本文說明如何建立及執行使用圖形處理單元 (GPU) 的工作。如要進一步瞭解 GPU 的功能和限制，請參閱 Compute Engine 說明文件中的「關於 GPU」一文。
建立批次工作時，您可以選擇使用 GPU 加速處理特定工作負載。使用 GPU 的工作常見用途包括密集資料處理和人工智慧 (AI) 工作負載，例如機器學習 (ML)。
事前準備
- 如果您從未使用過 Batch，請參閱「開始使用 Batch」，並完成專案和使用者的必要條件，啟用 Batch。
-
如要取得建立作業所需的權限，請要求系統管理員授予您下列 IAM 角色：
- 專案的「批次工作編輯者」 (
roles/batch.jobsEditor) - 服務帳戶使用者 (
roles/iam.serviceAccountUser) 在作業的服務帳戶上，預設為預設 Compute Engine 服務帳戶
如要進一步瞭解如何授予角色，請參閱「管理專案、資料夾和組織的存取權」。
- 專案的「批次工作編輯者」 (
建立使用 GPU 的工作
如要建立使用 GPU 的工作，請按照下列步驟操作：
- 規劃使用 GPU 的工作需求。
- 根據您識別出的需求和方法建立工作。 如需如何使用建議選項建立工作的範例，請參閱本文的「建立使用 GPU 的範例工作」。
規劃使用 GPU 的工作需求
建立使用 GPU 的工作前，請先規劃工作需求，詳情請參閱下列章節：
步驟 1：選取 GPU 機型和計費方案
作業需求會因偏好的 GPU 機型和計費方案而異，且各項選項可能互有關聯。
如要為工作選取 GPU 機型和計費方案，請完成下列步驟：
找出並選取優先順序：
根據第一個選項的相容性，選取其餘選項。
如要找出與第一個選項相容的選項，請參閱 Compute Engine 說明文件中的「依機型提供的用量選項」。
選取 GPU 機型
如要為工作選取 GPU 機型並瞭解工作需求，請完成下列步驟：
選取 GPU 機型：如要查看可用的 GPU 機型 (GPU 類型、GPU 數量和機型 (vCPU 和記憶體) 的有效組合) 及其建議用途，請參閱 Compute Engine 說明文件中的「GPU 機型」和「加速器最佳化機器家族」。
瞭解 GPU 機型的工作需求： 工作指定 GPU 機型時所需的欄位，會因下表中的類別而異：
GPU 機型及其工作需求 加速器最佳化 VM 的 GPU：如果 VM 的機型來自加速器最佳化機器家族，系統會自動附加特定類型和數量的 GPU。
如要將 GPU 用於加速器最佳化 VM，建議您指定機型。每個加速器最佳化機型僅支援特定類型和數量的 GPU，因此無論您是否指定這些值，功能上都等同於加速器最佳化機型。
具體來說，Batch 也支援僅為加速器最佳化 VM 指定 GPU 類型和數量，但產生的 vCPU 和記憶體選項通常非常有限。因此，建議您確認可用的 vCPU 和記憶體選項是否與作業的工作需求相容。
N1 VM 的 GPU：如要將這些 GPU 附加至 VM，您必須指定類型和數量，且必須附加至N1 機器系列的機型 VM。
如要將 GPU 用於 N1 VM，建議您至少指定 GPU 類型和 GPU 數量。請確認值組合符合N1 機器類型的有效 GPU 選項。使用任何特定類型和數量的 GPU 時，N1 VM 的 vCPU 和記憶體選項相當彈性。除非您使用 Google Cloud 控制台建立工作，否則 Batch 會自動選取符合工作任務需求的機器類型。
選取計費方案
本節將摘要說明如何為工作選取用量選項，以及各選項的工作需求。
下表根據用例列出 Batch 的可用消耗量選項及其需求，並依資源可用性從大致最高到最低排序。
總而言之，我們建議大多數使用者為工作選取下列用量選項：
- 除非其他條件為 true，否則請使用彈性啟動 VM (如果符合需求，建議使用此選項) 或隨選 VM。
- 如果工作需要極高的資源可用性保證，或是有任何無法刪除的未使用預留項目，請使用日曆模式預留項目 (如果符合需求，建議使用此模式) 或預留項目。
