Google uses AI technology to translate content into your preferred language. AI translations can contain errors.

יחידות GPU זמינות

מעבדי GPU משמשים להאצת עומסי עבודה, ו-Cloud Workstations תומך בצירוף מעבדי GPU לתחנות עבודה. ‫Cloud Workstations תומך בהרבה מודלים שונים של GPU שאפשר לצרף למכונות וירטואליות ב-Compute Engine. המודל ומספר מעבדי ה-GPU לצירוף לכל תחנת עבודה מפורטים בהגדרות של תחנת העבודה. ‫Cloud Workstations מטפל בצירוף של מעבדי ה-GPU ובהתקנה של מנהלי ההתקנים שלהם.

צירוף של יחידות GPU לתחנות עבודה ישפיע על העלויות, כפי שמתואר במאמר סקירה כללית על התמחור של Cloud Workstations.

מגבלות

בהגדרת תחנת עבודה אפשר לציין יחידות GPU, בכפוף למגבלות הבאות:

‫Cloud Workstations תומך במעבדי GPU רק בהגדרות שמציינות סוגי מכונות בסדרת המכונות N1, בסדרת המכונות A2 או בסדרת המכונות A3. פרטים נוספים זמינים במאמר בנושא דגמי GPU נתמכים.
בהגדרה צריך לציין אזורי שכפול שבהם דגם ה-GPU שנבחר זמין.
אי אפשר להגדיר תחנות עבודה עם יותר מדגם אחד של GPU שמחובר בכל פעם.
בהגדרות שמציינות סוגי מכונות A2 Ultra, אסור לציין אחסון קבוע. אם נדרש אחסון קבצים קבוע, כדאי להשתמש בפתרון מבוסס NFS כמו Filestore או Cloud Storage FUSE. שימו לב: סוגי המכונות A2 Standard תומכים באחסון קבוע. כדי ליצור הגדרות בלי אחסון מתמיד, משתמשים בפקודה הבאה של Google Cloud CLI:
```
  gcloud workstations configs create CONFIG_NAME \
    --project=PROJECT_ID \
    --cluster=CLUSTER_NAME \
    --region=LOCATION \
    --machine-type=A2_MACHINE_TYPE \
    --no-persistent-storage
```
מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:
- ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט שמכיל את הגדרות תחנת העבודה.
- ‫LOCATION: האזור של אשכול תחנות העבודה.
- ‫CLUSTER_NAME: השם של קלאסטר תחנות העבודה שמכיל את התצורה של תחנת העבודה.
- ‫CONFIG_NAME: השם של הגדרות תחנת העבודה.
- ‫A2_MACHINE_TYPE: סוג מכונת A2.
הגדרות שמציינות סוגי מכונות A3 תומכות רק בכרכים קבועים של Hyperdisk.
השימוש בסוגי הדיסקים של Google Cloud Hyperdisk נתמך רק בסדרות המכונות הבאות:
- A3
- C3
- C4
- G4
- M3
- N4
- N4D
- Z3

דגמי GPU נתמכים

‫Cloud Workstations תומך בהרבה מדגמי ה-GPU שזמינים ב-Compute Engine. המודלים שנתמכים תלויים בסדרת המכונות שנבחרה להגדרת תחנת העבודה, כפי שמסוכם בטבלה הבאה.

סדרת מכונות N1

סדרת המכונות N1 לשימוש כללי תומכת בכמה דגמי GPU. בנוסף, בהגדרות של תחנות עבודה שמציינות אחד מסוגי המכונות N1 אפשר לציין גם אחד מדגמי ה-GPU הבאים. יכול להיות שההגדרה של דגם ה-GPU שנבחר תציין את מספר כרטיסי ה-GPU שצריך לצרף לכל תחנת עבודה.

דגם ה-GPU	מספר יחידות ה-GPU
‫NVIDIA T4 (`nvidia-tesla-t4`)	‫1, 2 או 4 יחידות GPU
‫NVIDIA P4 (`nvidia-tesla-p4`)	‫1, 2 או 4 יחידות GPU
‫NVIDIA V100‏ (`nvidia-tesla-v100`)	‫1, 2, 4 או 8 יחידות GPU
‫NVIDIA P100 (`nvidia-tesla-p100`)	‫1, 2 או 4 יחידות GPU

סדרת מכונות A2

לסדרות המכונות A2 Standard ו-A2 Ultra שממוטבות למאיצים מצורף מספר קבוע של מעבדי GPU מסוג NVIDIA A100, שמבוסס אך ורק על סוג המכונה שנבחר.

