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Supporto GPU per i pool di worker

Questa pagina descrive la configurazione delle GPU per i pool di worker Cloud Run. Google fornisce GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell con 96 GB di memoria GPU (VRAM) e GPU NVIDIA L4 con 24 GB di memoria GPU (VRAM), che è separata dalla memoria dell'istanza.

La GPU su Cloud Run è completamente gestita e non richiede driver o librerie aggiuntivi. La funzionalità GPU offre disponibilità on demand senza necessità di prenotazioni, analogamente al funzionamento della CPU on demand e della memoria on demand in Cloud Run.

Le istanze Cloud Run con una GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell o una GPU L4 collegata con driver preinstallati vengono avviate in circa 5 secondi, dopodiché i processi in esecuzione nel container possono iniziare a utilizzare la GPU.

Puoi configurare una GPU per istanza Cloud Run. Se utilizzi container sidecar, tieni presente che la GPU può essere collegata a un solo container.

Tipi di GPU supportati

Cloud Run supporta due tipi di GPU:

GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell con la versione attuale del driver NVIDIA: 580.x.x (13.0). Per la GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, devi utilizzare almeno 20 CPU e 80 GiB di memoria.
GPU L4 con la versione attuale del driver NVIDIA: 580.x.x (13.0). Per le GPU L4, devi utilizzare almeno 4 CPU e 16 GiB di memoria.

Aree geografiche supportate

Le seguenti regioni sono supportate dalla GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell:

asia-southeast1 (Singapore).
asia-south2 (Delhi, India).
europe-west4 (Paesi Bassi) Bassi livelli di CO₂
us-central1 (Iowa) Bassi livelli di CO₂

Le seguenti regioni sono supportate dalla GPU L4:

asia-southeast1 (Singapore)
asia-south1 (Mumbai) . Questa regione è disponibile solo su invito. Contatta il team dedicato al tuo Account Google se ti interessa questa regione.
europe-west1 (Belgio) Bassi livelli di CO₂
europe-west4 (Paesi Bassi) Bassi livelli di CO₂
us-central1 (Iowa) Bassi livelli di CO₂ . La scalabilità di risorse aggiuntive in questa regione potrebbe richiedere una richiesta di aumento della quota. Contatta il team degli Account Google se ti interessa questa regione.
us-east4 (Virginia del Nord) . La scalabilità di risorse aggiuntive in questa regione potrebbe richiedere una richiesta di aumento della quota. Contatta il team degli Account Google se ti interessa questa regione.

Impatto sui prezzi

Consulta i prezzi di Cloud Run per i dettagli sui prezzi delle GPU. Tieni presente i seguenti requisiti e considerazioni:

Esiste una differenza di costo tra la ridondanza delle GPU a livello di zona e quella non a livello di zona. Per i dettagli sui prezzi delle GPU, consulta Prezzi di Cloud Run.
I pool di worker GPU non possono essere scalati automaticamente. Ti viene addebitato un costo per la GPU anche se non è in esecuzione alcun processo e finché l'istanza GPU del pool di worker è in esecuzione.
I prezzi di CPU e memoria per i pool di worker sono diversi da quelli di servizi e job. Tuttavia, lo SKU GPU ha lo stesso prezzo dei servizi e dei job.
Le configurazioni di CPU e memoria della risorsa.
La GPU viene fatturata per l'intera durata del ciclo di vita dell'istanza.

Opzioni di ridondanza zonale delle GPU

Per impostazione predefinita, Cloud Run esegue il deployment del pool di worker in più zone all'interno di una regione. Questa architettura offre una resilienza intrinseca: se si verifica un'interruzione in una zona, Cloud Run indirizza automaticamente il traffico dalla zona interessata alle zone integre all'interno della stessa regione.

Quando utilizzi le risorse GPU, tieni presente che queste hanno vincoli di capacità specifici. Durante un'interruzione di servizio a livello di zona, il meccanismo di failover standard per i workload GPU si basa sulla disponibilità di una capacità GPU inutilizzata sufficiente nelle zone integre rimanenti. A causa della natura limitata delle GPU, questa capacità potrebbe non essere sempre disponibile.

