GPU disponibles

Série de machines N1

La série de machines à usage général N1 est compatible avec plusieurs modèles de GPU. Les configurations de postes de travail qui spécifient l'un des types de machines N1 peuvent également spécifier l'un des modèles de GPU suivants. Pour le modèle de GPU choisi, la configuration peut spécifier le nombre de cartes GPU à associer à chaque poste de travail.

Série de machines A2

La série de machines optimisées pour l'accélérateur A2 Standard est associée à un nombre fixe de GPU NVIDIA A100, en fonction uniquement du type de machine choisi.

Le tableau suivant montre la correspondance entre le type de machine et le nombre de cartes qui seront associées.

Série de machines A3

La série de machines optimisées pour les accélérateurs A3 Mega et A3 High est associée à un nombre fixe de GPU NVIDIA H100, en fonction uniquement du type de machine choisi.

Le tableau suivant montre la correspondance entre le type de machine et le nombre de cartes qui seront associées.

Console

When you use the Google Cloud console to access Google Cloud services and APIs, you don't need to set up authentication.

gcloud

After installing the Google Cloud CLI, initialize it by running the following command:

gcloud init

If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

Consultez la présentation des tarifs Cloud Workstations pour comprendre l'impact de la configuration des GPU sur vos coûts. Notez que les GPU sont associés aux machines virtuelles (VM) pré-démarrées spécifiées par la taille du pool de démarrage rapide d'une configuration.

Mettre à jour votre configuration existante

Console

Configurez des GPU sur une configuration de station de travail existante à partir de la consoleGoogle Cloud en procédant comme suit :

1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page Configurations de la station de travail.

   Accéder aux configurations de stations de travail

2. Dans la liste Configurations de la station de travail, cliquez sur le Nom de la configuration à laquelle ajouter des GPU.

3. Sur la page Détails de la configuration de la station de travail, cliquez sur modifier Modifier.

4. Sur la page Modifier la configuration de la station de travail, cliquez sur Paramètres de la machine dans le menu de navigation.

5. Cliquez sur le bouton bascule pour sélectionner GPU au lieu de la famille de machines Usage général.

   Dans le champ Type de GPU, sélectionnez le modèle de GPU que vous souhaitez utiliser.

   Dans le champ Nombre de GPU, sélectionnez le nombre de cartes GPU que vous souhaitez associer à chaque station de travail.

   Dans le champ Type de machine, sélectionnez le type de machine que vous souhaitez utiliser.

6. Cliquez sur Enregistrer pour mettre à jour la configuration.

gcloud

Configurez les GPU sur une configuration de station de travail existante en exécutant la commande gcloud workstations configs update.

Commencez par collecter des informations pour identifier les modèles de GPU disponibles et en choisir un pour votre configuration :

1. Vérifiez les zones de répliques spécifiées par la configuration en exécutant la commande gcloud CLI suivante :

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

   Remplacez les éléments suivants :

   • PROJECT_ID : ID du projet contenant la configuration de la station de travail.
   • LOCATION : emplacement du cluster de postes de travail.
   • CLUSTER_NAME : nom du cluster de postes de travail contenant la configuration des postes de travail.
   • CONFIG_NAME : nom de la configuration de la station de travail.

2. Choisissez un modèle de GPU compatible et disponible dans les deux zones de répliques de la configuration en exécutant la commande gcloud compute accelerator-types list :

   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
   

   Remplacez ZONES par une liste des zones de répliques déterminées à l'étape précédente, séparées par une virgule (par exemple, us-central1-a,us-central1-c).

   Choisissez un modèle de GPU qui figure deux fois dans le tableau, ce qui indique qu'il est disponible dans les deux zones de répliques.

   Notez le nombre maximal de cartes que vous pouvez associer au modèle de GPU choisi.

3. Déterminez quels types de machines compatibles sont disponibles dans les deux zones de répliques de la configuration à l'aide de la commande gcloud compute machine-types list.

   1. Si vous avez choisi le modèle de GPU NVIDIA A100 40 Go à l'étape précédente, votre configuration doit utiliser la série de machines 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 vous avez choisi un autre modèle de GPU à l'étape précédente, votre configuration doit utiliser la série de machines N1 :

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

   Choisissez un type de machine qui figure deux fois dans le tableau, ce qui indique qu'il est disponible dans les deux zones de répliques.