בטבלה הבאה מוצג המיפוי מסוג המכונה למספר הכרטיסים שיצורפו.

דגם ה-GPU	סוג מכונה	מספר יחידות ה-GPU
‫NVIDIA A100 40GB (`nvidia-tesla-a100`)	`a2-highgpu-1g`	‫1 GPU
	`a2-highgpu-2g`	‫2 יחידות GPU
	`a2-highgpu-4g`	‫4 יחידות GPU
	`a2-highgpu-8g`	‫8 יחידות GPU
	`a2-megagpu-16g`	‫16 יחידות GPU
‫NVIDIA A100 80GB ‏ (`nvidia-a100-80gb`)	`a2-ultragpu-1g`	‫1 GPU
	`a2-ultragpu-2g`	‫2 יחידות GPU
	`a2-ultragpu-4g`	‫4 יחידות GPU
	`a2-ultragpu-8g`	‫8 יחידות GPU

A3 machine series

לסדרת המכונות A3 Mega ו-A3 High עם אופטימיזציה למאיצים מצורף מספר קבוע של מעבדי GPU מסוג NVIDIA H100, על סמך סוג המכונה שנבחר בלבד.

בטבלה הבאה מוצג המיפוי מסוג המכונה למספר הכרטיסים שיצורפו.

דגם ה-GPU	סוג מכונה	מספר יחידות ה-GPU
‫NVIDIA H100 80GB (`nvidia-tesla-h100`)	`a3-highgpu-8g`	‫8 יחידות GPU
‫NVIDIA H100 80GB (`nvidia-tesla-h100`)	`a3-megagpu-8g`	‫8 יחידות GPU

תמיכה ב-Google Cloud Hyperdisk

חלק מעומסי העבודה של ה-GPU דורשים קצב העברת נתונים גבוה מאוד בדיסק. כדי לענות על הצורך בתרחיש השימוש הזה, Cloud Workstations מאפשר שימוש בדיסקים מאוזנים של Google Cloud Hyperdisk בזמינות גבוהה כספריות מתמשכות לסוגי המכונות שצוינו קודם.

אפשר להגדיר את נפח האחסון של Hyperdisk דרך המסוף וגם דרך gcloud CLI. אי אפשר לשנות את סוג הדיסק אחרי שיוצרים הגדרה של תחנת עבודה.

צירוף של Hyperdisk לתחנת עבודה ישפיע על העלויות כפי שמתואר בתמחור של Google Cloud Hyperdisk.

הוספת יחידות GPU להגדרת תחנת עבודה קיימת

כדי להוסיף יחידות GPU להגדרת תחנת עבודה, מבצעים את השלבים באחת מהכרטיסיות הבאות.

לפני שמתחילים

צריך לבחור את הכרטיסייה הרלוונטית לאופן שבו תכננתם להשתמש בדוגמאות בדף הזה:

המסוף

כשמשתמשים במסוף Google Cloud כדי לגשת לשירותים ולממשקי ה-API, לא צריך להגדיר אימות. Google Cloud

gcloud

התקינו את ה-CLI של Google Cloud. אחר כך, אתחלו את ה-CLI של Google Cloud באמצעות הפקודה הבאה:

gcloud init

אם אתם משתמשים בספק זהויות חיצוני (IdP), קודם אתם צריכים להיכנס ל-CLI של gcloud באמצעות המאגר המאוחד לניהול זהויות.

כדאי לעיין בסקירה הכללית של התמחור של Cloud Workstations כדי להבין איך הגדרת מעבדים גרפיים תשפיע על העלויות. שימו לב: מעבדי ה-GPU מצורפים למכונות הווירטואליות (VM) שהופעלו מראש, שצוינו בגודל המאגר של ההפעלה המהירה בהגדרה.

עדכון ההגדרה הקיימת

המסוף

כדי להגדיר כרטיסי GPU בתצורת תחנת עבודה קיימת דרךGoogle Cloud המסוף:

במסוף Google Cloud , עוברים לדף Workstation configurations.