- (選用) 如果工作負載的容錯能力極高，不妨嘗試使用 Spot VM，或許能降低成本。
| 用量方案和工作需求 | |
|---|---|
預訂 |
Batch 會為可耗用未使用的預留 VM 的工作使用預留項目。如要進一步瞭解使用預留項目的工作需求，請參閱「使用 VM 預留項目確保資源可用性」頁面。 |
日曆模式預訂
|
Batch 會為符合下列所有條件的工作使用日曆模式預訂：
|
彈性啟動型 VM
|
Batch 會針對符合下列所有條件的工作使用彈性啟動 VM：
|
以量計價
|
根據預設，Batch 會為大多數其他工作使用以量計價模式。如要確保作業使用隨選執行個體，請完成下列所有步驟：1
1例外狀況：對於使用 A3 機器系列的作業，預設行為較為特殊，建議您不要使用隨選 VM，也不要將 |
Spot VM
|
Batch 會針對符合下列所有條件的工作使用 Spot VM：
|
步驟 2：安裝 GPU 驅動程式
如要使用 GPU 執行工作，請務必安裝 GPU 驅動程式。如要安裝 GPU 驅動程式，請選用下列其中一種方法：
自動安裝 GPU 驅動程式 (建議盡可能採用)：如範例所示，如要讓 Batch 從第三方位置擷取並安裝必要的 GPU 驅動程式，請將工作的
installGpuDrivers欄位設為true。如果您的工作不需要手動安裝驅動程式，建議使用這個方法。如要指定 Batch 安裝的 GPU 驅動程式版本，請一併設定
driverVersion欄位。手動安裝 GPU 驅動程式：如果符合下列任一條件，就必須採用此方法：
- 作業會使用指令碼和容器可執行檔，且沒有網際網路存取權。如要進一步瞭解工作擁有的存取權，請參閱「Batch 網路總覽」。
- 工作使用自訂 VM 映像檔。如要進一步瞭解 VM OS 映像檔和可使用的 VM OS 映像檔，請參閱「VM OS 環境總覽」。
如要手動安裝必要的 GPU 驅動程式，建議使用下列方法：
建立包含 GPU 驅動程式的自訂 VM 映像檔。
如要安裝 GPU 驅動程式，請根據要使用的 OS 執行安裝指令碼：
如果作業有任何容器可執行檔，且未使用 Container-Optimized OS，您也必須安裝 NVIDIA Container Toolkit
建立及提交使用 GPU 的工作時，請指定包含 GPU 驅動程式的自訂 VM 映像檔，並將工作的
installGpuDrivers欄位設為false(預設值)。
步驟 3：定義相容的 VM 資源
如要瞭解定義作業 VM 資源的規定和選項，請參閱「作業資源」。
總而言之，定義使用 GPU 的工作 VM 資源時，您必須完成下列所有步驟：
請確認 GPU 機型適用於作業 VM 的位置。
如要瞭解 GPU 機器類型適用的區域，請參閱 Compute Engine 說明文件中的「GPU 位置」。
如果您指定工作機型，請確認該機型有足夠的 vCPU 和記憶體，可滿足工作任務需求。使用 Google Cloud 控制台建立工作時，必須指定工作使用的機器類型。如果建立的工作使用 GPU 搭配加速器最佳化 VM，建議您也指定機器類型。
請務必使用有效方法，為工作定義 VM 資源：
- 使用
instances[].policy欄位直接定義 VM 資源 (建議盡可能採用)。 如範例所示。 - 使用
instances[].instanceTemplate欄位，透過範本定義 VM 資源。 如要透過自訂映像檔手動安裝 GPU 驅動程式，就必須使用這個方法。詳情請參閱使用 VM 執行個體範本定義工作資源。
- 使用
建立使用 GPU 的範例工作
以下各節說明如何為每個用量選項建立範例工作。具體來說，範例工作使用建議選項：全部自動安裝 GPU 驅動程式，並全部直接定義 VM 資源。
| 用量方案 | 工作指示範例 |
|---|---|
| 預訂或日曆模式預訂 | |
| 彈性啟動型 VM | |
| 隨選或 Spot VM |
