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在 Azure 实验室服务中使用 GPU 设置实验室

注意

本文引用了实验室计划中可用的功能，该计划取代了实验室帐户。

本文介绍在 Azure 实验室服务中创建实验室时如何在不同的基于 GPU 的虚拟机大小之间进行选择。 了解如何在实验室中安装必要的驱动程序来利用 GPU。

在“可视化”和“计算”GPU 大小之间进行选择

在 Azure 实验室服务中创建实验室时，必须选择一个虚拟机大小。 根据使用方案或课程类型选择合适的虚拟机大小。

Azure 实验室服务有两个基于 GPU 的虚拟机大小类别：

• 计算 GPU
• 可视化 GPU

注意

创建实验室时，列表中可能不会显示某些 VM 大小。 VM 大小列表基于分配给 Microsoft 托管的 Azure 订阅的容量。 有关容量的详细信息，请参阅 Azure 实验室服务中的容量限制。 有关 VM 大小的可用性，请查看可用产品（按区域）。

计算 GPU 大小

计算 GPU 大小适用于计算密集型应用程序。 例如，自然语言处理深度学习类类型使用“小型 GPU (计算)”大小。 计算 GPU 适用于此类型的课程，因为实验室用户应用 Data Science Virtual Machine 映像提供的深度学习框架和工具来使用大量数据训练深度学习模型。

大小	vCPU	RAM	说明
小型 GPU (计算)	6 个 vCPU	112 GB RAM	Standard_NC6s_v3。 此大小同时支持 Windows 和 Linux，最适用于计算密集型应用程序，例如人工智能 (AI) 和深度学习。

可视化 GPU 大小

“可视化”GPU 大小适用于图形密集型应用程序。 例如，SOLIDWORKS 工程类类型显示使用“小型 GPU (可视化)”大小。 可视化 GPU 适用于此类型的课程，因为实验室用户与 SOLIDWORKS 3D 计算机辅助设计 (CAD) 环境交互来建模和可视化实体对象。

大小	vCPU	RAM	说明
小型 GPU (可视化)	8 个 vCPU	28 GB RAM	Standard_NV8as_v4。 此大小最适合使用框架（例如 OpenGL 和 DirectX）进行远程可视化、流式处理、游戏和编码。 目前，此大小仅支持 Windows。
中等 GPU (可视化)	12 个 vCPU	112 GB RAM	Standard_NV12s_v3。 此大小同时支持 Windows 和 Linux。 它最适合使用框架（例如 OpenGL 和 DirectX）进行远程可视化、流式处理、游戏和编码。

确保安装了相应的 GPU 驱动程序

若要利用实验室 VM 的 GPU 功能，请确保已安装相应的 GPU 驱动程序。 在实验室创建向导中选择 GPU VM 大小时，可以选择“安装 GPU 驱动程序”选项。 默认情况下该选项处于启用状态。

选择“安装 GPU 驱动程序”时可确保为所选 GPU 的类型和映像安装最新发布的驱动程序。

• 选择小型 GPU（计算）大小时，实验室 VM 由 NVIDIA Tesla V100 GPU 提供支持。 在这种情况下，将安装最新的计算统一设备体系结构 (CUDA) 驱动程序，从而实现高性能计算。
• 选择小型 GPU（可视化）大小时，实验室 VM 由 AMD Raedon Instinct MI25 Accelerator GPU 提供支持。 在这种情况下，将安装最新的 AMD GPU 驱动程序，便于使用图形密集型应用程序。
• 选择中型 GPU（可视化）大小时，实验室 VM 由 NVIDIA Tesla M60 GPU 和 GRID 技术提供支持。 在这种情况下，将安装最新的 GRID 驱动程序，便于使用图形密集型应用程序。

重要

“安装 GPU 驱动程序”选项仅在实验室映像中没有驱动程序时才安装驱动程序。 例如，NVIDIA GPU 驱动程序已安装到 Azure 市场的 Data Science Virtual Machine 映像。 如果使用数据科学映像创建小型 GPU（计算）实验室并选择“安装 GPU 驱动程序”，驱动程序将不会更新为更新版本。 若要更新驱动程序，需手动安装驱动程序。

手动安装 GPU 驱动程序

可能需要安装其他版本的驱动程序，而不是 Azure 实验室服务为你安装的版本。 本节介绍如何手动安装相应的驱动程序。

安装小型 GPU（计算）驱动程序

若要手动安装小型 GPU（计算）大小的驱动程序，请执行以下步骤：

1. 在实验室创建向导中创建实验室时，禁用“安装 GPU 驱动程序”设置。

2. 创建实验室后，连接到模板 VM 以安装相应的驱动程序。

   • 按照 NVIDIA Tesla (CUDA) 驱动程序中的详细安装步骤，了解有关根据所使用的 Windows 操作系统版本推荐的特定驱动程序版本的更多信息。

     