4. Maintenant que vous avez sélectionné un modèle de GPU et un type de machine compatible, mettez à jour la configuration :

   1. Pour les GPU NVIDIA A100 40 Go, exécutez cette commande pour mettre à jour votre configuration :

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

      Remplacez A2_MACHINE_TYPE par le type de machine A2 choisi à l'étape précédente (par exemple, a2-highgpu-1g).

   2. Pour tous les autres modèles de GPU, exécutez cette commande :

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

      Remplacez les éléments suivants :

      • N1_MACHINE_TYPE : type de machine choisi dans la série N1 (par exemple, n1-standard-2).
      • ACCELERATOR_TYPE : nom du modèle de GPU choisi (par exemple, nvidia-tesla-t4).
      • ACCELERATOR_COUNT : nombre de GPU à associer à chaque station de travail (par exemple, 1, 2, 4). Doit être une puissance de deux inférieure au maximum pour le modèle de GPU.

Créer une configuration de station de travail avec des GPU

Pour créer une configuration de poste de travail qui associe des GPU aux postes de travail basés sur celle-ci, suivez la procédure décrite dans l'un des onglets ci-dessous.

Avant de commencer

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

After installing the Google Cloud CLI, initialize it by running the following command:

gcloud init

If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

REST

Pour utiliser les exemples d'API REST de cette page dans un environnement de développement local, vous devez utiliser les identifiants que vous fournissez à la CLI gcloud.

After installing the Google Cloud CLI, initialize it by running the following command:

gcloud init

If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

Pour en savoir plus, consultez la section S'authentifier pour utiliser REST dans la documentation sur l'authentification Google Cloud .

Choisissez un modèle de GPU et consultez le tableau de disponibilité des GPU pour sélectionner une région dans laquelle le modèle de GPU choisi est disponible dans au moins deux zones.

Si vous n'avez pas encore de cluster dans la région choisie où vous pouvez créer une configuration, suivez les étapes pour créer un cluster de stations de travail dans la région.

Consultez la présentation de la tarification Cloud Workstations pour comprendre l'impact de la configuration des GPU sur vos coûts. Notez que les GPU sont associés aux machines virtuelles (VM) pré-démarrées spécifiées par la taille du pool de démarrage rapide d'une configuration.

Créer une configuration

Console

Créez une configuration de station de travail avec des GPU à partir de la consoleGoogle Cloud en procédant comme suit :

1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page Configurations de stations de travail.

   Accéder aux configurations de stations de travail

2. Sur la page Configurations de stations de travail, cliquez sur add_box Créer.

3. À l'étape Informations de base de la page Créer une configuration de poste de travail, spécifiez un nom pour votre configuration dans le champ Nom.

   Dans le champ Cluster de stations de travail, sélectionnez un cluster dans la région choisie.

   Cliquez sur Continuer pour passer à l'étape Paramètres de la machine.

4. À l'étape Paramètres de la machine de la page Créer une configuration de station de travail, commencez par cliquer sur le bouton bascule pour sélectionner GPU au lieu de la famille de machines Usage général.

   1. Ensuite, dans le champ Zones, cochez les cases à côté de deux zones où le modèle de GPU que vous avez choisi est disponible (consultez le tableau de disponibilité des GPU).

   2. Dans le champ Type de GPU, sélectionnez le modèle de GPU que vous souhaitez utiliser.

   3. Dans le champ Nombre de GPU, sélectionnez le nombre de cartes GPU que vous souhaitez associer à chaque station de travail.

   4. Dans le champ Type de machine, sélectionnez un type de machine compatible.

5. Cliquez sur Continuer pour configurer les paramètres d'environnement et le règlement IAM, puis cliquez sur Créer pour provisionner la nouvelle configuration de poste de travail.

gcloud

Créez une configuration de poste de travail avec des GPU à l'aide de la CLI gcloud en exécutant la commande gcloud workstations configs create.

• Pour les GPU NVIDIA A100 40 Go, exécutez cette commande pour créer votre configuration :

  gcloud beta workstations configs create \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=LOCATION \
    --cluster=CLUSTER_NAME \
    CONFIG_NAME \
    --replica-zones=REPLICA_ZONES \
    --machine-type=A2_MACHINE_TYPE
  

  Remplacez les éléments suivants :

  • PROJECT_ID : ID du projet qui contiendra la nouvelle configuration de poste de travail.
  • LOCATION : emplacement du cluster de postes de travail où la configuration sera contenue.
  • CLUSTER_NAME : nom du cluster de postes de travail qui contiendra la nouvelle configuration de poste de travail.
  • CONFIG_NAME : nom de la nouvelle configuration de poste de travail.
  • REPLICA_ZONES : exactement deux zones de la région du cluster où le modèle de GPU choisi est disponible (par exemple, us-central1-a,us-central1-c).
  • A2_MACHINE_TYPE : type de machine de la série A2 choisi (par exemple, a2-highgpu-1g).