請根據 GPU 機型選取下列其中一個選項： |
使用 GPU 和彈性啟動 VM
您可以透過 Dynamic Workload Scheduler，使用 gcloud CLI 或 Batch API 建立工作，讓 A3 VM 使用 GPU。
gcloud
建立 JSON 檔案，安裝 GPU 驅動程式、指定支援彈性啟動型 VM 的 GPU 機型、封鎖預留項目，並在支援 GPU 機型的位置執行。
舉例來說，如要建立使用 Flex-start VM 和 GPU 的基本指令碼工作，以用於加速器最佳化 VM，請建立包含下列內容的 JSON 檔案。
{ "taskGroups": [ { "taskSpec": { "runnables": [ { "script": { "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}." } } ] }, "taskCount": 3, "parallelism": 1 } ], "allocationPolicy": { "instances": [ { "installGpuDrivers": INSTALL_GPU_DRIVERS, "policy": { "provisioningModel":"FLEX_START", "machineType": "MACHINE_TYPE", "reservation": "NO_RESERVATION" } } ], "location": { "allowedLocations": [ "ALLOWED_LOCATIONS" ] } }, "logsPolicy": { "destination": "CLOUD_LOGGING" } }更改下列內容：
INSTALL_GPU_DRIVERS：設為true時，Batch 會從第三方位置擷取policy欄位中指定的 GPU 類型所需驅動程式，並代表您安裝這些驅動程式。如果將這個欄位設為false(預設值)，您必須手動安裝 GPU 驅動程式，才能使用這項工作的任何 GPU。MACHINE_TYPE：支援彈性啟動型 VM 的 GPU 機型。詳情請參閱 Compute Engine 說明文件中的「依機型提供的用量選項」。ALLOWED_LOCATIONS：您可以選擇使用allowedLocations[]欄位，指定允許工作 VM 執行的地區或地區中的特定區域，例如regions/us-central1允許地區us-central1中的所有區域。請務必指定提供您要用於這項工作的 GPU 機型的位置。否則，如果省略這個欄位，請確保工作地點提供 GPU 機型。
如要建立及執行作業，請使用
gcloud batch jobs submit指令：gcloud batch jobs submit JOB_NAME \ --location LOCATION \ --config JSON_CONFIGURATION_FILE更改下列內容：
JOB_NAME：工作名稱。LOCATION：工作地點。JSON_CONFIGURATION_FILE：JSON 檔案的路徑，內含作業的設定詳細資料。
API
向 POST 方法jobs.create發出要求，安裝 GPU 驅動程式、指定支援彈性啟動型 VM 的 GPU 機型、封鎖預留項目，並在支援 GPU 機型的位置執行。
舉例來說，如要建立基本指令碼工作，使用彈性啟動 VM 和 GPU 搭配加速器最佳化 VM，請提出下列要求：
POST https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/jobs?job_id=JOB_NAME
{
"taskGroups": [
{
"taskSpec": {
"runnables": [
{
"script": {
"text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}."
