GCP VM如何扩展显卡

首先,进入项目的VM实例页面。操作流程: 点击菜单 ==> Compute Engine ==> VM instances。页面如下图所示,其中1号方框显示自己的VM实例,2号方框显示VM的部署区域,3号方框显示用哪种方式打开VM,4号方框显示开始或者停止VM。
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点击1号方框内的自己的实例(在这里为tensorflow-1-vm)。页面如下图所示:
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点击红框内的编辑选项,进入编辑页面。如下图所示:
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点击红框内的CPU platform and GPU,然后选择添加的GPU的型号和数量。效果如下图所示。
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点击红框内的Add GPU。设置好自己想要的GPU型号和数量。这里我选择了NVIDIA TESLA K80显卡,数量为4张。效果如下图所示。GCP VM如何扩展显卡_第5张图片然后拖动到页面底部,点击save保存按钮。效果如下图所示。GCP VM如何扩展显卡_第6张图片保存成功的效果如下图所示。
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接下来需要申请显卡数量的配额。操作流程:点击菜单 ==> IAM & Admin ==> Quotas(配置)。效果如下图所示:
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在Metric菜单栏中找到前面设置的显卡型号,在这里为NVIDIA K80 GPUs。注意不要错选成Committed NVIDIA K80 GPUs。接下来点击旁边的Location菜单。效果如下图所示:
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在Location菜单栏中找到前面第一张图中2号方框显示的内容,在这里为us-west1。接下来点击EDIT QUOTAS进入修改配额,效果如下图所示。
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在红色方框内填写自己的姓名,邮箱,电话号码。然后点击Next,进入下一步。
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在红色框内填写好自己想要的显卡配额数量,填写理由,点击Submit request就好。这里的理由应该写个稍微正经点的就行,像我就写的for deep learning research。不过要注意的是,如果这个账户内没钱的话应该是申请不了的,我这账户里有绑定信用卡时送的礼金,所以才可以申请显卡配额。

接下来就是等待google发邮件告诉你配额申请结果,一般一小时内就能搞定,邮箱里应该会收到两封邮件。差不多长下面这样。红色方框内告诉你修改结果。
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然后再看Quatos页面,配额显示为4,大功告成!开开心心炼丹!
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