Google cloud platform 实例组赢得'；无法使用GPU创建实例：资源不足

我可以手动使用NVIDIA-K80创建实例，但我的实例组会在实例上显示警告：

实例'Instance-6lqk'创建失败：区域'projects/my project/zones/us-central1-a'没有足够的可用资源来满足请求。请尝试其他区域，或稍后再试。

---

注意：两者都是在同一个区域中创建的

我从一个实例创建了我的实例组

使用下面Google文档中的相同示例：

gcloud beta compute instance-templates create gpu-template \
--machine-type n1-standard-2 \
--boot-disk-size 250GB \
--accelerator type=nvidia-tesla-k80,count=1 \
--image-family ubuntu-1604-lts --image-project ubuntu-os-cloud \
--maintenance-policy TERMINATE --restart-on-failure \
--metadata startup-script='#!/bin/bash
echo "Checking for CUDA and installing."
# Check for CUDA and try to install.
if ! dpkg-query -W cuda-9-0; then
  curl -O http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_9.0.176-1_amd64.deb
  dpkg -i ./cuda-repo-ubuntu1604_9.0.176-1_amd64.deb
  apt-get update
  apt-get install cuda-9-0 -y
fi'

但是，我在创建GPU实例时发现了一些建议。确保你在区域中有必要的配额，Michael评论了GPU限制

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希望它能对你有用

我从一个实例创建了我的实例组

使用下面Google文档中的相同示例：

gcloud beta compute instance-templates create gpu-template \
--machine-type n1-standard-2 \
--boot-disk-size 250GB \
--accelerator type=nvidia-tesla-k80,count=1 \
--image-family ubuntu-1604-lts --image-project ubuntu-os-cloud \
--maintenance-policy TERMINATE --restart-on-failure \
--metadata startup-script='#!/bin/bash
echo "Checking for CUDA and installing."
# Check for CUDA and try to install.
if ! dpkg-query -W cuda-9-0; then
  curl -O http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_9.0.176-1_amd64.deb
  dpkg -i ./cuda-repo-ubuntu1604_9.0.176-1_amd64.deb
  apt-get update
  apt-get install cuda-9-0 -y
fi'

但是，我在创建GPU实例时发现了一些建议。确保你在区域中有必要的配额，Michael评论了GPU限制

希望它能对你有用

（为谷歌工作）

您收到的错误消息表明您做的一切都是正确的，但是区域无法满足您的请求。在一个区域内，由于各种原因，这种情况时有发生。我的建议是使用多个区域和/或多个区域，这样，如果在一个区域发生这种情况，您只需在另一个区域创建容量即可

注意，我们的许多抢占式GPU用户希望在许多GPU上运行大型工作负载，他们就是这样做的。在多个区域中请求配额，并运行多区域实例组，以便有最好的机会访问尽可能多的容量

（为谷歌工作）

您收到的错误消息表明您做的一切都是正确的，但是区域无法满足您的请求。在一个区域内，由于各种原因，这种情况时有发生。我的建议是使用多个区域和/或多个区域，这样，如果在一个区域发生这种情况，您只需在另一个区域创建容量即可

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注意，我们的许多抢占式GPU用户希望在许多GPU上运行大型工作负载，他们就是这样做的。在多个区域中请求配额，并运行多区域实例组，以便有最好的机会访问尽可能多的容量

你试过改变区域吗？也许改变云提供商！我无法更改区域。您是否尝试更改区域？可能更改云提供商！我不能改变区域。