DARAM BLOG

접속은 그냥 생성된 VM 아래에 SSH 버튼누르면되고

다운로드및 업로드는 저위에 업로드,다운로드 아이콘 누르면됨. 

엄청 간단..!

(파일안에 파일들이 많을때 다운로드가 안되고 그냥 집파일로 만든다음 집파일 절대경로(pwd) 입력해줬더니 다운로드됨)

sudo apt-get install zip unzip
zip test.zip ./*

GPU(all region) quota 0->1로 설정했다고 끝이아님. 

문제는 다음과같았는데

1) A100 GPU 쓰기위해  기본 아이오와 리전을 선택했더니 이미 꽉 찼다고 안됨

2) 그외 리전을 선택했더니 quota limit 0 이라고 안됨

살펴봤더니 앞에서 GPU(all region) quota 0->1로 설정한게 모든 리전에서 할당량이 0->1로 바뀐게 아니였음. 

**A100 GPU를 사용할수 있는 리전이 다음과같다고 뜬다.

IAM -> 할당량 -> 필터 누르고 -> 할당량 : nvidia A100 GPUS 검색하면 아래그림과같이 어떤건 한도가 0 , 어떤간 무제한인걸 확인할수 있다. 

( 아래 그림은 할당 요청한상태라 몇몇개가 1로 바꿔져있는것임. )

할당량 증가해야하는 리전만 선택한다음 -> 위에 할당량 수정 클릭 -> 할당량1 입력한다음 제출하면, 5분안에 할당완료 메일이 온다. 

GCP에서 처음으로 GPU 인스턴스가 생성되었다. 맨날 용량부족만 보다가 감격......

CLI 연결하기

https://cloud.google.com/sdk/docs/quickstart?hl=ko#linux 참조

1. 맥 : google-cloud-sdk-367.0.0-darwin-x86_64.tar.gz 다운로드
2. ./google-cloud-sdk/install.sh 로 설치
3. ./google-cloud-sdk/bin/gcloud init 로 초기화
4. gcloud init
5. 확인용 gcloud auth list / gcloud config list / gcloud info

(** region : 본인은 us-central1-a 사용 )

이미지 찾기

https://cloud.google.com/deep-learning-vm/docs/images 참조

gcloud compute images list \
        --project deeplearning-platform-release \
        --no-standard-images

ㄴ결과값 너무많아서 보기 힘듬

cu100-ubuntu-1804 를 검색 (cuda10, ubuntu18 )

⇒ ‘common-cu100-ubuntu-1804’

아래 명령어로 해당 인스턴스 검색 (cuda10 깔려있고, 텐서플로우는 없는듯하다)

gcloud compute images describe-from-family common-cu100-ubuntu-1804 \
    --project deeplearning-platform-release

GCP 는 region 마다 사용가능한 GPU가 모두 다르다. 아래 링크에서 확인가능

https://cloud.google.com/compute/docs/gpus/gpu-regions-zones

사용하기 앞서서 본인 GPU quotas 할당량을 살펴보면 , 그와중에 어디는 허용이고 어디는 허용 불가능이고 해서 region -> 사용가능한 GPU 뭐있나 -> 해당리전의 GPU quotas =1 인지  하나하나 맞춰보기 너무 헷갈리고 에러도 나고 해서

리전에서 사용가능한 GPU를 모두 사용할수있게 신청했다.

IAM -> Quotas 들어가서 GPU(all region) 검색후 선택 -> 할당량 수정 누름된다.

사용하려는 이유를 함꼐 써서 제출하면 된다.

보냈는데 1분안에 답이 왔다.

그럼 전에는 한도가 0 이였던게 요청후에는 1로 늘어나있는거러 확인가능하다.