Azure Stack Edge Pro GPU デバイス用の GPU 仮想マシン

[アーティクル]
11/03/2023

適用対象: Yes for Pro - GPU SKU Azure Stack Edge Pro - GPU Yes for Pro 2 SKU Azure Stack Edge Pro 2 Yes for Pro R SKU Azure Stack Edge Pro R

Azure Stack Edge Pro GPU デバイス上の GPU 高速ワークロードには、GPU 仮想マシンが必要です。この記事では、サポートされている OS、GPU ドライバー、VM サイズなど、GPU VM の概要について説明します。 Kubernetes クラスターで使用される GPU VM のデプロイオプションについても説明します。

GPU VM について

お使いの Azure Stack Edge デバイスには、Nvidia の Tesla T4 または Tensor Core A2 GPU が 1 つまたは 2 つ搭載されている場合があります。これらのデバイスに GPU 高速 VM ワークロードをデプロイするには、GPU 最適化 VM サイズを使用します。選択した GPU VM は、Azure Stack Edge デバイスの GPU の製造元と一致している必要があります。詳細については、サポートされる N シリーズ GPU 最適化 VM に関する記事を参照してください。

Azure N シリーズ VM の GPU 機能を利用するには、Nvidia GPU ドライバーをインストールする必要があります。 Nvidia GPU ドライバー拡張機能により、適切な Nvidia CUDA ドライバーまたは GRID ドライバーがインストールされます。 GPU 拡張機能は、テンプレートを使用するか Azure portal を介してインストールできます。

VM のデプロイ後に、Azure Resource Manager テンプレートを使用してこの拡張機能のインストールと管理を行うことができます。 Azure portal では、VM のデプロイ中またはその後に GPU 拡張機能をインストールできます。手順については、Azure Stack Edge デバイスへの GPU VM のデプロイに関する記事を参照してください。

デバイスに Kubernetes クラスターが構成されている場合は、GPU VM をデプロイする前に、Kubernetes クラスターのデプロイに関する考慮事項に関するページを確認してください。

サポートされている OS ドライバーと GPU ドライバー

Windows および Linux 用の Nvidia GPU ドライバー拡張機能では、次の OS バージョンがサポートされています。

Windows 用の GPU 拡張機能でサポートされている OS

この拡張機能は、次のオペレーティングシステム (OS) に対応しています。その他のバージョンも機能する可能性がありますが、Azure Stack Edge デバイス上で実行されている GPU VM 上で社内テストされていません。

Distribution	Version
Windows Server 2019	コア
Windows Server 2016	コア

Linux 用の GPU 拡張でサポートされている OS

この拡張機能では、特定の OS バージョンのドライバーサポートに応じて、次の OS ディストリビューションがサポートされています。その他のバージョンも機能する可能性がありますが、Azure Stack Edge デバイス上で実行されている GPU VM 上で社内テストされていません。

Distribution	Version
Ubuntu	18.04 LTS
Red Hat Enterprise Linux	7.4

GPU VM のデプロイ

GPU VM は、Azure portal を介して、または Azure Resource Manager テンプレートを使用してデプロイできます。 GPU 拡張機能は、VM の作成後にインストールされます。

ポータル: Azure portal では、VM を作成するときまたは VM のデプロイ後に GPU 拡張機能をすばやくインストールできます。
テンプレート: Azure Resource Manager テンプレートを使用して、VM を作成し、GPU 拡張機能をインストールします。

GPU VM と Kubernetes

お使いのデバイス上で Kubernetes が構成されている場合は、デバイス上に GPU VM をデプロイする前に、次の考慮事項を確認してください。

1 GPU デバイスの場合

デバイスで GPU VM を作成してから Kubernetes を構成する: このシナリオでは、GPU VM の作成と Kubernetes の構成の両方が成功します。この場合、Kubernetes からは GPU にアクセスできません。
デバイスで Kubernetes を構成してから GPU VM を作成する: このシナリオでは、Kubernetes によってデバイス上の GPU が要求され、使用可能な GPU リソースがないために VM の作成は失敗します。

2 GPU デバイスの場合

デバイスで GPU VM を作成してから Kubernetes を構成する: このシナリオでは、作成した GPU VM によってデバイス上の 1 つの GPU が要求され、Kubernetes の構成も正常に完了して、残りの 1 つの GPU が要求されます。
デバイスで 2 つの GPU VM を作成してから Kubernetes を構成する: このシナリオでは、2 つの GPU VM によってデバイス上の 2 つの GPU が要求され、Kubernetes は GPU なしで正常に構成されます。
デバイスで Kubernetes を構成してから GPU VM を作成する: このシナリオでは、Kubernetes によってデバイス上の両方の GPU が要求され、使用可能な GPU リソースがないために VM の作成は失敗します。

次のステップ

GPU VM のデプロイ方法を学習する。
お使いのデバイス上で実行されている GPU VM 上に GPU 拡張機能をインストールする方法について説明します。