谷歌云资源耗尽，加速器不足答案

【问题标题】：Google cloud resource exhausted, insufficient accelerators谷歌云资源耗尽，加速器不足
【发布时间】：2019-03-25 07:01:39
【问题描述】：

我正在尝试在 gcloud 上运行 ML 训练，但不断收到此错误

ERROR: (gcloud.ml-engine.jobs.submit.training) RESOURCE_EXHAUSTED: Field: scale_tier Error: Insufficient accelerators are available in region US-EAST4 to schedule the job which requests 1 K80 accelerators. Please wait and try again or else try submitting your job to a different region.
    - '@type': type.googleapis.com/google.rpc.BadRequest
      fieldViolations:
      - description: Insufficient accelerators are available in region US-EAST4 to schedule
          the job which requests 1 K80 accelerators. Please wait and try again or else
          try submitting your job to a different region.
        field: scale_tier

等待和切换区域/区域后，结果是一样的。交通真的到处都是这么高，还是我做错了什么？是否有任何可用的监控/资源工具来检查空闲插槽？

【问题讨论】：

标签： google-cloud-platform google-cloud-ml

【解决方案1】：

US-EAST4 没有 K80 加速器。下表列出了加速器以及它们在哪些地区可用：

https://cloud.google.com/compute/docs/gpus/

我建议尝试 US-EAST1。您也可以试试 US-CENTRAL。

我将使用我们的内部问题跟踪器来调查在这种情况下改进错误消息的可能性：在没有这些加速器的区域与有加速器的区域请求加速器之间存在差异，但它们都在使用中。

【讨论】：

谢谢。由于链接，我会接受这个。还有一件事，我们是否必须使用与 gsutil 调用相同的存储桶区域？
没有。您的数据可以在任何地方。但是，您确实希望使数据尽可能接近您的训练过程，以最大程度地减少延迟。多区域存储桶确实会尝试优化数据的放置，并且对于您运行作业的位置应该相当稳健。