מעבר להגדרות של תחנות עבודה
ברשימה Workstation configurations (הגדרות תחנות עבודה), לוחצים על Name (שם) של ההגדרה שאליה רוצים להוסיף GPU.
בדף פרטי ההגדרה של תחנת העבודה, לוחצים על עריכה עריכה.
בדף Edit workstation configuration (עריכת הגדרות תחנת העבודה), לוחצים על Machine settings (הגדרות המכונה) בתפריט הניווט.
לוחצים על המתג כדי לבחור באפשרות GPUs במקום במשפחת המכונות General purpose (לשימוש כללי).

בשדה סוג ה-GPU, בוחרים את מודל ה-GPU שרוצים להשתמש בו.

בשדה Number of GPUs (מספר יחידות ה-GPU), בוחרים את מספר כרטיסי ה-GPU שרוצים לצרף לכל תחנת עבודה.

בשדה Machine type, בוחרים את סוג המכונה שרוצים להשתמש בה.

הערה: האפשרויות בכל שדה משתנות בהתאם לאזורי השכפול שנבחרו להגדרה ולזמינות של ה-GPU ושל סוג המכונה באזורים האלה. אם לא נמצאו יחידות GPU מתאימות באזורי ההעתקה להגדרה הזו, אפשר ליצור הגדרה חדשה עם יחידות GPU במקום זאת.
לוחצים על שמירה כדי לעדכן את ההגדרה.

gcloud

כדי להגדיר כרטיסי GPU בהגדרת תחנת עבודה קיימת, מריצים את הפקודה gcloud workstations configs update.

קודם כל, כדאי לאסוף מידע כדי לראות אילו דגמי GPU זמינים ולבחור אחד להגדרה:

כדי לבדוק אילו אזורי שכפול מצוינים בהגדרה, מריצים את פקודת gcloud CLI הבאה:
```
gcloud workstations configs describe \
  --format="table(name.scope(workstationConfigs),replicaZones.list())" \
  --project=PROJECT_ID \
  --region=LOCATION \
  --cluster=CLUSTER_NAME \
  CONFIG_NAME
```
מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:
- ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט שמכיל את הגדרות תחנת העבודה.
- ‫LOCATION: המיקום של אשכול תחנות העבודה.
- ‫CLUSTER_NAME: השם של קלאסטר תחנות העבודה שמכיל את התצורה של תחנת העבודה.
- ‫CONFIG_NAME: השם של הגדרות תחנת העבודה.
מריצים את הפקודה gcloud compute accelerator-types list כדי לבחור דגם GPU נתמך שזמין בשני אזורי העותקים של ההגדרה:
```
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
```
מחליפים את ZONES ברשימה מופרדת בפסיקים של אזורי העותקים שנקבעו בשלב הקודם (לדוגמה, us-central1-a,us-central1-c).

בוחרים מודל GPU שמופיע פעמיים בטבלה, מה שמצביע על כך שהוא זמין בשני אזורי העתקים.

חשוב לשים לב למספר הכרטיסים המקסימלי שאפשר לצרף לדגם ה-GPU שנבחר.

הערה: אם אין זמינות של GPU מתאים באזורי העותקים של ההגדרה הזו, אפשר ליצור הגדרה חדשה עם GPU במקום זאת.
כדי לקבוע אילו מסוגי המכונות הנתמכים זמינים בשני אזורי השכפול של ההגדרה, משתמשים בפקודה gcloud compute machine-types list.
1. אם בחרתם בדגם NVIDIA A100 40GB GPU בשלב הקודם, ההגדרה שלכם צריכה להשתמש בסדרת המכונות 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. אם בחרתם דגם אחר של GPU בשלב הקודם, ההגדרה שלכם צריכה להשתמש בסדרת מכונות N1:
```
gcloud compute machine-types list \
  --format="table(name,zone,guestCpus:sort=1)" \
  --filter="name:n1-standard-" \
  --zones=ZONES \
  --project=PROJECT_ID
```
בוחרים סוג מכונה שמופיע פעמיים בטבלה, מה שמצביע על כך שהוא זמין בשני אזורי העותקים.
אחרי שבחרתם דגם GPU וסוג מכונה תואם, מעדכנים את ההגדרה:
1. כדי לעדכן את ההגדרה של מעבדים גרפיים NVIDIA A100 40GB, מריצים את הפקודה הבאה:
```
gcloud beta workstations configs update \
  --project=PROJECT_ID \
  --region=LOCATION \
  --cluster=CLUSTER_NAME \
  CONFIG_NAME \
  --machine-type=A2_MACHINE_TYPE
```
  מחליפים את A2_MACHINE_TYPE בסוג המכונה שנבחר מסוג A2 שנקבע בשלב הקודם (לדוגמה, a2-highgpu-1g).
  
