Použití GPU s clusterovanými virtuálními počítači

Platí pro: Azure Stack HCI, verze 21H2

Toto téma obsahuje informace o tom, jak používat grafické procesory (GPU) s clusterovanými virtuálními počítači, které používají operační systém Azure Stack HCl k poskytování akcelerace GPU pro úlohy v clusterových virtuálních počítačích.

Počínaje verzí 21H2 služby Azure Stack HCI můžete do clusteru Azure Stack HCI zahrnout grafické procesory a zajistit tak akceleraci GPU pro úlohy spuštěné v clusterovaných virtuálních počítačích. Toto téma popisuje základní požadavky této funkce a jejich nasazení.

Akcelerace GPU se poskytuje prostřednictvím přiřazení diskrétního zařízení (DDA), známého také jako průchozího GPU, což umožňuje vyhradit jednu nebo více fyzických GPU na virtuální počítač. Clusterované virtuální počítače můžou využívat akceleraci GPU a možnosti clusteringu, jako je vysoká dostupnost prostřednictvím převzetí služeb při selhání. Virtuální počítače migrace za provozu se momentálně nepodporují, ale virtuální počítače se dají automaticky restartovat a umístit tam, kde jsou v případě selhání k dispozici prostředky GPU.

Požadavky

Pro začátek budete potřebovat cluster Azure Stack HCI s nejméně dvěma servery a spuštěným prostředím Azure Stack HCI verze 21H2. Budete také potřebovat GPU, které jsou fyzicky nainstalované na každém serveru v clusteru.

Poznámka

Katalog Azure Stack HCI ještě neindikuje kompatibilitu GPU ani informace o certifikaci. Postupujte podle pokynů výrobce pro instalaci GPU.

Pokyny k použití

tato část popisuje kroky nutné k použití centra pro správu Windows nebo Windows PowerShell k přípravě clusterových serverů pro použití GPU. Jednomu nebo více virtuálním počítačům můžete přiřadit fond zdrojů s clusterovým PROCESORem a odebrat virtuální počítač z clusterovaného fondu zdrojů GPU. K otestování automatického restartování můžete použít taky PowerShell.

použití centra pro správu Windows

pomocí centra pro správu Windows připravte cluster, přiřaďte virtuální počítač k fondu zdrojů gpu a zrušte přiřazení virtuálního počítače ke fondu zdrojů gpu.

Příprava clusteru a přiřazení virtuálního počítače ke fondu zdrojů GPU:

  1. V nabídce nástroje v části rozšířenívyberte GPU a otevřete nástroj.

    snímek obrazovky s nástrojem GPU v centru pro správu Windows

  2. Na hlavní stránce Nástroje vyberte kartu fondy GPU a pak vyberte vytvořit fond GPU.

    snímek obrazovky se stránkou vytvoření fondů GPU v centru pro správu Windows

  3. Na stránce Nový fond GPU zadejte následující příkaz a potom vyberte Uložit:

    1. Název serveru
    2. Název fondu GPU
    3. GPU , které chcete přidat do fondu

    snímek obrazovky nové stránky fondu GPU v centru pro správu Windows a zadat servery, název fondu a gpu

    Po dokončení procesu obdržíte výzvu s výzvou, která zobrazuje název nového fondu GPU a hostitelského serveru.

  4. Na stránce přiřadit virtuální počítač k fondu GPU zadejte následující a potom vyberte přiřadit:

    1. Název serveru
    2. Název fondu GPU
    3. Virtuální počítač , ke kterému chcete přiřadit GPU z fondu GPU

    V případě, že chcete určit požadavky na prostředky pro jeden grafický procesor, můžete také definovat pokročilé hodnoty nastavení pro prostory v/v (MMIO) mapované paměti.

    snímek obrazovky přiřazení virtuálního počítače ke fondu gpu v Windows centru pro správu, kde přiřadíte virtuální počítač k GPU z fondu GPU

    Po dokončení procesu se zobrazí výzva s potvrzením, že jste úspěšně přiřadili GPU z fondu zdrojů GPU k virtuálnímu počítači, který se zobrazí v části přiřazené virtuální počítače.

    Snímek obrazovky s výzvou k úspěchu zobrazující GPU přiřazený k virtuálnímu počítači a virtuální počítač zobrazující se v rámci přiřazených virtuálních počítačů

Zrušení přiřazení virtuálního počítače z fondu zdrojů GPU:

  1. Na kartě fondy GPU vyberte GPU, pro kterou chcete zrušit přiřazení, a pak vyberte zrušit přiřazení virtuálního počítače.

  2. Na stránce Zrušit přiřazení virtuálního počítače ze fondu GPU zadejte do pole seznam virtuálních počítačů název virtuálního počítače a pak vyberte zrušit přiřazení.

