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ND 系列
适用于：✔️ Linux VM ✔️ Windows VM ✔️ 灵活规模集 ✔️ 统一规模集
ND 系列虚拟机是针对 AI 和深度学习工作负荷设计的 GPU 系列的新成员。 它们在训练和推理方面性能卓越。 ND 实例由 NVIDIA Tesla P40 GPU 和 Intel Xeon E5-2690 v4 (Broadwell) CPU 提供支持。 这些实例可以针对单精度浮点运算和利用 Microsoft 认知工具包、TensorFlow、Caffe 及其他框架的 AI 工作负荷提供卓越的性能。 ND 系列还提供了更大的 GPU 内存大小（24 GB），能够适应更大的神经网络模型。 与 NC 系列一样，ND 系列可通过 RDMA 和 InfiniBand 连接提供含辅助型低延迟、高吞吐量网络的配置，以便可运行跨多个 GPU 的大规模训练作业。
高级存储：支持
高级存储缓存：支持
超级磁盘：支持（详细了解可用性、使用情况和性能）
实时迁移：不支持
内存保留更新：不支持
VM 代系支持：第 1 代和第 2 代
加速网络：不支持
临时 OS 磁盘：支持
Nvidia NVLink 互连：不支持
嵌套虚拟化：不支持
重要
对于此 VM 系列，订阅中每个区域的 vCPU（核心）配额最初都设置为 0。 在可用区域中为此系列请求 vCPU 配额增加。
| 大小 | vCPU | 内存:GiB | 临时存储 (SSD) GiB | GPU | GPU 内存：GiB | 最大数据磁盘数 | 最大非缓存磁盘吞吐量：IOPS/MBps | 最大 NIC 数 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Standard_ND6s | 6 | 112 | 736 | 1 | 24 | 12 | 20000/200 | 4 |
| Standard_ND12s | 12 | 224 | 1474 | 2 | 48 | 24 | 40000/400 | 8 |
| Standard_ND24s | 24 | 448 | 2948 | 4 | 96 | 32 | 80000/800 | 8 |
| Standard_ND24rs* | 24 | 448 | 2948 | 4 | 96 | 32 | 80000/800 | 8 |
1 GPU = 一个 P40 卡。
*支持 RDMA
支持的操作系统和驱动程序
若要利用 Azure N 系列 VM 的 GPU 功能，必须安装 NVIDIA GPU 驱动程序。
NVIDIA GPU 驱动程序扩展可在 N 系列 VM 上安装适当的 NVIDIA CUDA 或 GRID 驱动程序。 请使用 Azure 门户或工具（例如 Azure PowerShell 或 Azure 资源管理器模板）安装或管理该扩展。 有关受支持的操作系统和部署步骤，请参阅 NVIDIA GPU 驱动程序扩展文档。 有关 VM 扩展的常规信息，请参阅 Azure 虚拟机扩展和功能。
如果选择手动安装 NVIDIA GPU 驱动程序，请参阅适用于 Windows 的 N 系列 GPU 驱动程序安装或适用于 Linux 的 N 系列 GPU 驱动程序安装，了解支持的操作系统、驱动程序以及安装和验证步骤。
大小表定义
存储容量的单位为 GiB 或 1024^3 字节。 比较以 GB（1000^3 字节）为单位的磁盘和以 GiB（1024^3 字节）为单位的磁盘时，请记住以 GiB 为单位的容量数显得更小。 例如，1023 GiB = 1098.4 GB。
磁盘吞吐量的单位为每秒输入/输出操作数 (IOPS) 和 Mbps，其中 Mbps = 10^6 字节/秒。
数据磁盘可以在缓存或非缓存模式下运行。 对于缓存数据磁盘操作，主机缓存模式设置为 “ReadOnly” 或 “ReadWrite”。 对于非缓存数据磁盘操作，主机缓存模式设置为 "None"。
如要了解如何为虚拟机获得最佳存储性能，请参阅虚拟机和磁盘性能。
预期的网络带宽是指跨所有 NIC 为每个 VM 类型分配的最大聚合带宽，适用于所有目标。 有关详细信息，请参阅虚拟机网络带宽。
上限不能保证。 这些限制能够为目标应用程序选择适当的虚拟机类型提供指导。 实际的网络性能取决于多种因素，比如网络拥塞、应用程序负载和网络设置。 有关如何优化网络吞吐量的信息，请参阅为 Azure 虚拟机优化网络吞吐量。 如要在 Linux 或 Windows 中达到预期的网络性能，可能需要选择特定的版本或优化虚拟机。 有关详细信息，请参阅带宽/吞吐量测试 (NTTTCP)。
其他大小和信息
定价计算器：定价计算器
有关磁盘类型的详细信息，请参阅 Azure 有哪些可用的磁盘类型？
后续步骤
了解有关 Azure 计算单元 (ACU) 如何帮助跨 Azure SKU 比较计算性能的详细信息。