  הערה: בסדרת המכונות A2, הדגם והכמות של ה-GPU קבועים לפי סוג המכונה, ולכן אפשר להשמיט את הדגלים --accelerator-type ו---accelerator-count.
2. לכל שאר דגמי ה-GPU, מריצים את הפקודה הבאה:
```
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
```
  מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:
  - ‫N1_MACHINE_TYPE: סוג המכונה שנבחר מסדרת N1 (לדוגמה, n1-standard-2).
  - ‫ACCELERATOR_TYPE: שם הדגם של המעבד הגרפי שנבחר (לדוגמה, nvidia-tesla-t4).
  - ‫ACCELERATOR_COUNT: מספר ה-GPU לצירוף לכל תחנת עבודה (לדוגמה, 1,‏ 2,‏ 4). המספר חייב להיות חזקה של 2, וקטן מהמספר המקסימלי של דגם ה-GPU.

יצירת הגדרת תחנת עבודה חדשה עם מעבדים גרפיים

כדי ליצור הגדרה חדשה של תחנת עבודה שמצרפת יחידות GPU לתחנות עבודה שמבוססות עליה, מבצעים את השלבים באחת מהכרטיסיות הבאות.

לפני שמתחילים

צריך לבחור את הכרטיסייה הרלוונטית לאופן שבו תכננתם להשתמש בדוגמאות בדף הזה:

המסוף

כשמשתמשים במסוף Google Cloud כדי לגשת לשירותים ולממשקי ה-API, לא צריך להגדיר אימות. Google Cloud

gcloud

התקינו את ה-CLI של Google Cloud. אחר כך, אתחלו את ה-CLI של Google Cloud באמצעות הפקודה הבאה:

gcloud init

אם אתם משתמשים בספק זהויות חיצוני (IdP), קודם אתם צריכים להיכנס ל-CLI של gcloud באמצעות המאגר המאוחד לניהול זהויות.

REST

כדי להשתמש בסביבת פיתוח מקומית בדוגמאות של API בארכיטקטורת REST שבדף הזה, צריך להשתמש בפרטי הכניסה שאתם נותנים ל-CLI של gcloud.

התקינו את ה-CLI של Google Cloud.

אם אתם משתמשים בספק זהויות חיצוני (IdP), קודם אתם צריכים להיכנס ל-CLI של gcloud באמצעות המאגר המאוחד לניהול זהויות.

מידע נוסף מופיע במאמר אימות לשימוש ב-REST במסמכי האימות של Google Cloud .

בוחרים מודל GPU ומעיינים בטבלת הזמינות של GPU כדי לבחור אזור שבו מודל ה-GPU שנבחר זמין בשני אזורים לפחות.

אם עדיין אין לכם אשכול באזור שבחרתם שבו תוכלו ליצור הגדרה חדשה, פועלים לפי השלבים ליצירת אשכול תחנות עבודה באזור.

יצירת הגדרה חדשה

המסוף

כדי ליצור הגדרה חדשה של תחנת עבודה עם מעבדים גרפיים דרךGoogle Cloud המסוף, מבצעים את הפעולות הבאות:

נכנסים לדף Workstation configurations במסוף Google Cloud .

מעבר להגדרות של תחנות עבודה
בדף Workstation configurations, לוחצים על add_box Create.
בשלב מידע בסיסי בדף יצירת הגדרת תחנת עבודה, מציינים שם להגדרה בשדה שם.

בשדה Workstation cluster, בוחרים אשכול באזור שנבחר.