   • 或者，请按照以下步骤安装最新的 NVIDIA 驱动程序：

     1. 转到“NVIDIA 驱动程序下载”页。
     2. 将“产品类型”设置为“Tesla”。
     3. 将“产品系列”设置为“V 系列”。
     4. 根据创建实验室时所选的基础映像类型，设置“操作系统”。
     5. 将“CUDA 工具包”设置为所需的 CUDA 驱动程序版本。
     6. 选择“搜索”以查找驱动程序。
     7. 选择“下载”以下载安装程序。
     8. 运行安装程序，以便在模板 VM 上安装驱动程序。

3. 按照验证已安装的驱动程序部分中的说明，验证是否正确安装了驱动程序。

4. 在安装了课程所需的驱动程序和其他软件之后，选择“发布”以创建实验室虚拟机。

注意

如果使用的是 Linux 映像，则在下载安装程序后，请按照在 Linux 上安装 CUDA 驱动程序中的说明安装驱动程序。

安装小型 GPU（可视化）驱动程序

若要手动安装小型 GPU（可视化）大小的驱动程序，请执行以下步骤：

1. 在实验室创建向导中创建实验室时，禁用“安装 GPU 驱动程序”设置。

2. 创建实验室后，连接到模板 VM 以安装相应的驱动程序。

3. 按照在运行 Windows 的 N 系列 VM 上安装 AMD GPU 驱动程序中的说明安装 AMD 驱动程序模板 VM。

4. 重启模板 VM。

5. 按照验证已安装的驱动程序部分中的说明，验证是否正确安装了驱动程序。

6. 在安装了课程所需的驱动程序和其他软件之后，选择“发布”以创建实验室虚拟机。

安装中型 GPU（可视化）驱动程序

若要手动安装中型 GPU（可视化）大小的驱动程序，请执行以下步骤：

1. 在实验室创建向导中创建实验室时，禁用“安装 GPU 驱动程序”设置。

2. 创建实验室后，连接到模板 VM 以安装相应的驱动程序。

3. 按照适用于你的操作系统的说明，在模板 VM 上安装 Microsoft 提供的 GRID 驱动程序：

   • Windows NVIDIA GRID 驱动程序
   • Linux NVIDIA GRID 驱动程序

4. 重启模板 VM。

5. 按照验证已安装的驱动程序部分中的说明，验证是否正确安装了驱动程序。

6. 在安装了课程所需的驱动程序和其他软件之后，选择“发布”以创建实验室虚拟机。

验证已安装的驱动程序

本部分介绍如何验证是否正确安装了 GPU 驱动程序。

小型 GPU（可视化）Windows 映像

若要验证小型 GPU（可视化）大小的驱动程序安装，请参阅在运行 Windows 的 N 系列 VM 上验证 AMD GPU 驱动程序。

小型 GPU（计算）和中型 GPU（可视化）Windows 映像

若要验证小型 GPU（可视化）大小的驱动程序安装，请参阅在运行 Windows 的 N 系列 VM 上验证 NVIDIA GPU 驱动程序。

还可以验证 NVIDIA 控制面板设置，这些设置仅适用于中型 GPU（可视化）VM 大小：

1. 在“NVIDIA 控制面板”中查看和调整 GPU 设置。 为此，请在“Windows 控制面板”中选择“硬件”，然后选择“NVIDIA 控制面板”。

   

2. 使用“任务管理器”查看 GPU 性能。 为此，请选择“性能”选项卡，然后选择“GPU”选项。

   

   重要

   只能针对中型 GPU（可视化）VM 大小访问 NVIDIA 控制面板设置。 如果尝试针对计算 GPU 打开“NVIDIA 控制面板”，则会出现错误：“NVIDIA 显示器设置不可用。 当前未使用附加到 NVIDIA GPU 的显示器。”同样，任务管理器中的 GPU 性能信息仅针对可视化 GPU 提供。

根据情况，可能还需进行更多验证，以确保正确配置 GPU。 请参阅 Python 和 Jupyter Notebooks 了解类类型，其中说明了需使用特定版本的驱动程序的示例。

小型 GPU（计算）和中型 GPU（可视化）Linux 映像

若要验证 Linux 映像的驱动程序安装，请参阅在运行 Linux 的 N 系列 VM 上验证 NVIDIA GPU 驱动程序的驱动程序安装。

后续步骤

• 了解如何创建和管理实验室。
• 使用 SOLIDWORKS 计算机辅助设计 (CAD) 软件创建实验室。
• 使用 MATLAB（矩阵实验室）软件创建实验室。