この記事は、AWS EC2 上に Google Colaboratory のローカルランタイムを作成すると同じ事をGoogle Cloud Platform(GCP)で行う記事です。

GCPには、NVIDIAの公式イメージがあるのでそれを使います。
また、GPUを使うために申請が必要なので、その日のうちに使いはじめることはできません。

https://cloud.google.com/sdk/ を参考に、Google Cloud SDKをインストール
$ gcloud auth login を実行し、ログインしておく
https://ngc.nvidia.com にサインアップ
https://ngc.nvidia.com/configuration/api-key でAPIキーを作成（後で使うのでメモっておく）
https://console.cloud.google.com/ を開く
上部のプロジェクトの選択で▼を押し、今回使うプロジェクトを選択、または新規作成
quotaのページか利用するZONEにチェックを入れる（例によって、usのZONEの方が料金が安いです）
上部の「割り当てを編集」をクリック
電話番号を入れ、次へをクリック
新しい割り当て上限を入力。とりあえず、1にする
リクエストの説明は、"For machine learning"で十分。（たぶん数が少ない場合は）
申請が通るのを待つ。。。
Cloud Launcher の NVIDIA GPU Cloud Imageのページを開く
COMPUTE ENGINE 上で起動、をクリック
ZONEから、申請の通ったZONEを選ぶ
GPUの下にある、"Did you check for GPU quota?"のテキストボックスにYESと入力
必要なら、CPU、メモリー、ストレージなどを選ぶ
デプロイをクリック
デプロイが完了するのを待つ
VMインスタンスのコンソールを開き、gcloudコマンドを表示をクリックし、gcloudコマンドをコピー
$ gcloud compute --project "colab-local-1" ssh --zone "us-west1-b" "nvidia-ngc-image-1-vm" のようなコマンドがコピーされるので、ターミナルに貼り付け、末尾に -- -L 8081:localhost:8081を追加
- 例） $ gcloud compute --project "colab-local-1" ssh --zone "us-west1-b" "nvidia-ngc-image-1-vm" -- -L 8081:localhost:8081
つながると、"Please enter your NGC APIkey to login to the NGC Registry:"と聞かれるので、 https://ngc.nvidia.com/configuration/api-key で作成したAPIキーを貼り付け
$ screen でGNU Screenを起動
docker で cloab のローカルインスタンスを起動

$ docker run --runtime=nvidia -it --rm -p 8081:8081 --cap-add SYS_ADMIN --device /dev/fuse \
             --security-opt apparmor=unconfined ikeyasu/colab-local:latest