Google Cloud AI Platform训练作业K80配额不足，需提升何种配额？

调整方向与操作步骤 #

• 确认作业的GPU资源类型配置
  检查训练作业是否误指定使用承诺型预留GPU资源。如果作业绑定了Committed Use Reservation，而你的默认承诺配额为0，就会触发报错。修改作业提交命令或配置文件，明确指定使用按需型GPU，避免调用承诺型资源。
• 核对区域级按需GPU配额
  进入IAM与管理控制台的配额页面，筛选us-central-1区域，找到NVIDIA K80 GPUs（区域级按需配额）条目，确认当前可用配额≥1。若实际可用额度不足，重新提交配额提升申请。
• 检查全局GPU配额的占用情况
  全局GPUs (all regions)配额是所有区域的总限额，若其他区域已占用部分额度，可能导致us-central-1区域的可用额度被限制。查看该配额的已使用量，确保剩余额度能覆盖本次作业的1个K80请求。
• 申请调整承诺型配额
  Committed NVIDIA K80 GPUs（default）属于承诺型配额，无法自行编辑。如果作业确实需要使用承诺型资源，通过Google Cloud官方支持渠道提交申请，说明需求后由官方调整该配额。
• 临时切换GPU类型或区域
  若K80配额问题暂时无法解决，可尝试将训练作业切换为其他可用GPU类型（如T4、P100），或更换到其他有充足K80配额的区域（如us-east-1），先保证作业正常运行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hipety Hopit