Rozmiary maszyn wirtualnych zoptymalizowane pod kątem procesorów GPU

Dotyczy: Maszyny wirtualne ✔️ z systemem Linux Windows ✔️ maszyn ✔️ wirtualnych Elastyczne zestawy skalowania Jednolite ✔️ zestawy skalowania

Porada

Wypróbuj narzędzie selektora maszyny wirtualnej, aby znaleźć inne rozmiary, które najlepiej pasują do Twojego obciążenia.

Rozmiary maszyn wirtualnych zoptymalizowanych pod kątem procesora GPU to wyspecjalizowane maszyny wirtualne dostępne z jednym, wieloma lub ułamkami procesorów GPU. Te rozmiary są przeznaczone dla obciążeń intensywnie obciążanych obliczeniami, intensywnie obciążanych grafiką i wizualizacji. Ten artykuł zawiera informacje o liczbie i typie procesorów GPU, procesorów wirtualnych, dysków danych i kart sieciowych. Storage i przepustowość sieci są również uwzględniane dla każdego rozmiaru w tym grupowania.

  • Rozmiary serii NCv3 i NC T4_v3 są zoptymalizowane pod kątem aplikacji intensywnie obciążanych procesorami GPU. Niektóre przykłady to aplikacje i symulacje oparte na platformach CUDA i OpenCL, AI i Deep Edukacja. Seria NC T4 v3 koncentruje się na obciążeniach wnioskowania wyposażonych w procesor GPU Tesla T4 firmy NVIDIA i procesor CPU AMD EPYC2 Cpu. Seria NCv3 koncentruje się na obliczeniach o wysokiej wydajności i obciążeniach AI wyposażonych w procesor GPU Tesla V100 firmy NVIDIA.

  • Rozmiar serii ND A100 v4 koncentruje się na skalowania w górę i skalowania w górę uczenia głębokiego oraz przyspieszonych aplikacjach HPC. Seria ND A100 v4 używa 8 procesorów GPU NVIDIA A100 TensorCore, z których każdy jest dostępny z połączeniem Mellanox InfiniBand 200 Gigabit i 40 GB pamięci procesora GPU.

  • Rozmiary serii NV i NVv3 są zoptymalizowane i zaprojektowane pod kątem scenariuszy zdalnej wizualizacji, przesyłania strumieniowego, gier, kodowania i VDI przy użyciu platform takich jak OpenGL i DirectX. Te maszyny wirtualne są korzystające z procesora GPU Tesla M60 firmy NVIDIA.

  • Seria NVv4 Rozmiary maszyn wirtualnych zoptymalizowane i zaprojektowane pod kątem VDI i wizualizacji zdalnej. W przypadku partycjonowanych procesorów GPU NVv4 oferuje odpowiedni rozmiar dla obciążeń wymagających mniejszych zasobów procesora GPU. Te maszyny wirtualne są pozyskane przez procesor GPU MI25 firmy AMD z firmy Amd. Maszyny wirtualne NVv4 obecnie obsługują tylko Windows systemu operacyjnego gościa.

  • Maszyna wirtualna serii NDm A100 v4 to nowy dodatek do rodziny procesorów GPU platformy Azure, zaprojektowany na potrzeby wysokiej klasy uczenia głębokiego Edukacja oraz ściśle sprzężonych obciążeń HPC skalowania w górę i w poziomie. Seria NDm A100 v4 rozpoczyna się od pojedynczej maszyny wirtualnej i ośmiu procesorów GPU Tensor Core NVIDIA Ampere A100 80 GB.

Obsługiwane systemy operacyjne i sterowniki

Aby skorzystać z możliwości procesora GPU maszyn wirtualnych z serii N platformy Azure, należy zainstalować sterowniki procesorów GPU firmy NVIDIA lub AMD.

