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谷歌
谷歌云端平台 GPU 使用时间限制
谷歌云端平台（GCP）是一个功能强大的云计算平台，提供各种资源，包括图形处理单元 (GPU)。 GPU 是强大的计算设备，可用于处理图形密集型任务，如机器学习、视频处理和科学计算。 GCP 上的 GPU 可按需使用，但有一些使用时间限制，用户需要了解这些限制以有效地利用他们的资源。
GPU 使用时间限制
GCP 上 GPU 的使用时间限制取决于所使用的 GPU 类型和正在运行的实例类型。对于 Nvidia Tesla 和 AMD Radeon Pro GPU，使用时间限制如下：
* 普通 GPU（如 Tesla K80、P4、V100）：最长连续使用时间为 24 小时。 * 高性能 GPU（如 Tesla P100、V100）：最长连续使用时间为 12 小时。对于 Google TPU（张量处理单元），使用时间限制为：
* TPU v2 和 v3：最长连续使用时间为 24 小时。 * TPU v4：最长连续使用时间为 12 小时。使用时间限制到期后的行为
当 GPU 使用时间限制到期时，实例将自动关闭。正在运行的任何作业都将被终止。用户可以通过启动新实例或将作业重新提交到队列中来继续他们的作业。
应对使用时间限制
为了有效地应对 GPU 使用时间限制，用户可以采取以下步骤：
* 使用更小的实例类型：较小的实例类型通常具有更短的使用时间限制。 * 使用预先配置好的虚拟机：预先配置好的虚拟机通常具有更长的使用时间限制。 * 使用 GPU 共享： GPU 共享允许多个实例共享一个 GPU，从而减少了每个实例的使用时间。 * 使用任务调度：任务调度可以自动启动和停止实例，以优化 GPU 使用。 * 使用 Cloud Functions： Cloud Functions 是无服务器函数，可以按需调用，从而避免了持续使用 GPU 的需求。谷歌云端平台上的 GPU 使用时间限制对于有效管理和优化 GPU 资源非常重要。通过了解这些限制并采取适当的措施，用户可以最大限度地利用他们的 GPU 资源并防止出现意外的实例关闭。
最后更新：2024-11-28 01:11:40