    Snímek obrazovky zrušení přiřazení virtuálního počítače ze fondu GPU ukazující, že virtuální počítač bude nepřiřazený

    Po dokončení procesu se zobrazí výzva k potvrzení, že virtuální počítač byl nepřiřazený z fondu GPU a v části stav přiřazení zobrazuje GPU k dispozici (Nepřiřazeno).

Použití prostředí PowerShell

K přípravě clusteru použijte PowerShell, přiřaďte virtuální počítač k fondu zdrojů GPU a otestujte automatické restartování.

Příprava clusteru

Připraví GPU na každém serveru instalací ovladačů pro zmírnění zabezpečení na každý server, zakázání GPU a odpojení od hostitele podle pokynů v tématu nasazení grafických zařízení pomocí diskrétního přiřazení zařízení. V závislosti na dodavateli hardwaru možná budete muset nakonfigurovat také požadavky na licencování GPU.

  1. Na každém serveru, který bude obsahovat prostředky clusterového GPU, vytvořte nový prázdný fond zdrojů. Nezapomeňte zadat stejný název fondu na každém serveru.

    V prostředí PowerShell spusťte následující rutinu jako správce:

     New-VMResourcePool -ResourcePoolType PciExpress -Name "GpuChildPool"
    
  2. Přidejte odpojené GPU z každého serveru do fondu zdrojů, který jste vytvořili v předchozím kroku.

    V prostředí PowerShell spusťte následující rutiny:

     $gpu = Get-VMHostAssignableDevice
    
     Add-VMHostAssignableDevice -HostAssignableDevice $gpu -ResourcePoolName "GpuChildPool"
    

Nyní máte fond zdrojů v rámci clusteru (s názvem GpuChildPool ), který je naplněný pomocí přiřazovatelné GPU. Cluster bude tento fond používat k určení umístění virtuálního počítače pro všechny spuštěné nebo přesunuté virtuální počítače, které jsou přiřazené k fondu zdrojů GPU.

Přiřazení virtuálního počítače ke fondu zdrojů GPU

Nejdřív buď vytvořte nový virtuální počítač ve svém clusteru, nebo Najděte existující virtuální počítač.

Připravte virtuální počítač na DDA tím, že nastavíte jeho chování mezipaměti, zastavíte akci a namapované paměti (MMIO) podle pokynů v tématu nasazení grafických zařízení pomocí diskrétního přiřazení zařízení.

  1. Nakonfigurujte výchozí akci offline prostředku virtuálního počítače clusteru jako force-shutdown místo save .

    V prostředí PowerShell spusťte následující rutinu:

     Get-ClusterResource -name vmname | Set-ClusterParameter -Name "OfflineAction" -Value 3
    
  2. Přiřaďte k virtuálnímu počítači fond zdrojů, který jste vytvořili dříve. Deklaruje se ke clusteru, který virtuální počítač vyžaduje přidělené zařízení z fondu, GpuChildPool když je buď spuštěný, nebo přesunutý.

    V prostředí PowerShell spusťte následující rutinu:

     $vm | Add-VMAssignableDevice -ResourcePoolName "GpuChildPool"
    

    Poznámka

    Pokud chcete k virtuálnímu počítači přidat víc než jeden grafický procesor, nejdřív ověřte, jestli má fond zdrojů k dispozici víc než jeden dostupný grafický procesor, a pak znovu spusťte předchozí příkaz.

Pokud virtuální počítač spustíte nyní, cluster zajistí jeho umístění na serveru s dostupnými prostředky GPU z tohoto fondu na úrovni clusteru. Cluster taky přiřadí GPU k virtuálnímu počítači přes DDA, což umožňuje pøístup k GPU z úloh uvnitř virtuálního počítače.

Poznámka

Také je potřeba nainstalovat ovladače od výrobce GPU do virtuálního počítače, aby aplikace na virtuálním počítači mohly využívat GPU přiřazené k těmto procesorům.

Přiřazený grafický procesor můžete také odebrat z virtuálního počítače. Provedete to tak, že v PowerShellu spustíte následující rutinu:

 Get-VMAssignableDevice -VMName $vm | Where-Object { $_.ResourcePoolName -eq "GpuChildPool" } | Remove-VMAssignableDevice

Převzetí služeb při selhání virtuálního počítače s přiřazeným grafickým procesorem

Pokud chcete otestovat schopnost clusteru zajistit dostupnost úlohy GPU, udělejte na serveru, na kterém běží virtuální počítač s přiřazeným grafickým procesorem, vyprazdňování operace. Pokud chcete vyprázdnit Server, postupujte podle pokynů v tématu Postup údržby clusteru s podporou převzetí služeb při selhání Cluster bude restartovat virtuální počítač na jiném serveru v clusteru, pokud má jiný server dostatek dostupných prostředků GPU ve fondu, který jste vytvořili.

Další kroky

Další informace najdete v tématu také: