GPU (services)

Cette page décrit la configuration des GPU pour votre service Cloud Run. Les GPU sont adaptés aux charges de travail d'inférence d'IA, telles que les grands modèles de langage (LLM) ou d'autres cas d'utilisation non liés à l'IA gourmands en ressources de calcul, tels que le transcodage vidéo et le rendu 3D. Google fournit des GPU NVIDIA L4 avec 24 Go de mémoire GPU (VRAM), qui est séparée de la mémoire de l'instance.

Pour utiliser la fonctionnalité GPU, vous devez demander un quota Total Nvidia L4 GPU allocation, per project per region. Pour en savoir plus, consultez la section Avant de commencer.

La fonctionnalité GPU sur Cloud Run est entièrement gérée, sans nécessiter de pilotes ni de bibliothèques supplémentaires. La fonctionnalité GPU offre une disponibilité à la demande sans réservation, comme le font le processeur et la mémoire à la demande dans Cloud Run. Les instances d'un service Cloud Run configuré pour utiliser un GPU peuvent être réduites à zéro pour réduire les coûts lorsqu'elles ne sont pas utilisées.

Les instances Cloud Run avec un GPU L4 associé et des pilotes préinstallés démarrent en environ cinq secondes, à partir de quoi les processus exécutés dans votre conteneur peuvent commencer à utiliser le GPU.

Vous pouvez configurer un GPU par instance Cloud Run. Si vous utilisez des conteneurs side-car, notez que le GPU ne peut être associé qu'à un seul conteneur.

Régions où le service est disponible

Impact sur les tarifs

Pour en savoir plus sur les tarifs des GPU, consultez la page Tarifs de Cloud Run. Notez les informations importantes suivantes :

  • Aucuns frais par requête ne sont appliqués. Étant donné que l'option Processeur toujours alloué doit être configurée pour utiliser la fonctionnalité GPU, les instances minimales sont facturées au tarif plein, même lorsqu'elles sont inactives.
  • Vous devez utiliser au moins quatre processeurs et 16 Gio de mémoire.
  • Le GPU est facturé pendant toute la durée du cycle de vie de l'instance.

Types de GPU compatibles

Vous pouvez utiliser un GPU L4 par instance Cloud Run. Un GPU L4 dispose des pilotes préinstallés suivants:

  • Version actuelle du pilote NVIDIA: 535.129.03 (CUDA 12.2)

Avant de commencer

La liste suivante décrit les exigences et les limites liées à l'utilisation des GPU dans Cloud Run :

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  5. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  6. Enable the Cloud Run API.

    Enable the API

  7. Pour utiliser la fonctionnalité GPU, vous devez demander une augmentation de quota pour une région compatible. Le quota requis est Total Nvidia L4 GPU allocation, per project per region, qui se trouve sous l'API Cloud Run Admin.

    Accéder à la page Quotas et limites du système

  8. Consultez les bonnes pratiques : inférence de l'IA sur Cloud Run avec des GPU pour obtenir des recommandations sur la création de votre image de conteneur et le chargement de modèles volumineux.
  9. Assurez-vous que votre service Cloud Run présente les configurations suivantes :

Rôles requis

Pour obtenir les autorisations nécessaires pour configurer et déployer des services Cloud Run, demandez à votre administrateur de vous accorder les rôles IAM suivants :

Pour obtenir la liste des rôles et des autorisations IAM associés à Cloud Run, consultez les sections Rôles IAM Cloud Run et Autorisations IAM Cloud Run. Si votre service Cloud Run communique avec les API Google Cloud, telles que les bibliothèques clientes Cloud, consultez le guide de configuration de l'identité du service. Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez les sections Autorisations de déploiement et Gérer les accès.

Configurer un service Cloud Run avec un GPU

Tout changement de configuration entraîne la création d'une révision. Les révisions ultérieures obtiennent aussi automatiquement le même paramètre de configuration, à moins que vous ne le mettiez explicitement à jour.

Vous pouvez configurer le GPU à l'aide de la console Google Cloud, de Google Cloud CLI ou de YAML.

Console

  1. Dans la console Google Cloud, accédez à Cloud Run :

    Accédez à Cloud Run

  2. Cliquez sur Déployer un conteneur et sélectionnez Service pour configurer un nouveau service. Si vous configurez un service existant, cliquez sur celui-ci puis sur Modifier et déployer la nouvelle révision.