טיפ: מעבדי GPU מצורפים גם לתחנות עבודה להפעלה מהירה. כדי לצמצם את העלויות, אפשר לבחור באפשרות מושבת.

לוחצים על המשך כדי לעבור לשלב הגדרות המחשב.
בשלב Machine settings בדף Create workstation configuration, מתחילים בלחיצה על המתג כדי לבחור באפשרות GPUs במקום במשפחת המכונות General purpose.
1. אחר כך, בשדה אזורים, מסמנים את התיבות לצד שני אזורים שבהם זמין מודל ה-GPU שבחרתם (ראו את טבלת הזמינות של ה-GPU).
2. בשדה סוג ה-GPU, בוחרים את מודל ה-GPU שרוצים להשתמש בו.
3. בשדה Number of GPUs (מספר יחידות ה-GPU), בוחרים את מספר כרטיסי ה-GPU שרוצים לצרף לכל תחנת עבודה.
4. בשדה Machine type, בוחרים סוג מכונה תואם.
אופציונלי: התכונה הזו עדיין לא נתמכת בממשק המשתמש. הוראות לשימוש ב-CLI כדי להגדיר את התכונה הזו מופיעות gcloud כאן.
לוחצים על Continue (המשך) כדי להגדיר את הגדרות הסביבה ואת מדיניות ניהול הזהויות והרשאות הגישה (IAM), ואז לוחצים על Create (יצירה) כדי להקצות את הגדרת תחנת העבודה החדשה.

gcloud

כדי ליצור הגדרה חדשה של תחנת עבודה עם מעבדים גרפיים באמצעות gcloud CLI, מריצים את הפקודה gcloud workstations configs create.

כדי ליצור את ההגדרה של מעבדים גרפיים (GPU) של NVIDIA A100 בנפח 40GB, מריצים את הפקודה הבאה:
```
gcloud beta workstations configs create \
  --project=PROJECT_ID \
  --region=LOCATION \
  --cluster=CLUSTER_NAME \
  CONFIG_NAME \
  --replica-zones=REPLICA_ZONES \
  --machine-type=A2_MACHINE_TYPE
```
מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:
- ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט שיכיל את ההגדרה החדשה של תחנת העבודה.
- ‫LOCATION: המיקום של אשכול תחנות העבודה שבו תהיה ההגדרה.
- ‫CLUSTER_NAME: שם אשכול תחנות העבודה שיכיל את תצורת תחנת העבודה החדשה.
- ‫CONFIG_NAME: השם של הגדרת תחנת העבודה החדשה.
- ‫REPLICA_ZONES: בדיוק שני אזורים באזור של האשכול שבהם דגם ה-GPU שנבחר זמין (לדוגמה, us-central1-a,us-central1-c).
- ‫A2_MACHINE_TYPE: סוג המכונה שנבחר מסדרת A2 (לדוגמה, a2-highgpu-1g).
הערה: בסדרת המכונות A2, הדגם והכמות של ה-GPU קבועים לפי סוג המכונה, ולכן אפשר להשמיט את הדגלים --accelerator-type ו---accelerator-count.
לכל שאר דגמי ה-GPU, מריצים את הפקודה הזו כדי ליצור את ההגדרה:
```
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
```
מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:
- ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט שיכיל את ההגדרה החדשה של תחנת העבודה.
- ‫LOCATION: המיקום של אשכול תחנות העבודה שבו תהיה ההגדרה.
- ‫CLUSTER_NAME: שם אשכול תחנות העבודה שיכיל את תצורת תחנת העבודה החדשה.
- ‫CONFIG_NAME: השם של הגדרת תחנת העבודה החדשה.
- ‫REPLICA_ZONES: בדיוק שני אזורים באזור של האשכול שבהם דגם ה-GPU שנבחר זמין (לדוגמה, us-central1-a,us-central1-c).
- ‫N1_MACHINE_TYPE: סוג המכונה שנבחר מסדרת N1 (לדוגמה, n1-standard-2).
- ‫ACCELERATOR_TYPE: שם הדגם של המעבד הגרפי שנבחר (לדוגמה, nvidia-tesla-t4).
- ‫ACCELERATOR_COUNT: מספר ה-GPU לצירוף לכל תחנת עבודה (לדוגמה, 1, ‏ 2, ‏ 4).
אופציונלי: כדי להשתמש ב-Hyperdisk, מוסיפים את הדגל --disk-type=hyperdisk-balanced-ha. לדוגמה:
```
gcloud beta workstations configs create \
  ... \
  --disk-type=hyperdisk-balanced-ha \
  --disk-size=200
```
הפקודה הזו תיצור Hyperdisk בגודל 200GB. אי אפשר לשנות את סוג הדיסק אחרי שיוצרים את ההגדרה של תחנת העבודה.

