可用的 GPU

控制台

如需在 Google Cloud 控制台中为现有工作站配置配置 GPU，请执行以下操作：

1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 Workstation 配置页面。

   前往“工作站配置”

2. 在 Workstation 配置列表中，点击要添加 GPU 的配置的名称。

3. 在工作站配置详情页面上，点击修改 修改。

4. 在修改工作站配置页面上，点击导航菜单中的机器设置。

5. 点击切换开关，选择 GPU 而不是通用机器系列。

   在 GPU 类型字段中，选择要使用的 GPU 型号。

   在 GPU 数量字段中，选择要连接到每个工作站的 GPU 卡数量。

   在机器类型字段中，选择要使用的机器类型。

6. 点击保存以更新配置。

gcloud

运行 gcloud workstations configs update 命令，在现有工作站配置上配置 GPU。

不过，首先要收集一些信息，以了解有哪些 GPU 型号可用，并为您的配置选择一个：

1. 运行以下 gcloud CLI 命令，检查配置指定了哪些副本区域：

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

   替换以下内容：

   • PROJECT_ID：包含工作站配置的项目的 ID。
   • LOCATION：工作站集群的位置。
   • WORKSTATION_CLUSTER_ID：包含工作站配置的工作站集群的名称。
   • WORKSTATION_CONFIG_ID：工作站配置的名称。

2. 运行 gcloud compute accelerator-types list 命令，选择配置的两个副本可用区中都支持的 GPU 型号：

   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
   

   将 ZONES 替换为在上一步中确定的副本区域的英文逗号分隔列表（例如 us-central1-a,us-central1-c）。

   选择表格中列出两次的 GPU 型号，表示该型号在两个副本可用区中均可用。

   记下您可以为所选 GPU 型号附加的卡片数量上限。

3. 使用 gcloud compute machine-types list 命令确定配置的两个副本可用区中都支持哪些机器类型。

   1. 如果您在上一步中选择了 NVIDIA A100 40GB GPU 型号，则您的配置必须使用 A2 机器系列：

      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. 如果您在上一步中选择了任何其他 GPU 型号，则您的配置必须使用 N1 机器系列：

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

   选择表格中列出两次的机器类型，表示该机器类型适用于两个副本可用区。

4. 现在，您已选择 GPU 型号和兼容的机器类型，请更新配置：

   1. 对于 NVIDIA A100 40GB GPU，请运行以下命令来更新配置：

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

      将 A2_MACHINE_TYPE 替换为在上一步中确定的所选 A2 机器类型（例如 a2-highgpu-1g）。

   2. 对于所有其他 GPU 型号，请运行以下命令：

      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
      

      替换以下内容：

      • N1_MACHINE_TYPE：从 N1 系列中选择的机器类型（例如 n1-standard-2）。
      • ACCELERATOR_TYPE：所选 GPU 型号的名称（例如 nvidia-tesla-t4）。
      • ACCELERATOR_COUNT：要挂接到每个工作站的 GPU 数量（例如 1、2、4）。必须是小于 GPU 型号上限的二进制幂。

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

选择一个 GPU 型号，然后查看 GPU 可用性表，选择一个至少有 两个可用区提供所选 GPU 型号的区域。

如果您在所选区域中还没有可用于创建新配置的集群，请按照相应步骤在该区域创建工作站集群。

查看 Cloud Workstations 价格概览，了解配置 GPU 对费用有何影响。请注意，GPU 会附加到配置的快速启动池大小指定的预启动虚拟机 (VM)。

创建新配置

NVIDIA GPU 设备驱动程序

Cloud Workstations 会在虚拟机启动期间在工作站的主机虚拟机上安装 NVIDIA 设备驱动程序。

如需确定工作站上安装了哪个版本的设备驱动程序，请运行以下命令：

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

按区域和可用区划分的 GPU 可用性

您可以按位置或 GPU 模型搜索，也可以同时使用两者。

后续步骤

• 使用 Cloud Workstations API 指定 GPU。

• 了解如何使用 GPU 加速器运行 Compute Engine 实例。

• 查看 Compute Engine 机器类型的完整列表。