在 TPU 上使用 Cloud ML Engine 运行 TensorFlow 训练器会产生 google.rpc.QuotaFailure答案

【问题标题】：Running TensorFlow trainer with Cloud ML Engine on TPU produces google.rpc.QuotaFailure在 TPU 上使用 Cloud ML Engine 运行 TensorFlow 训练器会产生 google.rpc.QuotaFailure
【发布时间】：2018-06-06 18:35:07
【问题描述】：

我使用scaleTier: BASIC 在 Cloud ML Engine 上开发了一个 TensorFlow 模型。

使用scaleTier: BASIC_GPU 在 GPU 上实验性地运行它的训练器可以正常工作。但是尝试使用 scaleTier: BASIC_TPU 在 TPU 上运行它会产生以下错误消息：

type.googleapis.com/google.rpc.QuotaFailure
The request for 1 TPU_V2 accelerators exceeds the allowed maximum
of 30 K80, 30 P100.

这个限制来自哪里，可以取消吗？通过启用另一个 API 或增加我的初始预算？

【问题讨论】：

标签： tensorflow gpu google-cloud-ml google-cloud-tpu

【解决方案1】：

作为announced at Google Cloud Next '18，Cloud TPU 现在是available to everyone，没有白名单。

要为 Cloud ML Engine 启用它们，请转到此处：

https://cloud.google.com/ml-engine/docs/tensorflow/using-tpus

...向下滚动到“授权您的 Cloud TPU 访问您的项目”标题，然后按照那里的说明进行操作。简而言之，您需要向您创建的 TPU 提供资源的 IAM 访问权限。

【讨论】：

【解决方案2】：

我尝试了同样的事情并得到了同样的结果。该文档暗示 TPU 可供所有人使用，但事实并非如此。据我所知，您必须specially request TPU 访问（我填写了请求但没有得到回复）。

【讨论】：

是的，这也是我的初步结论。
1. Cloud ML Engine TPU 处于 Alpha 阶段，它只是白名单。如果您想尝试一下，请通过 cloudml-feedback@google.com 与我们联系。 2. Cloud TPU 是一个不同的产品，它有自己的 TPU alpha。两种产品都提供 TPU。 Cloud ML Engine 提供托管服务，而 Cloud TPU 提供带有 TPU 的原始 VM。