  • W przypadku maszyn wirtualnych z procesorami GPU firmy NVIDIA rozszerzenie sterownika procesora GPU firmy NVIDIA instaluje odpowiednie sterowniki NVIDIA CUDA lub GRID. Zainstaluj rozszerzenie lub zarządzaj nimi przy użyciu Azure Portal narzędzi, takich jak Azure PowerShell lub Azure Resource Manager szablonów. Zobacz dokumentację rozszerzenia sterownika procesora GPU firmy NVIDIA , aby uzyskać informacje o obsługiwanych systemach operacyjnych i krokach wdrażania. Aby uzyskać ogólne informacje na temat rozszerzeń maszyn wirtualnych, zobacz Rozszerzenia i funkcje maszyn wirtualnych platformy Azure.

    Alternatywnie można zainstalować sterowniki procesora GPU firmy NVIDIA ręcznie. Zobacz Install NVIDIA GPU drivers on N-series VMs running Windows (Instalowanie sterowników procesorów GPU firmy NVIDIA na komputerach wirtualnych z systemem Linux) lub Install NVIDIA GPU drivers on N-series VMs running Linux (Instalowanie sterowników procesorów GPU firmy NVIDIA na komputerach wirtualnych z systemem Linux), aby uzyskać informacje na temat obsługiwanych systemów operacyjnych, sterowników, instalacji i weryfikacji.

  • W przypadku maszyn wirtualnych z procesorami GPU firmy AMD rozszerzenie sterownika procesora GPU firmy AMD instaluje odpowiednie sterowniki AMD. Zainstaluj rozszerzenie lub zarządzaj nimi przy użyciu Azure Portal narzędzi, takich jak Azure PowerShell lub Azure Resource Manager szablonów. Aby uzyskać ogólne informacje na temat rozszerzeń maszyn wirtualnych, zobacz Rozszerzenia i funkcje maszyn wirtualnych platformy Azure.

    Alternatywnie można zainstalować sterowniki procesora GPU FIRMY AMD ręcznie. Zobacz Install AMD GPU drivers on N-series VMs running Windows for supported operating systems, drivers, installation, and verification steps (Instalowanie sterowników procesora GPU firmy AMD na Windows z obsługiwanymi systemami operacyjnymi, sterownikami, instalacją i weryfikacją).

Zagadnienia dotyczące wdrażania

  • Aby uzyskać informacje o dostępności maszyn wirtualnych serii N, zobacz Dostępność produktów według regionów.

  • Maszyny wirtualne serii N można wdrażać tylko w Resource Manager wdrażania.

  • Maszyny wirtualne serii N różnią się typem maszyn wirtualnych platformy Azure Storage które obsługują dla swoich dysków. Maszyny wirtualne NC i NV obsługują tylko dyski maszyn wirtualnych, które są Storage dyski twarde (HDD). Wszystkie inne maszyny wirtualne procesora GPU obsługują dyski maszyny wirtualnej, które są Storage Dyski Storage i Premium Disk Storage (SSD).

  • Jeśli chcesz wdrożyć więcej niż kilka maszyn wirtualnych z serii N, weź pod uwagę subskrypcję z płatnością zgodnie z ty lub inne opcje zakupu. Jeśli używasz bezpłatnego konta platformy Azure, możesz użyć ograniczonej liczby rdzeni obliczeniowych platformy Azure.

  • Może być konieczne zwiększenie limitu przydziału rdzeni (na region) w ramach subskrypcji platformy Azure i zwiększenie oddzielnego limitu przydziału rdzeni NC, NCv2, NCv3, ND, NDv2, NV lub NVv2. Aby zażądać zwiększenia limitu przydziału, otwórz żądanie pomocy technicznej online bez opłat. Limity domyślne mogą się różnić w zależności od kategorii subskrypcji.

Inne rozmiary

Następne kroki

Dowiedz się więcej o tym, jak jednostki obliczeniowe platformy Azure (ACU) mogą pomóc w porównaniu wydajności obliczeniowej między jednostkami SKU platformy Azure.