}
}
]
},
"taskCount": 3,
"parallelism": 1
}
],
"allocationPolicy": {
"instances": [
{
"installGpuDrivers": INSTALL_GPU_DRIVERS,
"policy": {
"provisioningModel":"FLEX_START",
"machineType": "MACHINE_TYPE",
"reservation": "NO_RESERVATION"
}
}
],
"location": {
"allowedLocations": [
"ALLOWED_LOCATIONS"
]
}
},
"logsPolicy": {
"destination": "CLOUD_LOGGING"
}
}
更改下列內容：
PROJECT_ID：專案的專案 ID。LOCATION：工作地點。JOB_NAME：工作名稱。INSTALL_GPU_DRIVERS：設為true時，Batch 會從第三方位置擷取policy欄位中指定的 GPU 類型所需驅動程式，並代表您安裝這些驅動程式。如果將這個欄位設為false(預設值)，您必須手動安裝 GPU 驅動程式，才能使用這項工作的任何 GPU。MACHINE_TYPE：支援彈性啟動型 VM 的 GPU 機型。詳情請參閱 Compute Engine 說明文件中的「依機型提供的用量選項」。ALLOWED_LOCATIONS：您可以選擇使用allowedLocations[]欄位，指定允許工作 VM 執行的地區或地區中的特定區域，例如regions/us-central1允許地區us-central1中的所有區域。請務必指定提供您要用於這項工作的 GPU 機型的位置。否則，如果省略這個欄位，請確保工作地點提供 GPU 機型。
為加速器最佳化 VM 使用 GPU
您可以使用Google Cloud 控制台、gcloud CLI、Batch API、Java、Node.js 或 Python，建立使用 GPU 的工作，以搭配加速器最佳化 VM。
控制台
如要使用 Google Cloud 控制台建立使用 GPU 的工作，請按照下列步驟操作：
前往 Google Cloud 控制台的「Job list」(工作清單) 頁面。
按一下 「建立」。「Create batch job」(建立批次工作) 頁面隨即開啟。左側窗格會選取「Job details」(工作詳細資料) 頁面。
設定「Job details」(工作詳細資料) 頁面：
(選用) 在「Job name」(工作名稱) 欄位中，自訂工作名稱。
例如輸入
example-gpu-job。設定「工作詳細資料」部分：
在「新增可執行項目」視窗中，至少新增一個指令碼或容器，供這項工作執行。
舉例來說，如要建立基本指令碼工作，請按照下列步驟操作：
勾選「指令碼」核取方塊。系統會顯示一個欄位。
在欄位中輸入下列指令碼：
echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}.按一下 [完成]。
在「Task count」(工作數) 欄位中，輸入這項工作的工作數。
例如輸入
3。選用：在「Parallelism」(平行處理) 欄位中，輸入要同時執行的工作數量。
例如，輸入
1(預設值)。
設定「資源規格」頁面：
在左側窗格中，按一下「資源規格」。 「資源規格」頁面隨即開啟。
在「VM 佈建模型」部分，為這項作業的 VM 選取下列其中一個消耗選項：
如果您的工作可以承受先占，且您想要使用折扣價的 Spot VM，請選取「Spot」。
如要使用隨選 VM，請選取「標準」 (預設)。
選取這項工作的地點。
在「Region」(區域) 欄位中選取區域。
在「區域」欄位中，執行下列其中一項操作：
如要限制這項工作只能在特定區域中執行，請選取區域。
否則請選取「不限」 (預設)。
為這項工作的 VM 選取 GPU 機型：
在機器系列選項中，按一下「GPU」。
在「GPU type」(GPU 類型) 欄位中，選取 GPU 類型。然後在「Number of GPUs」(GPU 數量) 欄位中，選取每個 VM 的 GPU 數量。
如果您選取加速器最佳化 VM 的其中一種 GPU 類型，則「機型」欄位只會根據您選取的 GPU 類型和數量，提供一種機型選項。
如要自動安裝 GPU 驅動程式，請選取「GPU driver installation」(安裝 GPU 驅動程式) (預設)。
設定各項工作所需的 VM 資源量：
在「Cores」(核心) 欄位中，輸入每個工作使用的 vCPUs 數量。
例如，輸入
1(預設值)。在「記憶體」欄位中，輸入每個工作使用的 RAM 容量 (以 GB 為單位)。
例如，輸入
0.5(預設值)。
按一下 [完成]。
選用：設定這項工作的其他欄位。
選用：如要檢查工作設定，請按一下左窗格中的「預覽」。
點選「建立」。
「Job details」(工作詳細資料) 頁面會顯示您建立的工作。
gcloud