Per aumentare la disponibilità dei pool di worker con accelerazione GPU durante le interruzioni di servizio nella zona, puoi configurare la ridondanza a livello di zona in modo specifico per le GPU:

Ridondanza a livello di zona attivata (impostazione predefinita): Cloud Run riserva la capacità della GPU per il tuo pool di worker in più zone. In questo modo, la probabilità che il tuo pool di worker possa gestire correttamente il traffico cambia percorso da una zona interessata aumenta in modo significativo, offrendo una maggiore affidabilità durante i guasti a livello di zona con un costo aggiuntivo per secondo GPU.
Ridondanza a livello di zona disattivata: Cloud Run tenta il failover per i workload GPU sulla base del massimo impegno. Il traffico viene indirizzato ad altre zone solo se in quel momento è disponibile una capacità GPU sufficiente. Questa opzione non garantisce la capacità prenotata per gli scenari di failover, ma comporta un costo inferiore per secondo-GPU.

SLA

Lo SLA per Cloud Run GPU dipende dall'utilizzo o meno dell'opzione di ridondanza a livello di zona o non a livello di zona da parte del pool di worker. Per informazioni dettagliate, consulta la pagina dello SLA.

Richiedi un aumento della quota

La quota per la GPU nvidia-rtx-pro-6000 di Cloud Run viene concessa in milliGPU. Ai progetti che utilizzano la GPU nvidia-rtx-pro-6000 in una regione per la prima volta verrà concessa automaticamente una quota di 3000 milliGPU (ridondanza a livello di zona disattivata) al momento della creazione del primo deployment. Questo equivale a 3 GPU. Ai progetti che utilizzano GPU Cloud Run nvidia-l4 in una regione per la prima volta viene concessa automaticamente una quota di 3 GPU (ridondanza a livello di zona disattivata) al momento della creazione del primo deployment.

Se hai bisogno di GPU Cloud Run aggiuntive, devi richiedere un aumento della quota per il pool di worker Cloud Run. Utilizza i link forniti nei seguenti pulsanti per richiedere la quota di cui hai bisogno.

Quota necessaria	Link alla quota
GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell con ridondanza di zona disattivata (prezzo più basso)	Richiedi una quota di GPU senza ridondanza a livello di zona
GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell con ridondanza di zona attivata (prezzo più alto)	Richiedi una quota di GPU con ridondanza a livello di zona
GPU L4 con ridondanza a livello di zona disattivata (prezzo più basso)	Richiedi una quota di GPU senza ridondanza a livello di zona
GPU L4 con ridondanza di zona attivata (prezzo più alto)	Richiedi una quota di GPU con ridondanza a livello di zona

Per saperne di più su come richiedere un aumento della quota, consulta Come aumentare la quota.

Prima di iniziare

Il seguente elenco descrive i requisiti e le limitazioni per l'utilizzo delle GPU in Cloud Run:

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
Roles required to select or create a project
- Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
- Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.
Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
Abilita l'API Cloud Run, se non è già abilitata.
Ruoli richiesti per abilitare le API
Per abilitare le API, devi disporre dell'autorizzazione serviceusage.services.enable. Se hai creato il progetto, probabilmente hai già questa autorizzazione tramite il ruolo Proprietario (roles/owner). In caso contrario, puoi ottenere questa autorizzazione tramite il ruolo Amministratore Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Scopri come concedere i ruoli.
Abilitare l'API

Richiedi la quota necessaria.
Consulta le best practice per le GPU: pool di worker Cloud Run con GPU per suggerimenti sulla creazione dell'immagine container e sul caricamento di modelli di grandi dimensioni.
Assicurati che il pool di worker Cloud Run abbia le seguenti configurazioni:

Configura le impostazioni di fatturazione in modo che sia basata sulle istanze. Tieni presente che i pool di worker impostati sulla fatturazione basata su istanze possono comunque scalare fino a zero.
Per la GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, configura un minimo di 20 CPU e un minimo di 80 GiB di memoria.
Per la GPU L4, configura un minimo di 4 CPU per il pool di worker, con 8 CPU consigliate, e un minimo di 16 GiB di memoria, con 32 GiB consigliati.
Determina e imposta una contemporaneità massima ottimale per l'utilizzo della GPU.