דרייברים של מכשירי NVIDIA GPU

‫Cloud Workstations מתקין את מנהלי ההתקנים (דרייברים) של NVIDIA במכונות וירטואליות מארחות של תחנות עבודה במהלך הפעלת המכונה הווירטואלית.

כדי לקבוע איזו גרסה של מנהל התקן למכשיר הותקנה בתחנת עבודה, מריצים את הפקודה הבאה:

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

זמינות של GPU לפי אזור ואזור משנה

אפשר לחפש לפי מיקום או לפי דגם GPU, או לפי שילוב של שניהם.

תחומים	מיקום	פלטפורמות GPU
`asia-east1-a`	טייוואן	P100, ‏ RTX 6000, ‏ T4
`asia-east1-b`	טייוואן	RTX 6000
`asia-east1-c`	טייוואן	H100, ‏ P100, ‏ T4, ‏ V100
`asia-east2-a`	הונג קונג	T4
`asia-east2-b`	הונג קונג
`asia-east2-c`	הונג קונג	T4
`asia-northeast1-a`	טוקיו	‫A100 40GB, ‏ T4
`asia-northeast1-b`	טוקיו	H100
`asia-northeast1-c`	טוקיו	‫A100 40GB, ‏ T4
`asia-northeast3-a`	סיאול	‫A100 40GB, ‏ H100
`asia-northeast3-b`	סיאול	‫A100 40GB, ‏ T4
`asia-northeast3-c`	סיאול	H100, ‏ T4
`asia-south1-a` `asia-south1-b`	מומבאי	T4
`asia-south1-c`	מומבאי	H100, ‏ RTX 6000
`asia-southeast1-a`	סינגפור	‫A100 40GB, ‏ P4, ‏ RTX 6000, ‏ T4
`asia-southeast1-b`	סינגפור	‫A100 40GB, ‏ H100, ‏ P4, ‏ RTX 6000, ‏ T4
`asia-southeast1-c`	סינגפור	‫A100 40GB, ‏ A100 80GB, ‏ H100, ‏ P4, ‏ RTX 6000, ‏ T4
`australia-southeast1-a`	סידני	P4, ‏ T4
`australia-southeast1-b`	סידני	P100, ‏ P4
`australia-southeast1-c`	סידני	H100, ‏ T4
`australia-southeast2-a` `australia-southeast2-b` `australia-southeast2-c`	מלבורן
`europe-central2-a`	ורשה
`europe-central2-b` `europe-central2-c`	ורשה	T4
`europe-north1-a` `europe-north1-b`	פינלנד	RTX 6000
`europe-north1-c`	פינלנד	H100, ‏ RTX 6000
`europe-southwest1-a` `europe-southwest1-b` `europe-southwest1-c`	מדריד
`europe-west1-b`	בלגיה	H100, ‏ P100, ‏ T4
`europe-west1-c`	בלגיה	H100, ‏ RTX 6000, ‏ T4
`europe-west1-d`	בלגיה	P100, ‏ T4
`europe-west12-a` `europe-west12-b`	טורינו
`europe-west2-a`	לונדון	T4
`europe-west2-b`	לונדון	H100, ‏ RTX 6000, ‏ T4
`europe-west2-c`	לונדון	RTX 6000
`europe-west3-a`	פרנקפורט	H100
`europe-west3-b`	פרנקפורט	T4
`europe-west3-c`	פרנקפורט	H100
`europe-west4-a`	הולנד	‫A100 40GB, ‏ A100 80GB, ‏ P100, ‏ RTX 6000, ‏ T4, ‏ V100
`europe-west4-b`	הולנד	‫A100 40GB, ‏ H100, ‏ P4, ‏ RTX 6000, ‏ T4, ‏ V100
`europe-west4-c`	הולנד	H100, ‏ P4, ‏ T4, ‏ V100
`europe-west6-a` `europe-west6-b` `europe-west6-c`	ציריך