建立 JSON 檔案，安裝 GPU 驅動程式、指定加速器最佳化機器家族的機型，並在具有 GPU 機型的位置執行。
舉例來說，如要建立使用 GPU 的基本指令碼作業，以用於加速器最佳化 VM，請建立包含下列內容的 JSON 檔案：
{ "taskGroups": [ { "taskSpec": { "runnables": [ { "script": { "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}." } } ] }, "taskCount": 3, "parallelism": 1 } ], "allocationPolicy": { "instances": [ { "installGpuDrivers": INSTALL_GPU_DRIVERS, "policy": { "provisioningModel": "PROVISIONING_MODEL", "machineType": "MACHINE_TYPE", "reservation": "NO_RESERVATION" } } ], "location": { "allowedLocations": [ "ALLOWED_LOCATIONS" ] } }, "logsPolicy": { "destination": "CLOUD_LOGGING" } }更改下列內容：
INSTALL_GPU_DRIVERS：設為true時，Batch 會從第三方位置擷取policy欄位中指定的 GPU 類型所需驅動程式，並代表您安裝這些驅動程式。如果將這個欄位設為false(預設值)，您必須手動安裝 GPU 驅動程式，才能使用這項工作的任何 GPU。PROVISIONING_MODEL：消耗選項的佈建模式：STANDARD代表隨選，SPOT代表 Spot VM。MACHINE_TYPE：加速器最佳化機器家族的機型。ALLOWED_LOCATIONS：您可以選擇使用allowedLocations[]欄位，指定允許工作 VM 執行的地區或地區中的特定區域，例如regions/us-central1允許地區us-central1中的所有區域。請務必指定提供您要用於這項工作的 GPU 機型的位置。否則，如果省略這個欄位，請確保工作地點提供 GPU 機型。
如要建立及執行作業，請使用
gcloud batch jobs submit指令：gcloud batch jobs submit JOB_NAME \ --location LOCATION \ --config JSON_CONFIGURATION_FILE更改下列內容：
JOB_NAME：工作名稱。LOCATION：工作地點。JSON_CONFIGURATION_FILE：JSON 檔案的路徑，內含作業的設定詳細資料。
API
向 jobs.create 方法發出 POST 要求，安裝 GPU 驅動程式、指定加速器最佳化機器系列的機型，並在具有 GPU 機型的位置執行。
舉例來說，如要建立使用 GPU 的基本指令碼工作，以加速器最佳化 VM 執行，請提出下列要求：
POST https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/jobs?job_id=JOB_NAME
{
"taskGroups": [
{
"taskSpec": {
"runnables": [
{
"script": {
"text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}."
}
}
]
},
"taskCount": 3,
"parallelism": 1
}
],
"allocationPolicy": {
"instances": [
{
"installGpuDrivers": INSTALL_GPU_DRIVERS,
"policy": {
"provisioningModel": "PROVISIONING_MODEL",
"machineType": "MACHINE_TYPE",
"reservation": "NO_RESERVATION"
}
}
],
"location": {
"allowedLocations": [
"ALLOWED_LOCATIONS"
]
}
},
"logsPolicy": {
"destination": "CLOUD_LOGGING"
}
}
更改下列內容：
PROJECT_ID：專案的專案 ID。LOCATION：工作地點。JOB_NAME：工作名稱。INSTALL_GPU_DRIVERS：設為true時，Batch 會從第三方位置擷取policy欄位中指定的 GPU 類型所需驅動程式，並代表您安裝這些驅動程式。如果將這個欄位設為false(預設值)，您必須手動安裝 GPU 驅動程式，才能使用這項工作的任何 GPU。PROVISIONING_MODEL：消耗選項的佈建模式：STANDARD代表隨選，SPOT代表 Spot VM。MACHINE_TYPE：加速器最佳化機器家族的機型。ALLOWED_LOCATIONS：您可以選擇使用allowedLocations[]欄位，指定允許工作 VM 執行的地區或地區中的特定區域，例如regions/us-central1允許地區us-central1中的所有區域。請務必指定提供您要用於這項工作的 GPU 機型的位置。否則，如果省略這個欄位，請確保工作地點提供 GPU 機型。