Ruoli obbligatori

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per configurare ed eseguire il deployment dei pool di worker Cloud Run, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM sui pool di worker:

Cloud Run Developer (roles/run.developer) - il pool di worker Cloud Run
Service Account User (roles/iam.serviceAccountUser) - l'identità di servizio

Per un elenco di ruoli e autorizzazioni IAM associati a Cloud Run, consulta Ruoli IAM di Cloud Run e Autorizzazioni IAM di Cloud Run. Se il tuo pool di worker Cloud Run interagisce con le APIGoogle Cloud , come le librerie client Cloud, consulta la guida alla configurazione dell'identità del servizio. Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Autorizzazioni di deployment e Gestisci l'accesso.

Configura un pool di worker Cloud Run con GPU

Qualsiasi modifica alla configurazione porta alla creazione di una nuova revisione. Anche le revisioni successive riceveranno automaticamente questa impostazione di configurazione, a meno che non apporti aggiornamenti espliciti per modificarla.

Puoi utilizzare la console Google Cloud , Google Cloud CLI o YAML per configurare la GPU.

Console

Nella console Google Cloud , vai a Cloud Run:

Vai a Cloud Run
Seleziona Pool di worker dal menu di navigazione di Cloud Run e fai clic su Esegui il deployment del container per configurare un nuovo pool di worker. Se stai configurando un pool di worker esistente, fai clic sul pool di worker, quindi su Modifica ed esegui il deployment di una nuova revisione.
Se stai configurando un nuovo pool di worker, compila la pagina delle impostazioni iniziali del pool di worker, poi fai clic su Container, networking, sicurezza per espandere la pagina di configurazione del pool di worker.
Fai clic sulla scheda Container.
- Configura CPU, memoria, contemporaneità, ambiente di esecuzione e probe di avvio seguendo i suggerimenti riportati in Prima di iniziare
- Seleziona la casella di controllo GPU, quindi il tipo di GPU dal menu Tipo di GPU e il numero di GPU dal menu Numero di GPU.
- Per impostazione predefinita, la ridondanza a livello di zona è attiva. Per modificare l'impostazione attuale, seleziona la casella di controllo GPU per visualizzare le opzioni di ridondanza delle GPU.
Fai clic su Crea o Esegui il deployment.

gcloud

Per creare un pool di worker abilitato per le GPU, utilizza il comando gcloud run worker-pools deploy:

  gcloud run worker-pools deploy WORKER_POOL \
    --image IMAGE_URL \
    --gpu 1

Sostituisci quanto segue:

WORKER_POOL: il nome del pool di worker Cloud Run.
IMAGE_URL: un riferimento all'immagine container che contiene il pool di worker, ad esempio us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/worker-pool:latest.

Per aggiornare la configurazione della GPU per un pool di worker, utilizza il comando gcloud run worker-pools update:

  gcloud run worker-pools update WORKER_POOL \
    --image IMAGE_URL \
    --cpu CPU \
    --memory MEMORY \
    --gpu GPU_NUMBER \
    --gpu-type GPU_TYPE \
    --GPU_ZONAL_REDUNDANCY

Sostituisci quanto segue:

WORKER_POOL: il nome del pool di worker Cloud Run.
IMAGE_URL: un riferimento all'immagine container che contiene il pool di worker, ad esempio us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/worker-pool:latest.
CPU: il numero di CPU. Per la GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, devi specificare almeno 20 CPU. Per la GPU NVIDIA L4, devi specificare almeno 4 CPU.
MEMORY: la quantità di memoria. Per la GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, devi specificare almeno 80Gi (80 GiB). Per la GPU NVIDIA L4, devi specificare almeno 16Gi (16 GiB).
GPU_NUMBER: il valore 1 (uno). Se questo valore non è specificato, ma è presente un GPU_TYPE, il valore predefinito è 1.
GPU_TYPE: il tipo di GPU. GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, inserisci nvidia-rtx-pro-6000. Per la GPU L4, inserisci il valore nvidia-l4 (nvidia-L4 L minuscola, non il valore numerico quattordici).
GPU_ZONAL_REDUNDANCY: no-gpu-zonal-redundancy per disattivare la ridondanza a livello di zona o gpu-zonal-redundancy per attivarla.

