Tamaños de máquinas virtuales optimizadas para GPU

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Se aplica a: ✔️ Máquinas virtuales Linux ✔️ Máquinas virtuales Windows ✔️ Conjuntos de escalado flexibles ✔️ Conjuntos de escalado uniformes

Sugerencia

Pruebe la herramienta Selector de máquinas virtuales para buscar otros tamaños que se adapten mejor a la carga de trabajo.

Los tamaños de máquina virtual optimizada para GPU son máquinas virtuales especializadas con GPU individuales, múltiples o fraccionarias. Estos tamaños están diseñados para cargas de trabajo de proceso intensivo, uso intensivo de gráficos y visualización. En este artículo se proporciona información sobre el número y el tipo de GPU, vCPU, discos de datos y NIC, así como el rendimiento de almacenamiento y el ancho de banda de red para tamaños de esta serie.

  • Los tamaños de las series NCv3 y NC T4_v3 se han optimizado en las aplicaciones de procesos intensivos con aceleración de GPU. Algunos ejemplos son las simulaciones y las aplicaciones basadas en CUDA y en OpenCL, la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo. La serie NC T4 v3 se centra en las cargas de trabajo de inferencia que incluyen la GPU NVIDIA Tesla T4 y el procesador AMD EPYC2 Rome. La serie NCv3 se centra en las cargas de trabajo de procesos e IA de alto rendimiento e incorpora la GPU de NVIDIA Tesla V100.

  • Los tamaños de serie NC 100 v4 se centran en la carga de trabajo de entrenamiento e inferencia por lotes de la inteligencia artificial de rango medio. La serie NC A100 v4 ofrece flexibilidad para seleccionar una, dos o cuatro GPU NVIDIA A100 de 80GB PCIe Tensor Core por máquina virtual para usar la aceleración de GPU de tamaño adecuado para la carga de trabajo.

  • Los tamaños de la serie ND A100 v4 se centran en el entrenamiento profundo de escalabilidad vertical y escalabilidad horizontal y las aplicaciones de HPC aceleradas. La serie ND A100 v4 emplea 8 GPU NVIDIA A100 TensorCore, cada una con una conexión HDR Gigabit Mellanox InfiniBand de 200 Gigabits y 40 GB de memoria de GPU.

  • Tamaños de máquina virtual de la serie NGads V620 están optimizados para experiencias de juegos interactivas de alto rendimiento hospedadas en Azure. Están alimentados por la GPU AMD Radeon Pro V620 y la CPU AMD EPYC 7763 (Milan).

  • Los tamaños de la NVv3-series y NVads A10 v5-series están optimizados y diseñados para escenarios de visualización remota, streaming, juegos, codificación y VDI mediante marcos como OpenGL y DirectX. Estas máquinas virtuales están respaldadas por GPU NVIDIA Tesla M60 (NVv3) y A10 GPU (NVads A10 v5).

  • Los tamaños de las máquinas virtuales de la serie NVv4 están optimizados y diseñados para VDI y la visualización remota. Con las GPU con particiones, NVv4 ofrece el tamaño adecuado para las cargas de trabajo que requieren recursos de GPU más pequeños. Estas máquinas virtuales están respaldadas por AMD Radeon Instinct MI25 GPU. Las máquinas virtuales NVv4 actualmente solo admiten el sistema operativo invitado Windows.

  • Las máquinas virtuales de la serie NDm A100 v4 están diseñadas para el entrenamiento de aprendizaje profundo de gama alta y las cargas de trabajo de HPC escaladas y escaladas horizontal acopladas. La serie NDm A100 v4 comienza con una sola máquina virtual (VM) y ocho GPU NVIDIA Ampere A100 Tensor Core de 80 GB.

Sistemas operativos y controladores compatibles

Para aprovechar las funcionalidades de GPU de las máquinas virtuales de la serie N de Azure, deben instalarse controladores de GPU de AMD o NVIDIA.

Consideraciones de la implementación

  • Para ver la disponibilidad de máquinas virtuales de la serie N, consulte Productos disponibles por región.

  • Las máquinas virtuales de la serie N solo se pueden implementar en el modelo de implementación de Resource Manager.

  • Las máquinas virtuales de serie N difieren en el tipo de Azure Storage que admiten en sus discos. Las máquinas virtuales NC y NV solo admiten discos de máquina virtual respaldados por Disk Storage (HDD) estándar. Todas las demás máquinas virtuales de GPU admiten discos de máquina virtual respaldados por Disk Storage Estándar y Disk Storage Prémium (SSD).

  • Si desea implementar más de un pequeño número de máquinas virtuales de la serie N, considere la posibilidad de usar una suscripción de pago por uso u otras opciones de compra. Si usa una cuenta gratuita de Azure, solo puede usar un número limitado de núcleos de proceso de Azure.

  • Es posible que tenga que aumentar la cuota de núcleos (por región) en la suscripción de Azure y aumentar la cuota por separado para cada familia de máquinas virtuales de GPU. Para solicitar un aumento de cuota, abra una solicitud de soporte técnico al cliente en línea sin cargo alguno. Los límites predeterminados pueden variar según la categoría de suscripción.

Otros tamaños

Pasos siguientes

Obtenga más información sobre cómo las unidades de proceso de Azure (ACU) pueden ayudarlo a comparar el rendimiento en los distintos SKU de Azure.