Configuración de un laboratorio con máquinas virtuales de GPU en Azure Lab Services

Importante

Azure Lab Services se retirará el 28 de junio de 2027. Para más información, vea la guía de retirada.

Nota:

En este artículo se hace referencia a las características disponibles en planes de laboratorio, que reemplazaron las cuentas de laboratorio.

En este artículo, aprenderá a elegir entre los diferentes tamaños de máquinas virtuales basadas en GPU al crear un laboratorio en Azure Lab Services. Obtenga información sobre cómo instalar los controladores necesarios en el laboratorio para aprovechar las GPU.

Elección entre tamaños de GPU de visualización y proceso

Al crear un laboratorio en Azure Lab Services, debe seleccionar un tamaño de máquina virtual. Elija el tamaño de máquina virtual adecuado, en función del escenario de uso o el tipo de clase.

Azure Lab Services tiene dos categorías de tamaño de máquinas virtuales basadas en GPU:

• GPU de proceso
• GPU de visualización

Nota:

Es posible que no vea algunos de estos tamaños de máquina virtual en la lista al crear un laboratorio. La lista de tamaños de máquina virtual se basa en la capacidad asignada a la suscripción de Azure administrada por Microsoft. Para obtener más información sobre la capacidad, consulte Límites de capacidad en Azure Lab Services. Para ver la disponibilidad de tamaños de VM, consulte Productos disponibles por región.

Tamaños de GPU de proceso

El tamaño de GPU de proceso está diseñado para aplicaciones de proceso intensivo. Por ejemplo, el tipo de clase Aprendizaje profundo en el procesamiento del lenguaje natural usa el tamaño GPU pequeña (proceso). La GPU de proceso es adecuada para este tipo de clase, ya que los usuarios del laboratorio aplican marcos de aprendizaje profundo y herramientas que proporciona la imagen de Data Science Virtual Machine para entrenar modelos de aprendizaje profundo con grandes conjuntos de datos.

Size	vCPU	RAM	Descripción
GPU pequeña (proceso)	6 vCPU	112 GB de RAM	Standard_NC6s_v3. Este tamaño admite tanto Windows como Linux y es más adecuado para aplicaciones de proceso intensivo, como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje profundo.

Tamaños de GPU de visualización

Los tamaños de GPU de visualización están diseñados para aplicaciones con uso intensivo de gráficos. Por ejemplo, el tipo de clase Ingeniería de SOLIDWORKS muestra cómo usar el tamaño GPU pequeña (visualización). La GPU de visualización es adecuada para este tipo de clase, ya que los usuarios del laboratorio interactúan con el entorno de diseño asistido por ordenador (CAD) de SOLIDWORKS 3D para modelar y visualizar objetos sólidos.

Size	vCPU	RAM	Descripción
GPU pequeña (visualización)	8 vCPU	28 GB de RAM	Standard_NV8as_v4. Este tamaño es el más adecuado para la visualización, la realización de streaming, los juegos y la codificación de forma remota que usan marcos como OpenGL y DirectX. Actualmente, este tamaño solo admite Windows.
GPU mediana (visualización)	12 vCPU	112 GB de RAM	Standard_NV12s_v3. Este tamaño admite tanto Windows como Linux. Es el más adecuado para la visualización, la realización de streaming, los juegos y la codificación de forma remota que usan marcos, como OpenGL y DirectX.

Garantía de que los controladores de GPU adecuados estén instalados

Para aprovechar las funcionalidades de GPU de las máquinas virtuales de laboratorio, asegúrese de que se instalen los controladores de GPU adecuados. En el asistente para la creación de laboratorio, cuando seleccione un tamaño de VM de GPU, puede seleccionar la opción Install GPU drivers (Instalar controladores de GPU). Esta opción está habilitada de forma predeterminada.

Al seleccionar Instalar controladores de GPU, garantiza que los controladores publicados recientemente estén instalados para el tipo de GPU y la imagen que seleccionó.

• Al seleccionar un tamaño de GPU pequeña (proceso), las VM de laboratorio cuentan con tecnología de GPU NVIDIA Tesla V100. En este caso, se instalan los controladores recientes de Compute Unified Device Architecture (CUDA), lo que permite una informática de alto rendimiento.
• Al seleccionar el tamaño de GPU pequeña (visualización), las máquinas virtuales del laboratorio están basadas en la GPU del acelerador AMD Radeon Instinct MI25. En este caso, se instalan los controladores recientes de GPU AMD, lo que permite el uso de aplicaciones con uso intensivo de gráficos.
• Al seleccionar un tamaño de GPU media (visualización), las VM del laboratorio cuentan con tecnología de GPU NVIDIA Tesla M60 y tecnología GRID. En este caso, se instalan controladores de GRID recientes, lo que permite el uso de aplicaciones con uso intensivo de gráficos.

Importante

La opción Instalar controladores de GPU solo instala los controladores cuando no están presentes en la imagen del laboratorio. Por ejemplo, los controladores de GPU de NVIDIA ya están instalados en la imagen Data Science Virtual Machine de Azure Marketplace. Si crea un laboratorio GPU pequeña (proceso) con la imagen de Data Science y elige Instalar controladores de GPU, los controladores no se actualizarán a una versión más reciente. Para actualizar los controladores, deberá instalar manualmente los controladores.

Instalación manual de controladores de GPU

Es posible que tenga que instalar una versión de los controladores diferente de la versión que Azure Lab Services instala automáticamente. En esta sección se muestra cómo instalar manualmente los controladores adecuados.

Instalación de los controladores de GPU pequeña (proceso)

Para instalar manualmente controladores para el tamaño GPU pequeña (proceso), siga estos pasos:

1. En el Asistente para la creación de laboratorios, al crear el laboratorio, deshabilite la configuración Instalar controladores de GPU.

2. Una vez creado el laboratorio, conéctese a la máquina virtual de plantilla para instalar los controladores adecuados.

   • Siga los pasos de instalación detallados de controladores NVIDIA Tesla (CUDA) para obtener más información sobre las versiones de controladores específicas que se recomiendan en función de la versión del sistema operativo Windows que se use.

     

   • Como alternativa, siga estos pasos para instalar los controladores NVIDIA más recientes:

     1. Vaya a la página Descargas de controladores de NVIDIA.
     2. Establezca Product Type (Tipo de producto) en Tesla.
     3. Establezca Product Series (Serie del producto) en V-Series.
     4. Establezca Operating System (Sistema operativo) según el tipo de imagen base que seleccionó al crear el laboratorio.
     5. Establezca CUDA Toolkit (Kit de herramientas de CUDA) en la versión del controlador de CUDA que necesita.
     6. Seleccione Search (Buscar) para buscar los controladores.
     7. Seleccione Download (Descargar) para descargar el instalador.
     8. Ejecute el instalador para que los controladores se instalen en la máquina virtual de plantilla.

3. Para comprobar que los controladores se instalaron correctamente, siga las instrucciones que aparecen en la sección Validación de los controladores instalados.

4. Después de instalar los controladores y otro software necesario para la clase, seleccione Publicar para crear las máquinas virtuales de laboratorio.

Nota:

Si usa una imagen de Linux, después de descargar el instalador, instale los controladores según las instrucciones que aparecen en Instalación de controladores CUDA en Linux.

Instalación de los controladores de GPU pequeña (visualización)

Para instalar manualmente controladores para el tamaño del (visualización)de GPU pequeña, siga estos pasos:

1. En el Asistente para la creación de laboratorios, al crear el laboratorio, deshabilite la configuración Instalar controladores de GPU.

2. Una vez creado el laboratorio, conéctese a la máquina virtual de plantilla para instalar los controladores adecuados.

3. Instale la máquina virtual de plantilla de controladores AMD siguiendo las instrucciones de Instalación de controladores de GPU AMD en máquinas virtuales de la serie N que ejecutan Windows.

4. Reinicie la máquina virtual de plantilla.

5. Para comprobar que los controladores se instalaron correctamente, siga las instrucciones que aparecen en la sección Validación de los controladores instalados.

6. Después de instalar los controladores y otro software necesarios para la clase, seleccione Publicar para crear las máquinas virtuales del laboratorio.

Instalación de los controladores de GPU media (visualización)

Para instalar manualmente controladores para el tamaño medio de GPU (visualización), siga estos pasos:

1. En el Asistente para la creación de laboratorios, al crear el laboratorio, deshabilite la configuración Instalar controladores de GPU.

2. Una vez creado el laboratorio, conéctese a la máquina virtual de plantilla para instalar los controladores adecuados.

3. Instale los controladores de GRID que proporciona Microsoft en la máquina virtual de plantilla según las instrucciones del sistema operativo:

   • Controladores de NVIDIA GRID para Windows
   • Controladores de NVIDIA GRID para Linux

4. Reinicie la máquina virtual de plantilla.

5. Para comprobar que los controladores se instalaron correctamente, siga las instrucciones que aparecen en la sección Validación de los controladores instalados.

6. Después de instalar los controladores y otro software necesarios para la clase, seleccione Publicar para crear las máquinas virtuales del laboratorio.

Validación de los controladores instalados

En esta sección se describe cómo validar que los controladores de GPU están instalados correctamente.

Imágenes Windows de GPU pequeña (visualización)

Para comprobar la instalación del controlador para el tamaño GPU pequeña (visualización), consulte Validación de los controladores de GPU de AMD en VM de la serie N que ejecutan Windows.

Imágenes Windows de GPU pequeña (proceso) y GPU media (visualización)

Para comprobar la instalación del controlador para el tamaño GPU pequeña (visualización), consulte Validación de los controladores de GPU de NVIDIA en VM de la serie N que ejecutan Windows.

También puede validar la configuración del panel de control de NVIDIA, que solo se aplica al tamaño de VM GPU media (visualización):

1. Ver y ajustar la configuración de GPU en el panel de control de NVIDIA. Para hacerlo, en el Panel de control de Windows, seleccione Hardware y, luego, seleccione Panel de control de NVIDIA.

   

2. Use el Administrador de tareas para ver el rendimiento de la GPU. Para hacerlo, seleccione la pestaña Rendimiento y, luego, la opción GPU.

   

   Importante

   Solo se puede acceder a la configuración del panel de control de NVIDIA para el tamaño de VM GPU media (visualización). Si intenta abrir el panel de control de NVIDIA para una GPU de proceso, obtendrá el error: "La configuración de visualización de NVIDIA no está disponible. Actualmente, no usa una pantalla conectada a una GPU NVIDIA". De forma similar, la información de rendimiento de GPU del Administrador de tareas solo se proporciona para las GPU de visualización.

En función de su escenario, es posible que también tenga que realizar una validación adicional para asegurarse de que la GPU esté configurada correctamente. Lea el tipo de clase sobre Python y Jupyter Notebooks en el que se describe un ejemplo en el que se necesitan versiones específicas de controladores.

Imágenes Linux de GPU pequeña (proceso) y GPU media (visualización)

Para comprobar la instalación de controladores para imágenes Linux, consulte Comprobación de la instalación del controlador para controladores de GPU de NVIDIA en VM de la serie N que ejecutan Linux.

Pasos siguientes

• Aprenda a crear y administrar laboratorios.
• Cree un laboratorio con el software de diseño asistido por ordenador (CAD) de SOLIDWORKS.
• Cree un laboratorio con el software MATLAB (laboratorio de matriz).