YAML

Se stai creando un nuovo pool di worker, salta questo passaggio. Se stai aggiornando un pool di worker esistente, scarica la relativa configurazione YAML:
```
gcloud run worker-pools describe WORKER_POOL --format export > worker-pool.yaml
```
Aggiorna l'attributo nvidia.com/gpu: e nodeSelector: run.googleapis.com/accelerator::
```
apiVersion: run.googleapis.com/v1
kind: WorkerPool
metadata:
  name: WORKER_POOL
spec:
  template:
    metadata:
      annotations:
        run.googleapis.com/gpu-zonal-redundancy-disabled: 'GPU_ZONAL_REDUNDANCY'
    spec:
      containers:
      - image: IMAGE_URL
        resources:
          limits:
            cpu: 'CPU'
            memory: 'MEMORY'
            nvidia.com/gpu: '1'
      nodeSelector:
        run.googleapis.com/accelerator: GPU_TYPE
```
Sostituisci quanto segue:
- WORKER_POOL: il nome del pool di worker Cloud Run.
- IMAGE_URL: un riferimento all'immagine container che contiene il pool di worker, ad esempio us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/worker-pool:latest.
- CPU: il numero di CPU. Per la GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, devi specificare almeno 20 CPU. Per la GPU L4, devi specificare almeno 4 CPU.
- MEMORY: la quantità di memoria. Per la GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, devi specificare almeno 80Gi (80 GiB). Per la GPU L4, devi specificare almeno 16Gi (16 GiB).
- GPU_TYPE: il tipo di GPU. Per la GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, inserisci nvidia-rtx-pro-6000. Per la GPU L4, inserisci il valore nvidia-l4 (nvidia-L4 con L minuscola, non il valore numerico quattordici).
- GPU_ZONAL_REDUNDANCY: false per attivare la ridondanza a livello di zona della GPU o true per disattivarla.
Crea o aggiorna il pool di worker utilizzando il seguente comando:
```
gcloud run worker-pools replace worker-pool.yaml
```
Il comando gcloud run worker-pools replace utilizza per impostazione predefinita il file worker-pool.yaml, se presente.

Terraform

Per scoprire come applicare o rimuovere una configurazione Terraform, consulta Comandi Terraform di base.

resource "google_cloud_run_v2_worker_pool" "default" {
  provider = google-beta
  name     = "WORKER_POOL"
  location = "REGION"

  template {
    gpu_zonal_redundancy_disabled = "GPU_ZONAL_REDUNDANCY"
    containers {
      image = "IMAGE_URL"
      resources {
        limits = {
          "cpu" = "CPU"
          "memory" = "MEMORY"
          "nvidia.com/gpu" = "1"
        }
      }
    }
    node_selector {
      accelerator = "GPU_TYPE"
    }
  }
}

Sostituisci quanto segue:

WORKER_POOL: il nome del pool di worker Cloud Run.
GPU_ZONAL_REDUNDANCY: false per attivare la ridondanza a livello di zona della GPU o true per disattivarla.
IMAGE_URL: un riferimento all'immagine container che contiene il pool di worker, ad esempio us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/worker-pool:latest.
CPU: il numero di CPU. Per la GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, devi specificare almeno 20 CPU. Per la GPU NVIDIA L4, devi specificare almeno 4 CPU.
MEMORY: la quantità di memoria. Per la GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, devi specificare almeno 80Gi (80 GiB). Per la GPU NVIDIA L4, devi specificare almeno 16Gi (16 GiB).
GPU_TYPE: il tipo di GPU. GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, inserisci nvidia-rtx-pro-6000. Per la GPU L4, inserisci il valore nvidia-l4 (nvidia-L4 L minuscola, non il valore numerico quattordici).

