Instalar controladores para estaciones de trabajo virtuales (vWS) NVIDIA RTX

Si necesitas GPUs para gráficos acelerados por hardware en un escritorio remoto o para jugar, puedes crear estaciones de trabajo virtuales que usen estaciones de trabajo virtuales (vWS) NVIDIA RTX (antes conocidas como NVIDIA GRID).

Las estaciones de trabajo virtuales NVIDIA RTX son ideales para ejecutar cargas de trabajo que usan APIs como Vulkan, OpenGL o Direct3D en un escritorio remoto en la nube.

Cuando selecciones una GPU que admita la visualización para una estación de trabajo virtual, podrás añadir una licencia de estación de trabajo virtual NVIDIA RTX a tu VM. Para obtener más información sobre los precios, consulta los precios de GPU.

Para configurar una estación de trabajo virtual NVIDIA RTX, debes hacer lo siguiente:

  1. Crea una VM que tenga una GPU apta para visualización conectada y la estación de trabajo virtual habilitada.
  2. Instala un controlador para la estación de trabajo virtual.

Una vez que hayas creado tu estación de trabajo virtual, podrás conectarte a ella mediante un protocolo de escritorio remoto, como el protocolo de escritorio remoto (RDP) de Windows, HP Anyware® o VMware® Horizon View.

Antes de empezar

  • Si aún no lo has hecho, configura la autenticación. La autenticación verifica tu identidad para acceder a Google Cloud servicios y APIs. Para ejecutar código o ejemplos desde un entorno de desarrollo local, puedes autenticarte en Compute Engine seleccionando una de las siguientes opciones:

    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

    1. Instala Google Cloud CLI. Después de la instalación, inicializa la CLI de Google Cloud ejecutando el siguiente comando: 

      gcloud init

      Si utilizas un proveedor de identidades (IdP) externo, primero debes iniciar sesión en la CLI de gcloud con tu identidad federada.

    2. Set a default region and zone.

    REST

    Para usar las muestras de la API REST de esta página en un entorno de desarrollo local, debes usar las credenciales que proporciones a la CLI de gcloud.

      Instala Google Cloud CLI. Después de la instalación, inicializa la CLI de Google Cloud ejecutando el siguiente comando: 

      gcloud init

      Si utilizas un proveedor de identidades (IdP) externo, primero debes iniciar sesión en la CLI de gcloud con tu identidad federada.

    Para obtener más información, consulta el artículo Autenticarse para usar REST de la documentación sobre autenticación de Google Cloud .

Software de GPU virtual de NVIDIA mínimo recomendado

Las estaciones de trabajo virtuales (vWS) NVIDIA RTX son compatibles con las siguientes series de máquinas.

  • G2 puedes habilitar NVIDIA L4 vWS en estos tipos de máquinas.
  • N1 puedes habilitar GPUs vWS NVIDIA T4, V100 o P100 en estos tipos de máquinas.

En la siguiente tabla se muestra el software NVIDIA virtual GPU recomendado para estos tipos de máquinas.

Versión del software de vGPU de NVIDIA Controlador de NVIDIA recomendado (Linux) Controlador de NVIDIA recomendado (Windows)
19 Controlador R580 más reciente Controlador R580 más reciente
18 Controlador R570 más reciente Controlador R570 más reciente
17 1 550.90.07 o posterior 552.55 o posterior
16 535.183.01 o posterior 538.67 o posterior

1La versión 17 del software de GPU virtual de NVIDIA ha llegado al final de su ciclo de vida. Te recomendamos que instales una versión posterior del software de GPU virtual.

Limitaciones

En las estaciones de trabajo virtuales con NVIDIA RTX de Ubuntu 24.04, es posible que las versiones disponibles del controlador NVIDIA GRID no sean totalmente compatibles con Direct Rendering Infrastructure 3 (DRI3). Esta falta de compatibilidad total puede afectar a la aceleración por GPU de determinadas aplicaciones de escritorio y entornos de escritorio virtual, como Virtual Network Computing (VNC) y Chromium. Si necesitas ejecutar estas aplicaciones, usa Ubuntu 22.04.

Instalación automática de controladores

Puedes usar una secuencia de comandos de código abierto de GitHub para automatizar la instalación de los controladores de RTX Virtual Workstation. Es la misma secuencia de comandos que se usa para la instalación normal de controladores. Detecta automáticamente que tu instancia tiene habilitada la estación de trabajo virtual RTX e instala el controlador correcto.

Linux

Sigue estas instrucciones para instalar los controladores de GPU en una VM en ejecución.

Sistemas operativos compatibles

La secuencia de comandos de instalación de Linux se ha probado en los siguientes sistemas operativos:

  • Debian 12
  • Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 8 y 9
  • Rocky Linux 8 y 9
  • Ubuntu 22 y 24

Si usas esta secuencia de comandos en otros sistemas operativos, es posible que la instalación falle. Esta secuencia de comandos puede instalar el controlador de NVIDIA y el CUDA Toolkit.

Para instalar los controladores de la GPU y CUDA Toolkit, sigue estos pasos:

  1. Asegúrate de que Python 3 esté instalado en tu sistema operativo.

  2. Descarga la secuencia de comandos de instalación.

    curl -L https://storage.googleapis.com/compute-gpu-installation-us/installer/latest/cuda_installer.pyz --output cuda_installer.pyz

  3. Ejecuta la secuencia de comandos de instalación.

    sudo python3 cuda_installer.pyz install_driver

    La secuencia de comandos tarda un poco en ejecutarse. Se reiniciará la VM. Cuando se reinicie la máquina virtual, vuelve a ejecutar la secuencia de comandos para continuar con la instalación.

  4. Verifica la instalación. Consulta Verificar que el controlador esté instalado.

  5. También puedes usar esta herramienta para instalar el kit de herramientas de CUDA. Para instalar el CUDA Toolkit, ejecuta el siguiente comando:

    sudo python3 cuda_installer.pyz install_cuda

La secuencia de comandos tardará un poco en ejecutarse. Se reiniciará la VM. Cuando se reinicie la máquina virtual, vuelve a ejecutar la secuencia de comandos para continuar con la instalación.

  1. Verifica la instalación del kit de herramientas de CUDA.

    python3 cuda_installer.pyz verify_cuda

  2. Una vez completada la instalación, debes reiniciar la VM.

Linux (secuencia de comandos de inicio)

Sigue estas instrucciones para instalar los controladores de GPU durante el inicio de una VM.

Sistemas operativos compatibles

La secuencia de comandos de instalación de Linux se ha probado en los siguientes sistemas operativos:

  • Debian 12
  • Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 8 y 9
  • Rocky Linux 8 y 9
  • Ubuntu 22 y 24

Si usas esta secuencia de comandos en otros sistemas operativos, es posible que la instalación falle. Esta secuencia de comandos puede instalar el controlador de NVIDIA y el CUDA Toolkit.

Usa la siguiente secuencia de comandos de inicio para automatizar la instalación del controlador y del CUDA Toolkit:

#!/bin/bash
if test -f /opt/google/cuda-installer
then
  exit
fi

mkdir -p /opt/google/cuda-installer
cd /opt/google/cuda-installer/ || exit

if test -f cuda_installation
then
  exit
fi

curl -fSsL -O https://storage.googleapis.com/compute-gpu-installation-us/installer/latest/cuda_installer.pyz
python3 cuda_installer.pyz install_cuda

Instalación manual de controladores

Sigue estos pasos en tu VM.

  1. En los sistemas operativos Linux, instala las herramientas de compilación para tu versión de Linux.

    CentOS o RHEL 

    sudo yum group install "Development Tools"

    Debian o Ubuntu

    1. Instala las herramientas de compilación.

      sudo apt update
       
      sudo apt install -y build-essential
       
      sudo apt install -y libvulkan1

    2. Si usas Ubuntu 22.04, actualiza la versión gcc del controlador de NVIDIA.

      sudo apt install -y gcc-12
       
      sudo apt install -y linux-headers-$(uname -r)
       
      sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-12 12
       
      sudo update-alternatives --config gcc

    SLES

    • SLES 12

      sudo zypper install -t pattern devel_basis
       
      sudo zypper install gcc8

    • SLES 15

      sudo SUSEConnect -p sle-module-development-tools/15/x86_64
       
      sudo zypper install gcc8

  2. En los sistemas operativos Linux, instala los encabezados del kernel de Linux. Consulta Verificar que el sistema tiene instalados los encabezados del kernel y los paquetes de desarrollo correctos en la documentación de NVIDIA.

  3. En todos los sistemas operativos, instala los controladores.

    Linux

    1. Descarga el controlador. Para ver una lista completa de los controladores de la estación de trabajo virtual NVIDIA RTX que puedes usar en Compute Engine, consulta Controladores de la estación de trabajo virtual NVIDIA RTX.

      Por ejemplo, para descargar el controlador NVIDIA 580.82.07, ejecuta el siguiente comando:

      curl -O https://storage.googleapis.com/nvidia-drivers-us-public/GRID/vGPU19.1/NVIDIA-Linux-x86_64-580.82.07-grid.run

    2. Inicia el instalador.

      Por ejemplo, para iniciar el controlador NVIDIA 580.82.07, ejecuta el siguiente comando:

      sudo bash NVIDIA-Linux-x86_64-580.82.07-grid.run

    3. Durante la instalación, elige las siguientes opciones:

      • Si se te pide que instales archivos binarios de 32 bits, selecciona Sí.
      • Si se te pide que modifiques el archivo x.org, selecciona No.

    Windows Server

    1. En función de tu versión de Windows Server, descarga los controladores de estación de trabajo virtual NVIDIA RTX necesarios.

      Para ver una lista completa de los controladores de la estación de trabajo virtual NVIDIA RTX que puedes usar en máquinas virtuales Windows que se ejecutan en Compute Engine, consulta Controladores de la estación de trabajo virtual NVIDIA RTX.

    2. Ejecuta el instalador y elige la instalación exprés.

    3. Una vez completada la instalación, reinicia la VM. Cuando reinicies, se te desconectará de la sesión.

    4. Vuelve a conectarte a tu instancia mediante RDP o un cliente PCoIP.

  4. Este paso solo es necesario para las estaciones de trabajo virtuales NVIDIA RTX basadas en Linux con GPUs T4 o L4 conectadas.

    Si has instalado un controlador NVIDIA 510 o posterior, debes inhabilitar el firmware de GSP. Consulta Deshabilitar el firmware de GSP en la documentación de Nvidia. Al completar este paso, ten en cuenta lo siguiente:

    • Usa sudo para ejecutar los comandos que permiten crear y actualizar el archivo de configuración.
    • Para reiniciar la máquina virtual, puedes usar sudo reboot o detener e iniciar la máquina virtual.

Verificar que el controlador está instalado

Linux

Después de instalar los controladores, comprueba que estén instalados y que la licencia de NVIDIA RTX Virtual Workstation esté activa.

  1. Para verificar la instalación del controlador, ejecuta el siguiente comando:

    nvidia-smi

    La salida del comando es similar a la siguiente:

    +-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 580.82.07              Driver Version: 580.82.07      CUDA Version: 13.0     |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |           Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                        |               MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
|   0  Tesla T4                       On  |   00000000:00:04.0 Off |                    0 |
| N/A   53C    P8             17W /   70W |       0MiB /  15360MiB |      0%      Default |
|                                         |                        |                  N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                              |
|  GPU   GI   CI              PID   Type   Process name                        GPU Memory |
|        ID   ID                                                               Usage      |
|=========================================================================================|
|  No running processes found                                                             |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+

  2. Para verificar la licencia de la estación de trabajo virtual NVIDIA RTX, ejecuta el siguiente comando:

    nvidia-smi -q

    Para validar la aceleración por GPU en aplicaciones de escritorio, busca la sección vGPU Software Licensed Product en el resultado. En una máquina virtual de estación de trabajo virtual NVIDIA RTX con la licencia adecuada, deberías ver lo siguiente:

    vGPU Software Licensed Product
 Product Name                      : NVIDIA RTX Virtual Workstation
 License Status                    : Licensed (Expiry: Permanent)

    Este resultado indica que el controlador funciona y puede proporcionar gráficos acelerados.

    Si ves un resultado diferente, significa que la licencia del controlador no es válida para NVIDIA RTX Virtual Workstation y no obtendrás aceleración por GPU.

    Por ejemplo, si la máquina virtual no se ha creado con el --accelerator-type correcto que habilita vWS, puede que veas el siguiente resultado:

    vGPU Software Licensed Product
 Product Name                      : NVIDIA Virtual Applications
 License Status                    : Licensed (Expiry: N/A)

    Esto puede ocurrir si la máquina virtual no se creó con la licencia de estación de trabajo virtual NVIDIA RTX habilitada. Para solucionar este problema, debe volver a crear su VM con un modelo de GPU que admita estaciones de trabajo virtuales NVIDIA RTX y asegurarse de habilitar la estación de trabajo virtual al conectar las GPUs. Para obtener instrucciones detalladas, consulta las instrucciones para crear una instancia de tu tipo de máquina.

Windows Server

  1. Conéctate a tu instancia de Windows mediante RDP o un cliente PCoIP.

  2. Haz clic con el botón derecho en el escritorio y selecciona Panel de control de NVIDIA.

  3. En el Panel de control de NVIDIA, en el menú Ayuda, selecciona Información del sistema. La información muestra la GPU que usa la VM y la versión del controlador.

Siguientes pasos