Java
Node.js
Python
為 N1 VM 使用 GPU
您可以使用 Google Cloud 控制台、gcloud CLI、Batch API、Java、Node.js 或 Python，建立使用 N1 VM GPU 的工作。
控制台
如要使用 Google Cloud 控制台建立使用 GPU 的工作，請按照下列步驟操作：
前往 Google Cloud 控制台的「Job list」(工作清單) 頁面。
按一下 「建立」。「Create batch job」(建立批次工作) 頁面隨即開啟。左側窗格會選取「Job details」(工作詳細資料) 頁面。
設定「Job details」(工作詳細資料) 頁面：
(選用) 在「Job name」(工作名稱) 欄位中，自訂工作名稱。
例如輸入
example-gpu-job。設定「工作詳細資料」部分：
在「新增可執行項目」視窗中，至少新增一個指令碼或容器，供這項工作執行。
舉例來說，如要建立基本指令碼工作，請按照下列步驟操作：
勾選「指令碼」核取方塊。系統會顯示一個欄位。
在欄位中輸入下列指令碼：
echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}.按一下 [完成]。
在「Task count」(工作數) 欄位中，輸入這項工作的工作數。
例如輸入
3。選用：在「Parallelism」(平行處理) 欄位中，輸入要同時執行的工作數量。
例如，輸入
1(預設值)。
設定「資源規格」頁面：
在左側窗格中，按一下「資源規格」。 「資源規格」頁面隨即開啟。
在「VM 佈建模型」部分，為這項作業的 VM 選取下列其中一個消耗選項：
如果您的工作可以承受先占，且您想要使用折扣價的 Spot VM，請選取「Spot」。
如要使用隨選 VM，請選取「標準」 (預設)。
選取這項工作的地點。
在「Region」(區域) 欄位中選取區域。
在「區域」欄位中，執行下列其中一項操作：
如要限制這項工作只能在特定區域中執行，請選取區域。
否則請選取「不限」 (預設)。
為這項工作的 VM 選取 GPU 機型：
在機器系列選項中，按一下「GPU」。
在「GPU type」(GPU 類型) 欄位中，選取 GPU 類型。
如果您選取N1 VM 的其中一種 GPU 類型，則「系列」欄會設為「N1」。
在「Number of GPUs」(GPU 數量) 欄位中，選取每個 VM 的 GPU 數量。
在「Machine type」(機型) 欄位中，選取機型。
如要自動安裝 GPU 驅動程式，請選取「GPU driver installation」(安裝 GPU 驅動程式) (預設)。
設定各項工作所需的 VM 資源量：
在「Cores」(核心) 欄位中，輸入每個工作使用的 vCPUs 數量。
例如，輸入
1(預設值)。在「記憶體」欄位中，輸入每個工作使用的 RAM 容量 (以 GB 為單位)。
例如，輸入
0.5(預設值)。
按一下 [完成]。
選用：設定這項工作的其他欄位。
選用：如要檢查工作設定，請按一下左窗格中的「預覽」。
點選「建立」。
「Job details」(工作詳細資料) 頁面會顯示您建立的工作。
gcloud
建立 JSON 檔案，安裝 GPU 驅動程式、定義
accelerators[]欄位的type和count子欄位，並在具有 GPU 機型的位置執行。舉例來說，如要建立使用 N1 VM 的 GPU，並讓 Batch 選取確切 N1 機型的基本指令碼工作，請建立含有下列內容的 JSON 檔案：
{ "taskGroups": [ { "taskSpec": { "runnables": [ { "script": { "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}." } } ] }, "taskCount": 3, "parallelism": 1 } ], "allocationPolicy": { "instances": [ { "installGpuDrivers": INSTALL_GPU_DRIVERS, "policy": { "provisioningModel": "PROVISIONING_MODEL", "reservation": "NO_RESERVATION", "accelerators": [ { "type": "GPU_TYPE", "count": GPU_COUNT } ] } } ], "location": { "allowedLocations": [ "ALLOWED_LOCATIONS" ] } }, "logsPolicy": { "destination": "CLOUD_LOGGING" } }更改下列內容：