  3. Si vous configurez un nouveau service, remplissez la page initiale des paramètres du service, puis cliquez sur Conteneur(s), volumes, mise en réseau et sécurité pour développer la page de configuration du service.

  4. Cliquez sur l'onglet Conteneur.

    image

    • Configurez le processeur, la mémoire, la simultanéité, l'environnement d'exécution et la sonde de démarrage en suivant les recommandations de la section Avant de commencer.
    • Cochez la case "GPU", puis sélectionnez le type de GPU dans le menu Type de GPU et le nombre de GPU dans le menu Nombre de GPU.

  5. Cliquez sur Créer ou Déployer.

gcloud

Pour créer un service avec la fonctionnalité GPU activée, utilisez la commande gcloud beta run deploy :

  gcloud beta run deploy SERVICE \
    --image IMAGE_URL \
    --gpu 1

Remplacez :

  • SERVICE par le nom de votre service Cloud Run ;
  • IMAGE_URL par une référence à l'image de conteneur, par exemple us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/hello:latest. Si vous utilisez Artifact Registry, le dépôt REPO_NAME doit déjà être créé. L'URL se présente sous la forme suivante : LOCATION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPO_NAME/PATH:TAG.

Pour mettre à jour la configuration GPU d'un service, utilisez la commande gcloud beta run services update :

  gcloud beta run services update SERVICE \
    --image IMAGE_URL \
    --cpu CPU \
    --memory MEMORY \
    --no-cpu-throttling \
    --gpu GPU_NUMBER \
    --gpu-type GPU_TYPE \
    --max-instances MAX_INSTANCE

Remplacez :

  • SERVICE par le nom de votre service Cloud Run ;
  • IMAGE_URL par une référence à l'image de conteneur, par exemple us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/hello:latest. Si vous utilisez Artifact Registry, le dépôt REPO_NAME doit déjà être créé. L'URL se présente sous la forme suivante : LOCATION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPO_NAME/PATH:TAG.
  • CPU par le nombre de processeurs. Vous devez spécifier au moins 4 CPU.
  • MEMORY par la quantité de mémoire. Vous devez spécifier au moins 16Gi (16 Gio).
  • GPU_NUMBER par la valeur 1 (un). Si cette valeur n'est pas spécifiée, mais qu'un paramètre GPU_TYPE est présent, la valeur par défaut est 1.
  • GPU_TYPE par le type de GPU. Si cette valeur n'est pas spécifiée, mais qu'un paramètre GPU_NUMBER est présent, la valeur par défaut est nvidia-l4 (nvidia L 4 L minuscule, et non la valeur numérique quatorze).
  • MAX_INSTANCE par le nombre maximal d'instances. Ce nombre ne doit pas dépasser le quota de GPU alloué à votre projet.

YAML

  1. Si vous créez un service, ignorez cette étape. Si vous mettez à jour un service existant, téléchargez sa configuration YAML :

    gcloud run services describe SERVICE --format export > service.yaml

  2. Modifiez l'attribut nvidia.com/gpu: et nodeSelector:
    run.googleapis.com/accelerator:    :

    apiVersion: serving.knative.dev/v1
kind: Service
metadata:
  name: SERVICE
  annotations:
    run.googleapis.com/launch-stage: BETA
spec:
  template:
    metadata:
      annotations:
        autoscaling.knative.dev/maxScale: 'MAX_INSTANCE'
        run.googleapis.com/cpu-throttling: 'false'
    spec:
      containers:
      - image: IMAGE_URL
        ports:
        - containerPort: CONTAINER_PORT
          name: http1
        resources:
          limits:
            cpu: 'CPU'
            memory: 'MEMORY'
            nvidia.com/gpu: 'GPU_NUMBER'
        # Optional: use a longer startup probe to allow long starting containers
        startupProbe:
          failureThreshold: 1800
          periodSeconds: 1
          tcpSocket:
            port: CONTAINER_PORT
          timeoutSeconds: 1
      nodeSelector:
        run.googleapis.com/accelerator: GPU_TYPE

    Remplacez :