`europe-west8-a`	מילאנו
`europe-west8-b`	מילאנו	RTX 6000
`europe-west8-c`	מילאנו	H100
`europe-west9-a` `europe-west9-b`	פריז
`europe-west9-c`	פריז	H100
`me-central2-a` `me-central2-b` `me-central2-c`	דמאם
`me-west1-a`	תל אביב	A100 40GB
`me-west1-b`	תל אביב	T4
`me-west1-c`	תל אביב	‫A100 40GB, ‏ T4
`northamerica-northeast1-a` `northamerica-northeast1-b`	מונטריאול	P4
`northamerica-northeast1-c`	מונטריאול	P4, ‏ T4
`southamerica-east1-a` `southamerica-east1-b` `southamerica-east1-c`	סאו פאולו	T4
`southamerica-west1-a` `southamerica-west1-b` `southamerica-west1-c`	סנטיאגו
`us-central1-a`	איווה	‫A100 40GB, ‏ A100 80GB, ‏ H100, ‏ P4, ‏ T4, ‏ V100
`us-central1-b`	איווה	A100 40GB, ‏ H100, ‏ RTX 6000, ‏ T4, ‏ V100
`us-central1-c`	איווה	‫A100 40GB, ‏ A100 80GB, ‏ H100, ‏ P100, ‏ P4, ‏ T4, ‏ V100
`us-central1-f`	איווה	‫A100 40GB, ‏ P100, ‏ RTX 6000, ‏ T4, ‏ V100
`us-east1-b`	דרום קרוליינה	‫A100 40GB, ‏ P100, ‏ RTX 6000, ‏ T4, ‏ V100
`us-east1-c`	דרום קרוליינה	P100, ‏ T4, ‏ V100
`us-east1-d`	דרום קרוליינה	RTX 6000, ‏ T4
`us-east4-a`	צפון וירג'יניה	H100, ‏ P4, ‏ T4
`us-east4-b`	צפון וירג'יניה	H100, ‏ P4, ‏ RTX 6000, ‏ T4
`us-east4-c`	צפון וירג'יניה	‫A100 80GB, ‏ H100, ‏ P4, ‏ RTX 6000, ‏ T4
`us-east5-a`	קולומבוס	A100 80GB, ‏ H100, ‏ RTX 6000
`us-east5-b`	קולומבוס	A100 80GB, ‏ RTX 6000
`us-east5-c`	קולומבוס	RTX 6000
`us-west1-a`	אורגון	H100, ‏ P100, ‏ RTX 6000, ‏ T4, ‏ V100
`us-west1-b`	אורגון	A100 40GB, ‏ H100, ‏ P100, ‏ RTX 6000, ‏ T4, ‏ V100
`us-west1-c`	אורגון	RTX 6000
`us-west4-a`	לאס וגאס	H100, ‏ RTX 6000, ‏ T4
`us-west4-b`	לאס וגאס	‫A100 40GB, ‏ T4
`us-west4-c`	לאס וגאס	RTX 6000

המאמרים הבאים

מציינים יחידות GPU באמצעות Cloud Workstations API.
מידע על הפעלת מופעים של Compute Engine עם מאיצי GPU
רשימה מלאה של סוגי מכונות ב-Compute Engine

יחידות GPU זמינות קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

מגבלות

דגמי GPU נתמכים

סדרת מכונות N1

סדרת מכונות A2

A3 machine series

תמיכה ב-Google Cloud Hyperdisk

הוספת יחידות GPU להגדרת תחנת עבודה קיימת

לפני שמתחילים

המסוף

gcloud

עדכון ההגדרה הקיימת

המסוף

gcloud

יצירת הגדרת תחנת עבודה חדשה עם מעבדים גרפיים

לפני שמתחילים

המסוף

gcloud

REST

יצירת הגדרה חדשה

המסוף

gcloud

דרייברים של מכשירי NVIDIA GPU

זמינות של GPU לפי אזור ואזור משנה

המאמרים הבאים

יחידות GPU זמינות