Размеры виртуальных машин, оптимизированных для GPU

Применимо к: ✔️ Виртуальные машины Linux ✔️ Виртуальные машины Windows ✔️ Универсальные масштабируемые наборы

Совет

Воспользуйтесь средством выбора виртуальных машин , чтобы подобрать машину оптимального размера для своей рабочей нагрузки.

Размеры виртуальных машин с оптимизацией GPU — это специализированные виртуальные машины с одним, несколькими или дробными GPU. Эти размеры предназначены для рабочих нагрузок с большим объемом вычислений, графической обработки и визуализаций. В этой статье содержатся сведения о количестве и типе GPU, виртуальных ЦП, дисков данных и сетевых адаптеров. Кроме того, для каждого размера виртуальной машины этой группы учитывается пропускная способность хранилища и сети.

  • Размеры серий NCv3 и NC T4_v3 оптимизированы для ресурсоемких приложений с большим объемом вычислений. Примерами являются приложения и имитации на базе CUDA и OpenCL, а также решения ИИ и машинного обучения. Серия NC T4 v3 посвящена рабочим нагрузкам вывода, использующим GPU NVIDIA Tesla T4 и процессор AMD EPYC2 Rome. Серия NCv3 предназначена для высокопроизводительных вычислительных рабочих нагрузок и нагрузок ИИ на базе графического процессора NVIDIA Tesla V100.

  • Размер серии ND A100 версии 4 ориентирован на масштабируемые приложения для глубокого обучения и ускоренных высокопроизводительных вычислений. В серии ND A100 версии 4 используется 8 GPU NVIDIA A100 TensorCore, для каждого из которых доступно подключение Mellanox InfiniBand HDR 200 Гбит и 40 ГБ памяти GPU.

  • Размеры серий NV и NVv3 оптимизированы и предназначены для удаленной визуализации, потоковой передачи, игр, кодирования и сценариев VDI, которые используют такие платформы, как OpenGL и DirectX. Эти виртуальные машины работают на базе графического процессора NVIDIA Tesla M60.

  • Размеры виртуальных машин Серии NVv4 оптимизированы и предназначены для VDI и удаленной визуализации. При использовании секционированных GPU NVv4 предлагает правильный размер для рабочих нагрузок, для которых требуются небольшие ресурсы GPU. Эти виртуальные машины поддерживаются графическим процессором AMD Radeon Instinct MI25. В настоящее время виртуальные машины NVv4 поддерживают только операционную систему на виртуальной машине.

  • Виртуальная машина серии ND A100 версии 4 — это новое флагманское дополнение к семейству Azure GPU. Она предназначена для высокопроизводительного глубокого обучения и тесно связанных рабочих нагрузок HPC с вертикальным и горизонтальным увеличением масштаба. Базовое предложение серии NDm A100 версии 4 включает одну виртуальную машину и восемь GPU NVIDIA Ampere A100 80 ГБ Tensor Core.

Поддерживаемые операционные системы и драйверы

Чтобы воспользоваться преимуществами GPU виртуальных машин Azure серии N, необходимо установить графические драйверы GPU NVIDIA или AMD.

Рекомендации по развертыванию

  • Сведения о доступности виртуальных машин серии N по регионам см. на этой странице.

  • Виртуальные машины серии N поддерживают только модель развертывания с помощью Resource Manager.

  • Виртуальные машины серии N отличаются типом хранилища Azure, которое поддерживается для их дисков. Виртуальные машины серий NC и NV поддерживают только диски на основе хранилища дисков уровня "Стандартный" (HDD). Все остальные виртуальные машины GPU поддерживают диски виртуальных машин с поддержкой Хранилища дисков категории "Стандартный" и "Премиум" (SSD).

  • Если вы хотите развернуть большое количество виртуальных машин серии N, мы рекомендуем подписку с оплатой по мере использования или другие варианты покупки. Если вы используете бесплатную учетную запись Azure, вам доступно ограниченное количество вычислительных ядер Azure.

  • Возможно, вам потребуется увеличить квоту на использование ядер (для каждого региона) в подписке Azure и отдельную квоту для ядер серии NC, NCv2, NCv3, ND, NDv2, NV или NVv2. Чтобы увеличить квоту, отправьте запрос в службу поддержки. Это бесплатная услуга. Ограничения по умолчанию отличаются в зависимости от категории подписки.

Остальные размеры

Дальнейшие действия

Узнайте больше о том, как с помощью единиц вычислений Azure (ACU) сравнить производительность вычислений для различных номеров SKU Azure.