Sono disponibili immagini Deep Learning VM Image specifiche per soddisfare la tua scelta di framework e processore. Al momento sono disponibili immagini che supportano PyTorch e il computing generico ad alte prestazioni, con versioni per flussi di lavoro abilitati per GPU. Per trovare l'immagine che ti interessa, consulta la tabella riportata di seguito.
Scegliere una famiglia di immagini
Scegli una famiglia di immagini VM di Deep Learning in base al framework
e al processore di cui hai bisogno.
La tabella seguente elenca le versioni più recenti delle famiglie di immagini,
organizzate per tipo di framework.
Per ottenere la versione più recente di un'immagine, crea un'istanza
facendo riferimento a una famiglia di immagini con latest nel nome.
Se hai bisogno di una versione specifica del framework, vai a Versioni del framework
supportate.
| Framework | Processore | Nome o nomi della famiglia di immagini |
|---|---|---|
| Livelli | GPU |
common-cu129-ubuntu-2404-nvidia-580common-cu129-ubuntu-2204-nvidia-580 |
| PyTorch | GPU |
pytorch-2-9-cu129-ubuntu-2404-nvidia-580pytorch-2-9-cu129-ubuntu-2204-nvidia-580 |
Scegliere un sistema operativo
Ubuntu 22.04 e 24.04 sono versioni del sistema operativo supportate e le immagini includono il driver NVIDIA versione 580.
Sono indicate dai suffissi -ubuntu-2204-nvidia-580 e -ubuntu-2404-nvidia-580
nel nome della famiglia di immagini (vedi Elenco di tutte le versioni
disponibili).
Tutte le immagini Debian sono state ritirate.
Tutte le immagini attive supportano gli acceleratori GPU A3 Ultra.
Immagini PyTorch
Le famiglie di immagini PyTorch forniscono una distribuzione ottimizzata di PyTorch e PyTorch Lightning. Google Cloud
Specifica di una versione dell'immagine
Puoi riutilizzare la stessa immagine anche se l'ultima è più recente. Ciò può essere utile, ad esempio, se stai tentando di creare un cluster e vuoi assicurarti che le immagini utilizzate per creare nuove istanze siano sempre le stesse. Non devi utilizzare il nome della famiglia di immagini in questa situazione perché, se l'ultima immagine viene aggiornata, avrai immagini diverse su alcune istanze del cluster.
In alternativa, puoi determinare il nome esatto dell'immagine, incorporare il numero di versione e quindi utilizzare quell'immagine specifica per generare nuove istanze nel cluster.
Per scoprire il nome esatto dell'ultima immagine, utilizza il seguente comando in Google Cloud CLI con il tuo terminale preferito o in Cloud Shell. Sostituisci IMAGE_FAMILY con il nome della famiglia di immagini per cui vuoi trovare il numero di versione più recente.
gcloud compute images describe-from-family IMAGE_FAMILY \
--project deeplearning-platform-releaseCerca il campo name nell'output e utilizza il nome dell'immagine indicato
quando crei nuove istanze.
Versioni del framework supportate
La VM di Deep Learning supporta ogni versione del framework in base a una pianificazione per ridurre al minimo le vulnerabilità della sicurezza. Esamina le norme di supporto del framework Deep Learning VM per comprendere le implicazioni delle date di fine supporto e fine disponibilità.
Se hai bisogno di un framework o di una versione di CUDA specifici, consulta le tabelle seguenti. Per trovare un VERSION_DATE specifico per un'immagine, consulta Elenco delle versioni disponibili.
Versioni di base
Tutte le immagini basate sulla CPU sono state ritirate.
| Versione framework ML | Versione patch attuale | Acceleratori supportati | Data di fine della patch e del supporto | Data di fine disponibilità | Nome famiglia immagini |
|---|---|---|---|---|---|
| Base-cu129 (Python 3.12 / Ubuntu 24.04) | CUDA 12.9 | GPU (CUDA 12.9) | 4 agosto 2028 | 4 agosto 2028 | common-cu129-ubuntu-2404-nvidia-580-VERSION_DATE |
| Base-cu129 (Python 3.12 / Ubuntu 22.04) | CUDA 12.9 | GPU (CUDA 12.9) | 4 agosto 2028 | 4 agosto 2028 | common-cu129-ubuntu-2204-nvidia-580-VERSION_DATE |
| Base-cu128 (Python 3.10 / Ubuntu 22.04) | CUDA 12.8 | GPU (CUDA 12.8) | 13 aprile 2026 | 13 aprile 2027 | common-cu128-ubuntu-2204-nvidia-570-VERSION_DATE |
| Base-CPU (Python 3.10 / Debian 11) | Non applicabile (N/A) | Solo CPU | 1° luglio 2024 | 1° luglio 2025 | common-cpu-VERSION_DATE-debian-11 |
| Base-cu124 (Python 3.10) | CUDA 12.4 | GPU (CUDA 12.4) | 1° aprile 2025 | 1° aprile 2026 | common-cu124-VERSION_DATE-debian-11-py310 |
| Base-cu123 (Python 3.10) | CUDA 12.3 | GPU (CUDA 12.3) | 19 ottobre 2024 | 19 ottobre 2025 | common-cu123-VERSION_DATE-debian-11-py310 |
| Base-cu122 (Python 3.10) | CUDA 12.2 | GPU (CUDA 12.2) | 28 giugno 2024 | 28 giugno 2025 | common-cu122-VERSION_DATE-debian-11-py310 |
| Base-cu121 (Python 3.10) | CUDA 12.1 | GPU (CUDA 12.1) | 28 febbraio 2024 | 28 febbraio 2025 | common-cu121-VERSION_DATE-debian-11-py310 |
| Base-cu118 (Python 3.10) | CUDA 11.8 | GPU (CUDA 11.8) | 1° luglio 2024 | 1° luglio 2025 | common-cu118-VERSION_DATE-debian-11-py310 |
| Base-cu113 (Python 3.10) | CUDA 11.3 | GPU (CUDA 11.3) | 1 gen 2024 | 1 gen 2025 | common-cu113-VERSION_DATE-debian-11-py310 |
| Base-cu113 (Python 3.7) | CUDA 11.3 | GPU (CUDA 11.3) | 1° set 2023 | 1° set 2024 | common-cu113-VERSION_DATE-py37 |
| Base-cu110 (Python 3.7) | CUDA 11.0 | GPU (CUDA 11.0) | 1° set 2023 | 1° set 2024 | common-cu110-VERSION_DATE-py37 |
| Base-CPU (Python 3.7) | Non applicabile (N/A) | Solo CPU | 1° set 2023 | 1° set 2024 | common-cpu-VERSION_DATE-debian-10 |
Versioni di PyTorch
| Versione framework ML | Versione patch attuale | Acceleratori supportati | Data di fine della patch e del supporto | Data di fine disponibilità | Nome famiglia immagini |
|---|---|---|---|---|---|
| 2.9 (Python 3.12 / Ubuntu 24.04) | 2.9.0 | CUDA 12.9 | 4 agosto 2028 | 4 agosto 2028 | pytorch-2-9-cu129-ubuntu-2404-nvidia-580-VERSION_DATE |
| 2.9 (Python 3.12 / Ubuntu 22.04) | 2.9.0 | CUDA 12.9 |