INSTALL_GPU_DRIVERS：設為true時，Batch 會從第三方位置擷取policy欄位中指定的 GPU 類型所需驅動程式，並代表您安裝這些驅動程式。如果將這個欄位設為false(預設值)，您必須手動安裝 GPU 驅動程式，才能使用這項工作的任何 GPU。PROVISIONING_MODEL：消耗選項的佈建模式：STANDARD代表隨選，SPOT代表 Spot VM。GPU_TYPE：GPU 類型。您可以使用gcloud compute accelerator-types list指令，查看可用 GPU 類型的清單。這個欄位僅適用於 N1 VM 的 GPU。GPU_COUNT：指定類型的 GPU 數量。如要進一步瞭解有效選項，請參閱「N1 機器系列的 GPU 機型」。這個欄位僅適用於 N1 VM 的 GPU。ALLOWED_LOCATIONS：您可以選擇使用allowedLocations[]欄位，指定允許工作 VM 執行的地區或地區中的特定區域，例如regions/us-central1允許地區us-central1中的所有區域。請務必指定提供您要用於這項工作的 GPU 機型的位置。否則，如果省略這個欄位，請確保工作地點提供 GPU 機型。
如要建立及執行作業，請使用
gcloud batch jobs submit指令：gcloud batch jobs submit JOB_NAME \ --location LOCATION \ --config JSON_CONFIGURATION_FILE更改下列內容：
JOB_NAME：工作名稱。LOCATION：工作地點。JSON_CONFIGURATION_FILE：JSON 檔案的路徑，內含作業的設定詳細資料。
API
向 jobs.create 方法發出 POST 要求，安裝 GPU 驅動程式、定義 accelerators[] 欄位的 type 和 count 子欄位，並使用具有 GPU 機器類型的位置。
舉例來說，如要建立使用 N1 VM 的 GPU，並讓 Batch 選取確切 N1 機型的基本指令碼工作，請提出下列要求：
POST https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/jobs?job_id=JOB_NAME
{
"taskGroups": [
{
"taskSpec": {
"runnables": [
{
"script": {
"text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}."
}
}
]
},
"taskCount": 3,
"parallelism": 1
}
],
"allocationPolicy": {
"instances": [
{
"installGpuDrivers": INSTALL_GPU_DRIVERS,
"policy": {
"provisioningModel": "PROVISIONING_MODEL",
"reservation": "NO_RESERVATION",
"accelerators": [
{
"type": "GPU_TYPE",
"count": GPU_COUNT
}
]
}
}
],
"location": {
"allowedLocations": [
"ALLOWED_LOCATIONS"
]
}
},
"logsPolicy": {
"destination": "CLOUD_LOGGING"
}
}
更改下列內容：
PROJECT_ID：專案的專案 ID。LOCATION：工作地點。JOB_NAME：工作名稱。INSTALL_GPU_DRIVERS：設為true時，Batch 會從第三方位置擷取policy欄位中指定的 GPU 類型所需驅動程式，並代表您安裝這些驅動程式。如果將這個欄位設為false(預設值)，您必須手動安裝 GPU 驅動程式，才能使用這項工作的任何 GPU。PROVISIONING_MODEL：消耗選項的佈建模式：STANDARD代表隨選，SPOT代表 Spot VM。GPU_TYPE：GPU 類型。您可以使用gcloud compute accelerator-types list指令，查看可用 GPU 類型的清單。這個欄位僅適用於 N1 VM 的 GPU。GPU_COUNT：指定類型的 GPU 數量。如要進一步瞭解有效選項，請參閱「N1 機器系列的 GPU 機型」。這個欄位僅適用於 N1 VM 的 GPU。ALLOWED_LOCATIONS：您可以選擇使用allowedLocations[]欄位，指定允許工作 VM 執行的地區或地區中的特定區域，例如regions/us-central1允許地區us-central1中的所有區域。請務必指定提供您要用於這項工作的 GPU 機型的位置。否則，如果省略這個欄位，請確保工作地點提供 GPU 機型。