• Pour tous les autres modèles de GPU, exécutez cette commande pour créer votre configuration :

  gcloud beta workstations configs create \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=LOCATION \
    --cluster=CLUSTER_NAME \
    CONFIG_NAME \
    --replica-zones=REPLICA_ZONES \
    --machine-type=N1_MACHINE_TYPE \
    --accelerator-type=ACCELERATOR_TYPE \
    --accelerator-count=ACCELERATOR_COUNT
  

  Remplacez les éléments suivants :

  • PROJECT_ID : ID du projet qui contiendra la nouvelle configuration de poste de travail.
  • LOCATION : emplacement du cluster de postes de travail où la configuration sera contenue.
  • CLUSTER_NAME : nom du cluster de postes de travail qui contiendra la nouvelle configuration de poste de travail.
  • CONFIG_NAME : nom de la nouvelle configuration de poste de travail.
  • REPLICA_ZONES : exactement deux zones de la région du cluster où le modèle de GPU choisi est disponible (par exemple, us-central1-a,us-central1-c).
  • N1_MACHINE_TYPE : type de machine de la série N1 choisi (par exemple, n1-standard-2).
  • ACCELERATOR_TYPE : nom du modèle de GPU choisi (par exemple, nvidia-tesla-t4).
  • ACCELERATOR_COUNT : nombre de GPU à associer à chaque station de travail (par exemple, 1, 2, 4).

Pilotes d'appareils GPU NVIDIA

Cloud Workstations installe les pilotes de périphérique NVIDIA sur les VM hôtes des postes de travail au démarrage des VM.

Pour déterminer la version du pilote de périphérique installée sur un poste de travail, exécutez la commande suivante :

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

Disponibilité des GPU par région et par zone

Vous pouvez effectuer une recherche par localisation ou par modèle de GPU, ou une combinaison des deux.

Asie-Pacifique Amérique du Nord Amérique du Sud Europe Moyen-Orient A100 40 Go H100 T4 V100 P100 P4
Tout effacer

