随着人工智能(AI)、机器学习(ML)、科学计算和图形密集型应用的蓬勃发展，单纯依靠CPU已难以满足日益增长的计算需求。图形处理单元(GPU)和张量处理单元(TPU)等硬件加速器应运而生。Google Compute Engine (GCE) 提供了丰富的GPU和TPU选项，让用户能够按需获取强大的并行计算能力。本文将探讨如何在GCE上有效利用这些加速器，覆盖选型、管理、驱动安装及常见应用场景。
一、 GCE 上的 GPU 产品线
GCE支持挂载多种NVIDIA GPU，以满足不同性能和成本需求：
NVIDIA T4: 基于Turing架构，是性价比较高的通用型GPU。非常适合AI推理、轻量级训练、图形渲染和虚拟工作站(vWS)。支持INT8/FP16精度，推理性能优越。
NVIDIA L4: 基于Ada Lovelace架构，是T4的继任者，提供显著提升的AI推理(支持FP8)、视频处理和图形性能。是目前主流推理和图形工作负载的理想选择。
NVIDIA V100: 基于Volta架构，曾是高性能计算和AI训练的主力，提供强大的双精度(FP64)性能，适用于科学计算和复杂的模型训练。
NVIDIA A100 (40GB & 80GB): 基于Ampere架构，是当前AI训练和HPC领域的旗舰级GPU。提供极高的单精度(FP32)和混合精度(TF32, FP16, Bfloat16)性能，支持MIG(多实例GPU)技术，可将单个A100划分为多个独立的GPU实例，提高利用率。80GB版本提供更大的显存容量，适合处理超大模型和数据集。
用户可以在创建GCE实例时选择挂载一个或多个相同类型的GPU(不支持混合挂载)。GPU实例通常属于特定的机器系列(如N1通用型、A2加速器优化型、G2加速器优化型)。
二、 Cloud TPU：Google 自研 AI 加速器
除了NVIDIA GPU，GCP还提供自研的Cloud TPU，专为加速大规模机器学习训练和推理而设计：
TPU Pods: Cloud TPU以Pod的形式提供，由多个TPU芯片通过高速互联网络连接而成，可提供惊人的计算能力(PetaFLOPS级别)。非常适合训练超大型模型(如大型语言模型LLM)。
与GCE协同: 用户通常通过GCE实例作为“宿主”(Host)来访问和控制TPU资源。TensorFlow、PyTorch和JAX等主流框架都对Cloud TPU提供了良好的支持。
成本效益: 对于特定类型的ML工作负载(尤其是大规模训练)，TPU可能提供比GPU更高的性价比。
三、 在 GCE 上管理和使用加速器
驱动安装: 使用GPU或TPU前，必须在GCE实例上安装相应的驱动程序和软件库(如NVIDIA驱动、CUDA Toolkit、cuDNN;或TPU软件栈)。GCP提供了方便的选项：
使用预配置的深度学习虚拟机镜像 (Deep Learning VM Image): 这些镜像预装了主流ML框架、NVIDIA驱动、CUDA等，开箱即用，是最高效的方式。
手动安装: 对于自定义环境，可以按照Google Cloud文档指引手动下载和安装驱动程序。需要注意驱动版本与CUDA版本、框架版本的兼容性。
配额管理: GPU和TPU属于稀缺资源，使用前需要确保项目拥有足够的配额。可以通过GCP控制台申请增加配额。
监控: 利用Cloud Monitoring监控GPU的利用率、显存使用情况、温度等指标，了解资源消耗和性能状况。
维护事件处理: GPU实例同样支持GCE的维护策略。可以选择在维护事件期间终止实例(默认)或自动重启。对于需要长时间运行的训练任务，需要考虑检查点(Checkpointing)机制以应对可能的重启。
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四、 典型应用场景
AI/ML 训练: 利用A100、V100 GPU或Cloud TPU进行大规模深度学习模型训练。
AI/ML 推理: 利用T4、L4 GPU或TPU进行低延迟、高吞吐量的模型推理服务部署。
高性能计算 (HPC): 利用V100、A100的FP64性能进行科学模拟、计算流体动力学、分子动力学等。
虚拟工作站 (vWS) / 远程桌面: 利用T4、L4 GPU为设计师、工程师提供高性能的云端图形工作站，运行CAD、CAE、媒体编辑等专业软件。
图形渲染: 利用GPU加速电影、动画、建筑可视化等场景的渲染过程。
视频转码与处理: 利用L4等GPU的专用硬件编解码引擎加速视频处理流程。
五、 成本考量
GPU和TPU实例的成本相对较高。优化成本的关键在于：
按需使用: 只在需要时启动GPU/TPU实例，任务完成后及时关闭。
选择合适的型号: 根据实际需求选择性能和成本最匹配的加速器型号。
利用可抢占/Spot实例: 对于容错性强的训练或批处理任务，使用可抢占/Spot GPU实例可大幅降低成本(折扣高达60-91%)。
利用MIG技术 (A100): 通过MIG将单个A100 GPU划分为多个小实例，提高利用率。
承诺使用折扣 (CUDs): 对于长期稳定的GPU/TPU需求，购买承诺使用折扣可获得显著优惠。
总结
Google Compute Engine通过提供多样化的NVIDIA GPU和自研的Cloud TPU，为计算密集型和图形密集型应用提供了强大的硬件加速能力。理解不同加速器的特性、掌握在GCE上管理和使用它们的方法、并结合应用场景进行合理选型和成本优化，是充分释放这些加速器潜能的关键。无论是驱动AI创新、加速科学发现，还是提升图形处理效率，GCE上的GPU和TPU都能为用户提供按需获取、弹性伸缩的强大算力支持。
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