    • SERVICE par le nom de votre service Cloud Run ;
    • IMAGE_URL par une référence à l'image de conteneur, par exemple us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/hello:latest. Si vous utilisez Artifact Registry, le dépôt REPO_NAME doit déjà être créé. L'URL se présente sous la forme suivante : LOCATION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPO_NAME/PATH:TAG
    • CONTAINER_PORT par le port de conteneur défini pour votre service.
    • CPU par le nombre de processeurs. Vous devez spécifier au moins 4 CPU.
    • MEMORY par la quantité de mémoire. Vous devez spécifier au moins 16Gi (16 Gio).
    • GPU_NUMBER par la valeur 1 (un), car nous n'acceptons qu'un seul GPU par instance Cloud Run.
    • GPU_TYPE par la valeur nvidia-l4 (nvidia-L4 L minuscule, et non la valeur numérique 14).
    • MAX_INSTANCE par le nombre maximal d'instances. Ce nombre ne doit pas dépasser le quota de GPU alloué à votre projet.

  3. Créez ou mettez à jour le service à l'aide de la commande suivante :

    gcloud run services replace service.yaml

Afficher les paramètres du GPU

Pour afficher les paramètres actuels de GPU de votre service Cloud Run, procédez comme suit :

Console

  1. Dans la console Google Cloud, accédez à Cloud Run :

    Accédez à Cloud Run

  2. Cliquez sur le service qui vous intéresse pour ouvrir la page Informations sur le service.

  3. Cliquez sur l'onglet Révisions.

  4. Dans le panneau de détails sur la droite, le paramètre de processeur est répertorié sous l'onglet Conteneur.

gcloud

  1. Exécutez la commande suivante :

    gcloud run services describe SERVICE

  2. Recherchez le paramètre de GPU dans la configuration renvoyée.

Supprimer un GPU

Vous pouvez supprimer un GPU à l'aide de la console Google Cloud, de Google Cloud CLI ou de YAML.

Console

  1. Dans la console Google Cloud, accédez à Cloud Run :

    Accédez à Cloud Run

  2. Cliquez sur Déployer un conteneur et sélectionnez Service pour configurer un nouveau service. Si vous configurez un service existant, cliquez sur celui-ci puis sur Modifier et déployer la nouvelle révision.

  3. Si vous configurez un nouveau service, remplissez la page initiale des paramètres du service, puis cliquez sur Conteneur(s), volumes, mise en réseau et sécurité pour développer la page de configuration du service.

  4. Cliquez sur l'onglet Conteneur.

    image

    • Décochez la case "GPU".

  5. Cliquez sur Créer ou Déployer.

gcloud

Pour supprimer un GPU, définissez le nombre de GPU sur 0 à l'aide de la commande gcloud beta run services update:

  gcloud beta run services update SERVICE --gpu 0

Remplacez SERVICE par le nom de votre service Cloud Run.

YAML

  1. Si vous créez un service, ignorez cette étape. Si vous mettez à jour un service existant, téléchargez sa configuration YAML :

    gcloud run services describe SERVICE --format export > service.yaml

  2. Supprimez les lignes nvidia.com/gpu: et nodeSelector: run.googleapis.com/accelerator: nvidia-l4.

  3. Créez ou mettez à jour le service à l'aide de la commande suivante :

    gcloud run services replace service.yaml

Bibliothèques

Par défaut, toutes les bibliothèques de pilotes NVIDIA L4 sont installées sous /usr/local/nvidia/lib64.

Si votre service ne parvient pas à trouver les bibliothèques fournies, mettez à jour le chemin de recherche de l'éditeur de lien dynamique en ajoutant la ligne ENV LD_LIBRARY_PATH /usr/local/nvidia/lib64:${LD_LIBRARY_PATH} à votre fichier Dockerfile.

Notez que vous pouvez également définir LD_LIBRARY_PATH comme variable d'environnement pour le service Cloud Run, si vous disposez d'une image existante et que vous ne souhaitez pas la recompiler avec un Dockerfile mis à jour.

Si vous souhaitez utiliser une version de CUDA supérieure à 12.2, la méthode la plus simple consiste à dépendre d'une image de base NVIDIA plus récente avec les packages de compatibilité ascendante déjà installés. Vous pouvez également installer manuellement les packages de compatibilité ascendante NVIDIA et les ajouter à LD_LIBRARY_PATH. Consultez la matrice de compatibilité de NVIDIA pour déterminer quelles versions de CUDA sont compatibles de manière ascendante avec la version du pilote NVIDIA fournie (535.129.03).

À propos des GPU et du nombre maximal d'instances

Le nombre d'instances avec GPU est limité de deux manières: