Se você precisar de GPUs para gráficos acelerados por hardware em uma área de trabalho remota ou para jogos, crie estações de trabalho virtuais que usam estações de trabalho virtuais do NVIDIA RTX (vWS) (anteriormente conhecidas como NVIDIA GRID).
As estações de trabalho virtuais NVIDIA RTX são ideais para executar cargas de trabalho que usam APIs como Vulkan, OpenGL ou Direct3D em uma área de trabalho remota na nuvem.
Quando você seleciona uma GPU com suporte para visualização para uma estação de trabalho virtual, é possível adicionar uma licença de estação de trabalho virtual NVIDIA RTX à VM. Para mais informações sobre preços, consulte Preços de GPU.
Para configurar uma estação de trabalho virtual NVIDIA RTX, faça o seguinte:
- Crie uma VM com uma GPU compatível com visualização anexada e uma estação de trabalho virtual ativada.
- Para VMs G2 e G4, consulte Criar uma VM de GPU para cargas de trabalho de gráficos.
- Para VMs N1, consulte Criar uma VM N1 com GPUs anexadas.
- Instale um driver para a estação de trabalho virtual.
Depois de criar a estação de trabalho virtual, é possível se conectar a ela usando um protocolo de computador remoto, como o protocolo de área de trabalho remota (RDP) do Windows, o HP Anyware® ou o VMware® Horizon View.
Antes de começar
-
Configure a autenticação, caso ainda não tenha feito isso.
Com isso, você confirma sua identidade para acesso a serviços e APIs do Google Cloud . Para executar
códigos ou amostras de um ambiente de desenvolvimento local, autentique-se no
Compute Engine selecionando uma das seguintes opções:
Selecione a guia para como planeja usar as amostras nesta página:
Console
Quando você usa o console Google Cloud para acessar serviços Google Cloud e APIs, não é necessário configurar a autenticação.
gcloud
-
Instale a CLI do Google Cloud. Após a instalação, inicialize a Google Cloud CLI executando o seguinte comando:
gcloud initAo usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na gcloud CLI com sua identidade federada.
-
- Defina uma região e uma zona padrão.
REST
Para usar as amostras da API REST desta página em um ambiente de desenvolvimento local, use as credenciais fornecidas para gcloud CLI.
Instale a CLI do Google Cloud.
Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na gcloud CLI com sua identidade federada.
Saiba mais em Autenticar para usar REST na documentação de autenticação do Google Cloud .
Software mínimo recomendado para GPU virtual NVIDIA
As estações de trabalho virtuais NVIDIA RTX (vWS) são compatíveis com as seguintes séries de máquinas.
- G4: é possível ativar a vWS NVIDIA RTX PRO 6000 nesses tipos de máquina.
- G2: é possível ativar a vWS NVIDIA L4 nesses tipos de máquina.
- N1: é possível ativar GPUs NVIDIA T4, V100 ou P100 vWS nesses tipos de máquina.
A tabela a seguir fornece o software NVIDIA virtual GPU recomendado para esses tipos de máquina.
| Versão do software vGPU da NVIDIA | Série de máquinas e modelo de GPU compatíveis | Driver NVIDIA recomendado (Linux) | Driver NVIDIA recomendado (Windows) | Tipo de ramificação da vGPU | Data de fim de suporte do software vGPU |
|---|---|---|---|---|---|
| 20 |
|
Driver R595 mais recente | Driver R595 mais recente | Branch de produção | Março de 2027 |
| 19 |
|
Driver R580 mais recente | Driver R580 mais recente | Branch de suporte de longo prazo | Julho de 2028 |
| 16 |
|
535.183.01 ou mais recente | 538.67 ou mais recente | Branch de suporte de longo prazo | Julho de 2026 |
Limitações
Para estações de trabalho virtuais NVIDIA RTX do Ubuntu 24.04, as versões disponíveis do driver NVIDIA GRID podem não oferecer suporte total à Infraestrutura de renderização direta 3 (DRI3). Essa falta de suporte total pode afetar a aceleração da GPU em determinados aplicativos de computador e ambientes de área de trabalho virtual, como Virtual Network Computing (VNC) e Chromium. Se você precisar executar esses aplicativos, use o Ubuntu 22.04.
Instalação automatizada de drivers
Você pode usar um script de código aberto do GitHub para automatizar a instalação de drivers da estação de trabalho virtual RTX. Esse é o mesmo script usado para a instalação normal de drivers. Ele detecta automaticamente que a instância tem a RTX Virtual Workstation ativada e instala o driver correto.
Linux
Use estas instruções para instalar drivers de GPU em uma VM em execução.
Sistemas operacionais compatíveis
O script de instalação do Linux foi testado nos seguintes sistemas operacionais:
- Debian 12 e 13
- Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 8 e 9
- Rocky Linux 8 e 9
- Ubuntu 22 e 24
Se você usar esse script em outros sistemas operacionais, a instalação falhará. Esse script pode instalar drivers da NVIDIA e também o Kit de ferramentas do CUDA.
Para instalar os drivers de GPU e o kit de ferramentas CUDA, siga estas etapas:
Verifique se o Python 3 está instalado no seu sistema operacional.
Faça o download do script de instalação.
curl -L https://storage.googleapis.com/compute-gpu-installation-us/installer/latest/cuda_installer.pyz --output cuda_installer.pyz
Execute o script de instalação.
sudo python3 cuda_installer.pyz install_driver
O script leva algum tempo para ser executado. A VM será reiniciada. Quando a VM for reiniciada, execute o script novamente para continuar a instalação.
Verifique a instalação. Consulte Verificar se o driver está instalado.
Também é possível usar essa ferramenta para instalar o guia de ferramentas CUDA. Para instalar o kit de ferramentas CUDA, execute o seguinte comando:
sudo python3 cuda_installer.pyz install_cuda
O script vai levar um tempo para ser executado. A VM será reiniciada. Quando a VM for reiniciada, execute o script novamente para continuar a instalação.
Verificar a instalação do kit de ferramentas CUDA.
python3 cuda_installer.pyz verify_cuda
Depois de concluir a instalação, reinicie a VM.
Linux (script de inicialização)
Use estas instruções para instalar drivers de GPU durante a inicialização de uma VM.
Sistemas operacionais compatíveis
O script de instalação do Linux foi testado nos seguintes sistemas operacionais:
- Debian 12 e 13
- Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 8 e 9
- Rocky Linux 8 e 9
- Ubuntu 22 e 24
Se você usar esse script em outros sistemas operacionais, a instalação falhará. Esse script pode instalar drivers da NVIDIA e também o Kit de ferramentas do CUDA.
Use o seguinte script de inicialização. para automatizar o driver e a instalação do kit de ferramentas do CUDA:
Windows
Esse script de instalação pode ser usado em instâncias de GPU com a inicialização segura ativada. Ele é compatível com o Windows Server 2019 e versões mais recentes.
Esse script instala um driver compatível com a estação de trabalho virtual (vWS) NVIDIA RTX. Se você não tiver uma licença do vWS, os recursos dele não estarão disponíveis na sua instância.
Abra um terminal do PowerShell como administrador e conclua as seguintes etapas:
Faça o download do script.
Invoke-WebRequest https://github.com/GoogleCloudPlatform/compute-gpu-installation/raw/main/windows/install_gpu_driver.ps1 -OutFile C:\install_gpu_driver.ps1
Execute o script.
C:\install_gpu_driver.ps1
O script leva algum tempo para ser executado. Nenhum prompt de comando é fornecido durante o processo de instalação. Depois que o script é encerrado, o driver é instalado.
Esse script instala os drivers no seguinte local padrão na VM:
C:\Program Files\NVIDIA Corporation\.Verifique a instalação. Consulte Verificar a instalação do driver da GPU.
Instalação manual de drivers
Conclua as etapas a seguir na sua VM.
Para sistemas operacionais Linux, instale as ferramentas de build para sua versão do Linux.
CentOS/RHEL
sudo yum group install "Development Tools"
Debian/Ubuntu
Instale as ferramentas de build.
sudo apt update
sudo apt install -y build-essential
sudo apt install -y libvulkan1
Se você estiver usando o Ubuntu 22.04, atualize a versão
gccdo driver da 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
Para sistemas operacionais Linux, instale os cabeçalhos do kernel do Linux. Consulte Ações de pré-instalação para seu sistema operacional na documentação da NVIDIA.
Para os sistemas operacionais, instale os drivers.
Linux
Identifique a versão do driver que você precisa baixar. Para uma lista completa de drivers da estação de trabalho virtual NVIDIA RTX que podem ser usados no Compute Engine, consulte Drivers para estações de trabalho virtuais NVIDIA RTX (vWS). Nessa tabela, copie o Nome do arquivo do driver necessário.
Execute o comando a seguir para fazer o download do driver. Substitua
FILENAMEpelo nome do arquivo que você identificou na etapa anterior.gcloud storage cp gs://nvidia-drivers-us-public/GRID/FILENAME .
Por exemplo, para fazer o download do driver vGPU 20.0, execute o seguinte comando:
gcloud storage cp gs://nvidia-drivers-us-public/GRID/vGPU20.0/NVIDIA-Linux-x86_64-595.58.03-grid.run .
Inicie o instalador executando o seguinte comando. Substitua
NVIDIA-Linux-x86_64-595.58.03-grid.runpelo driver que você baixou na etapa anterior.sudo bash NVIDIA-Linux-x86_64-595.58.03-grid.run
Durante a instalação, escolha as opções a seguir:
- Se você for solicitado a instalar binários de 32 bits, selecione Sim.
- Caso você seja solicitado a modificar o arquivo
x.org, selecione Não.
Windows Server
Identifique a versão do driver que você precisa baixar. Para uma lista completa de drivers da estação de trabalho virtual NVIDIA RTX que podem ser usados no Compute Engine, consulte Drivers para estações de trabalho virtuais NVIDIA RTX (vWS). Nessa tabela, copie o Nome do arquivo do driver necessário.
Baixe o driver abrindo um PowerShell e executando o seguinte comando: Neste comando, substitua
FILENAMEpelo nome do arquivo que você identificou na etapa anterior.gcloud storage cp gs://nvidia-drivers-us-public/GRID/FILENAME .
Por exemplo, para fazer o download do instalador do driver vGPU 20.0, abra o PowerShell e execute o seguinte comando:
gcloud storage cp gs://nvidia-drivers-us-public/GRID/vGPU20.0/595.97_grid_win10_win11_server2022_server_2025_dch_64bit_international.exe .
Execute o instalador e escolha a Instalação rápida.
Após a conclusão da instalação, reinicie a VM. Você estará desconectado da sessão.
Reconecte-se à instância por meio de um cliente RDP ou PCoIP.
Essa etapa é necessária apenas para a NVIDIA RTX Virtual Workstation baseada em Linux com GPUs T4 ou L4 anexadas.
Se você instalou um driver NVIDIA 510 ou mais recente, é necessário desativar o firmware do GSP. Consulte Como desativar o firmware do GSP na documentação da Nvidia. Ao concluir esta etapa, lembre-se do seguinte:
- Use
sudopara executar os comandos e criar e atualizar o arquivo de configuração. - Para reinicializar a VM, é possível usar
sudo rebootou interromper e iniciar a VM.
- Use
Verificar se o driver está instalado
Linux
Depois de instalar os drivers, verifique se eles foram instalados e se a licença da estação de trabalho virtual NVIDIA RTX está ativa.
Para verificar a instalação do driver, execute o seguinte comando:
nvidia-smi
A saída do comando será semelhante a esta:
+-----------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 595.58.03 Driver Version: 595.58.03 CUDA Version: 13.2 | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | 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 NVIDIA L4 On | 00000000:00:03.0 Off | 0 | | N/A 43C P8 13W / 72W | 1MiB / 23034MiB | 0% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=========================================================================================| | No running processes found | +-----------------------------------------------------------------------------------------+
Para verificar a licença da estação de trabalho virtual NVIDIA RTX, execute o comando a seguir:
nvidia-smi -q
Para validar a aceleração de GPU em aplicativos de computador, procure a seção
vGPU Software Licensed Productna saída. Em uma VM de estação de trabalho virtual NVIDIA RTX licenciada corretamente, você vai ver o seguinte:vGPU Software Licensed Product Product Name : NVIDIA RTX Virtual Workstation License Status : Licensed (Expiry: Permanent)
Essa saída indica que o driver está funcionando e pode fornecer gráficos acelerados.
Se você vir uma saída diferente, o driver não terá uma licença para a estação de trabalho virtual NVIDIA RTX, e você não vai receber aceleração de GPU.
Por exemplo, se a VM não foi criada com o
--accelerator-typecorreto que ativa o vWS, talvez você veja a seguinte saída:vGPU Software Licensed Product Product Name : NVIDIA Virtual Applications License Status : Licensed (Expiry: N/A)
Isso pode acontecer se a VM não foi criada com a licença da estação de trabalho virtual NVIDIA RTX ativada. Para resolver esse problema, recrie a VM usando um modelo de GPU compatível com NVIDIA RTX Virtual Workstation e ative a estação de trabalho virtual ao anexar as GPUs. Para instruções detalhadas, consulte a seção Criar uma instância para seu tipo de máquina.
Windows Server
Conecte-se à sua instância do Windows por meio de RDP ou um cliente PCoIP.
Clique com o botão direito do mouse na área de trabalho e selecione o Painel de controle da NVIDIA.
No menu “Ajuda” do Painel de Controle da NVIDIA, selecione Informações do sistema. Será exibida a GPU que a VM está usando e a versão do driver.
A seguir
- Consulte Monitorar o desempenho da GPU para mais informações sobre esse assunto.
- Para lidar com a manutenção do host da GPU, consulte Como manipular eventos de manutenção do host da GPU.
- Para melhorar o desempenho da rede, consulte Usar uma largura de banda de rede maior.