Visualizza le impostazioni della GPU

Per visualizzare le impostazioni attuali della GPU per il tuo pool di worker Cloud Run, utilizza la console Google Cloud o Google Cloud CLI:

Console

Nella console Google Cloud , vai alla pagina dei pool di worker Cloud Run:

Vai ai pool di worker Cloud Run
Fai clic sul pool di worker per aprire la pagina Dettagli dei pool di worker.
Fai clic su Modifica ed esegui il deployment di una nuova revisione.
Individua l'impostazione della GPU nei dettagli della configurazione.

gcloud

Esegui questo comando:

gcloud run worker-pools describe WORKER_POOL

Individua l'impostazione della GPU nella configurazione restituita.

Rimuovi GPU

Puoi rimuovere la GPU utilizzando la console Google Cloud , Google Cloud CLI o YAML.

Console

Nella console Google Cloud , vai a Cloud Run:

Vai a Cloud Run
Seleziona Pool di worker dal menu di navigazione di Cloud Run e fai clic su Esegui il deployment del container per configurare un nuovo pool di worker. Se stai configurando un pool di worker esistente, fai clic sul pool di worker, quindi su Modifica ed esegui il deployment di una nuova revisione.
Se stai configurando un nuovo pool di worker, compila la pagina delle impostazioni iniziali del pool di worker, poi fai clic su Container, networking, sicurezza per espandere la pagina di configurazione del pool di worker.
Fai clic sulla scheda Container.

immagine

Deseleziona la casella di controllo GPU.

Fai clic su Crea o Esegui il deployment.

gcloud

Per rimuovere la GPU, imposta il numero di GPU su 0:

  gcloud run worker-pools update WORKER_POOL --gpu 0

Sostituisci WORKER_POOL con il nome del tuo pool di worker Cloud Run.

YAML

Se stai creando un nuovo pool di worker, salta questo passaggio. Se stai aggiornando un pool di worker esistente, scarica la relativa configurazione YAML:
```
gcloud run worker-pools describe WORKER_POOL --format export > worker-pool.yaml
```
Elimina le righe nvidia.com/gpu: e nodeSelector: run.googleapis.com/accelerator: GPU_TYPE.
Crea o aggiorna il pool di worker utilizzando il seguente comando:
```
gcloud run worker-pools replace worker-pool.yaml
```
Il comando gcloud run worker-pools replace utilizza per impostazione predefinita il file worker-pool.yaml, se presente.

Librerie di driver

Per impostazione predefinita, tutte le librerie dei driver delle GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell e NVIDIA L4 sono montate in /usr/local/nvidia/lib64. Cloud Run aggiunge automaticamente questo percorso alla variabile di ambiente LD_LIBRARY_PATH (ovvero ${LD_LIBRARY_PATH}:/usr/local/nvidia/lib64) del container con la GPU. In questo modo, il linker dinamico può trovare le librerie dei driver NVIDIA. Il linker cerca e risolve i percorsi nell'ordine indicato nella variabile di ambiente LD_LIBRARY_PATH. I valori specificati in questa variabile hanno la precedenza sul percorso predefinito delle librerie dei driver di Cloud Run /usr/local/nvidia/lib64.

Se vuoi utilizzare una versione di CUDA successiva alla 13.0, il modo più semplice è fare affidamento su un'immagine di base NVIDIA più recente con i pacchetti di compatibilità con le versioni successive già installati. Un'altra opzione è installare manualmente i pacchetti di compatibilità con versioni successive di NVIDIA e aggiungerli a LD_LIBRARY_PATH. Consulta la matrice di compatibilità di NVIDIA per determinare quali versioni di CUDA sono compatibili con la versione del driver NVIDIA fornita.

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