE"
      }
    },
    "timeWindow": {
      "startTime": "START_TIME",
      "endTime": "END_TIME"
    }
  }
  

• Para reservar TPUs, incluye los campos acceleratorCount y vmFamily:

  POST https://compute.googleapis.com/compute/beta/projects/PROJECT_ID/zones/ZONE/futureReservations
  
  {
    "name": "FUTURE_RESERVATION_NAME",
    "autoDeleteAutoCreatedReservations": true,
    "deploymentType": "DENSE",
    "planningStatus": "SUBMITTED",
    "reservationMode": "CALENDAR",
    "reservationName": "RESERVATION_NAME",
    "shareSettings": {
      "shareType": "SHARE_TYPE"
    },
    "specificReservationRequired": true,
    "aggregateReservation": {
      "reservedResources": [
        {
          "accelerator": {
            "acceleratorCount": NUMBER_OF_CHIPS
          }
        }
      ],
      "vmFamily": "TPU_VERSION"
    },
    "timeWindow": {
      "startTime": "START_TIME",
      "endTime": "END_TIME"
    }
  }
  

Reemplaza lo siguiente:

• PROJECT_ID: Es el ID del proyecto en el que deseas crear la solicitud.

• ZONE: Es la zona en la que deseas reservar los recursos.

• FUTURE_RESERVATION_NAME: Es el nombre de la solicitud.

• RESERVATION_NAME: Es el nombre de la reserva que Compute Engine crea automáticamente para aprovisionar la capacidad solicitada.

• SHARE_TYPE: Indica si otros proyectos de tu organización pueden usar la capacidad reservada. Especifica uno de los siguientes valores:

  • Para usar la capacidad solo dentro de tu proyecto, haz lo siguiente: LOCAL

  • Para compartir capacidad con otros proyectos, haz lo siguiente: SPECIFIC_PROJECTS

  Si especificas SPECIFIC_PROJECTS, en el campo shareSettings, debes incluir el campo projectMap para especificar los proyectos con los que se compartirá la capacidad. Puedes especificar hasta 100 proyectos dentro de tu organización. No especifiques tu ID del proyecto. Puedes consumir la capacidad reservada de forma predeterminada.

  Por ejemplo, para compartir la capacidad solicitada con otros dos proyectos, incluye lo siguiente:

  "shareSettings": {
    "shareType": "SPECIFIC_PROJECTS",
    "projectMap": {
      "CONSUMER_PROJECT_ID_1": {
        "projectId": "CONSUMER_PROJECT_ID_1"
      },
      "CONSUMER_PROJECT_ID_2": {
        "projectId": "CONSUMER_PROJECT_ID_2"
      }
    }
  }
  

  Reemplaza CONSUMER_PROJECT_ID_1 y CONSUMER_PROJECT_ID_2 por los IDs de dos proyectos que deseas permitir que consuman la capacidad solicitada.

• NUMBER_OF_VMS: Es la cantidad de VMs con GPU que se reservarán.

• MACHINE_TYPE: Es el tipo de máquina de GPU que se reservará.

• NUMBER_OF_CHIPS: Es la cantidad de chips TPU que se reservarán.

• TPU_VERSION: Es la versión de TPU que se reservará. Especifica uno de los siguientes valores:

  • Para TPU v6e: VM_FAMILY_CLOUD_TPU_LITE_POD_SLICE_CT6E

  • Para TPU v5p: VM_FAMILY_CLOUD_TPU_POD_SLICE_CT5P

  • Para TPU v5e: VM_FAMILY_CLOUD_TPU_LITE_POD_SLICE_CT5LP

  Si especificas una TPU v5e, en el campo aggregateResources, debes incluir el campo workloadType. Configura el campo en el tipo de cargas de trabajo que deseas ejecutar en las TPU:

  • Para las cargas de trabajo que controlan grandes cantidades de datos en una o varias operaciones, como las cargas de trabajo de entrenamiento de AA, especifica BATCH.

  • Para las cargas de trabajo que controlan solicitudes simultáneas y requieren una latencia de red mínima, como las cargas de trabajo de inferencia de ML, especifica SERVING.

• START_TIME: Es la hora de inicio de la solicitud, con formato de marca de tiempo RFC 3339.

• END_TIME: Es la hora de finalización del período de reserva, con el formato de una marca de tiempo RFC 3339. Si deseas especificar una duración, en segundos, para tu período de reserva en lugar de una hora de finalización, reemplaza el campo endTime por el campo duration.