Zones	Emplacement	Plates-formes de GPU
asia-east1-a	Comté de Changhua, Taïwan, APAC	T4, P100
asia-east1-b	Comté de Changhua, Taïwan, APAC
asia-east1-c	Comté de Changhua, Taïwan, APAC	T4, V100, P100, H100
asia-east2-a	Hong Kong, APAC	T4
asia-east2-b	Hong Kong, APAC
asia-east2-c	Hong Kong, APAC	T4
asia-northeast1-a	Tokyo, Japon, APAC	A100 40 Go, T4
asia-northeast1-b	Tokyo, Japon, APAC	H100
asia-northeast1-c	Tokyo, Japon, APAC	A100 40 Go, T4
asia-northeast3-a	Séoul, Corée du Sud, APAC	A100 40 Go, H100
asia-northeast3-b	Séoul, Corée du Sud, APAC	A100 40 Go, T4
asia-northeast3-c	Séoul, Corée du Sud, APAC	T4, H100
asia-south1-a	Mumbai, Inde, APAC	T4
asia-south1-b	Mumbai, Inde, APAC	T4
asia-south1-c	Mumbai, Inde, APAC	H100
asia-southeast1-a	Jurong West, Singapour, APAC	T4
asia-southeast1-b	Jurong West, Singapour, APAC	A100 40 Go, T4, P4, H100
asia-southeast1-c	Jurong West, Singapour, APAC	A100 40 Go, A100 80 Go, T4, P4, H100
australia-southeast1-a	Sydney, Australie, APAC	T4, P4
australia-southeast1-b	Sydney, Australie, APAC	P4, P100
australia-southeast1-c	Sydney, Australie, APAC	T4, H100
europe-central2-b europe-central2-c	Varsovie, Pologne, Europe	T4
europe-north1-a europe-north1-b	Hamina, Finlande, Europe
europe-north1-c	Hamina, Finlande, Europe	H100
europe-southwest1-a europe-southwest1-b europe-southwest1-c	Madrid, Espagne, Europe
europe-west1-b	Saint-Ghislain, Belgique, Europe	H100, T4, P100
europe-west1-c	Saint-Ghislain, Belgique, Europe	H100, T4
europe-west1-d	Saint-Ghislain, Belgique, Europe	T4, P100
europe-west2-a	Londres, Angleterre, Europe	T4
europe-west2-b	Londres, Angleterre, Europe	T4, H100
europe-west2-c	Londres, Angleterre, Europe
europe-west3-a	Francfort, Allemagne, Europe	H100
europe-west3-b	Francfort, Allemagne, Europe	T4
europe-west3-c	Francfort, Allemagne, Europe	H100
europe-west4-a	Eemshaven, Pays-Bas, Europe	A100 40 Go, A100 80 Go, T4, V100, P100
europe-west4-b	Eemshaven, Pays-Bas, Europe	A100 40 Go, T4, P4, V100, H100
europe-west4-c	Eemshaven, Pays-Bas, Europe	T4, P4, V100, H100
europe-west6-a europe-west6-b europe-west6-c	Zurich, Suisse, Europe
europe-west8-a europe-west8-b europe-west8-c	Milan, Italie, Europe
europe-west9-a europe-west9-b europe-west9-c	Paris, France, Europe
europe-west12-a europe-west12-b europe-west12-c	Turin, Italie, Europe
me-west1-a	Tel-Aviv, Israël, Moyen-Orient	A100 40 Go
me-west1-b	Tel-Aviv, Israël, Moyen-Orient	A100 40 Go, T4
me-west1-c	Tel-Aviv, Israël, Moyen-Orient	A100 40 Go, T4
northamerica-northeast1-a	Montréal, Québec, Amérique du Nord	P4
northamerica-northeast1-b	Montréal, Québec, Amérique du Nord	P4
northamerica-northeast1-c	Montréal, Québec, Amérique du Nord	T4, P4
southamerica-east1-a	Osasco, São Paulo, Brésil, Amérique du Sud	T4
southamerica-east1-c	Osasco, São Paulo, Brésil, Amérique du Sud	T4
southamerica-west1-a southamerica-west1-b southamerica-west1-c	Santiago, Chili, Amérique du Sud
us-central1-a	Council Bluffs, Iowa, Amérique du Nord	A100 40 Go, A100 80 Go, T4, P4, V100, H100
us-central1-b	Council Bluffs, Iowa, Amérique du Nord	A100 40 Go, T4, V100, H100
us-central1-c	Council Bluffs, Iowa, Amérique du Nord	A100 40 Go, A100 80 Go, T4, P4, V100, P100, H100
us-central1-f	Council Bluffs, Iowa, Amérique du Nord	A100 40 Go, T4, V100, P100
us-east1-b	Moncks Corner, Caroline du Sud, Amérique du Nord	A100 40 Go, P100
us-east1-c	Moncks Corner, Caroline du Sud, Amérique du Nord	T4, V100, P100
us-east1-d	Moncks Corner, Caroline du Sud, Amérique du Nord	T4
us-east4-a us-east4-b	Ashburn, Virginie, Amérique du Nord	T4, P4, H100
us-east4-c	Ashburn, Virginie, Amérique du Nord	A100 80 Go, T4, P4, H100
us-east5-a	Columbus, Ohio, Amérique du Nord	H100
us-east5-b	Columbus, Ohio, Amérique du Nord	A100 80 Go
us-east5-c	Columbus, Ohio, Amérique du Nord
us-west1-a	The Dalles, Oregon, Amérique du Nord	T4, V100, P100, H100
us-west1-b	The Dalles, Oregon, Amérique du Nord	A100 40 Go, T4, V100, P100, H100
us-west1-c	The Dalles, Oregon, Amérique du Nord
us-west4-a	Las Vegas, Nevada, Amérique du Nord	T4, H100
us-west4-b	Las Vegas, Nevada, Amérique du Nord	A100 40 Go, T4
us-west4-c	Las Vegas, Nevada, Amérique du Nord

Étapes suivantes

• Spécifiez les GPU à l'aide de l'API Cloud Workstations.

• Découvrez comment exécuter des instances Compute Engine avec des accélérateurs de GPU.

• Consultez la liste complète des types de machines Compute Engine.

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