La máquina virtual (VM) de la serie ND A100 v4 es un nuevo buque insignia de la familia de GPU de Azure. Estos tamaños están diseñados para el entrenamiento de aprendizaje profundo de alto nivel y cargas de trabajo de HPC de escalabilidad horizontal y vertical estrechamente acopladas.
La serie ND A100 v4 comienza con una sola máquina virtual y ocho GPU NVIDIA Ampere A100 Tensor Core de 40 GB. Las implementaciones basadas en ND A100 v4 se pueden escalar verticalmente hasta miles de GPU con un ancho de banda de interconexión de 1,6 TB/s por máquina virtual. Cada GPU incluida en la máquina virtual se proporciona con su propia conexión InfiniBand de NVIDIA Mellanox HDR de 200 GB/s dedicada e independiente de la topología. Estas conexiones se configuran automáticamente entre máquinas virtuales que ocupan el mismo conjunto de escalado de máquinas virtuales de Azure y admiten RDMA de GPU Direct.
Cada GPU cuenta con conectividad NVLINK 3.0 para la comunicación dentro de la máquina virtual (VM), respaldada por 96 núcleos físicos de CPU AMD Epyc™ 7V12 (Rome) de 2ª generación.
Estas instancias proporcionan un rendimiento excelente para muchas herramientas de IA, ML y análisis que admiten la aceleración GPU de serie, como TensorFlow, Pytorch, Caffe, RAPIDS y otras plataformas. Además, la interconexión InfiniBand de escalabilidad horizontal es compatible con un gran conjunto de herramientas de inteligencia artificial y HPC existentes creadas en las bibliotecas de comunicación NCCL2 de NVIDIA para una agrupación en clústeres de GPU sin problemas.
Especificaciones del host
Parte
Cantidad Unidades de recuento
Especificaciones Id. de SKU, unidades de rendimiento, etc.
1La velocidad del disco temporal a menudo difiere entre las operaciones de RR (lectura aleatoria) y RW (escritura aleatoria). Las operaciones de RR suelen ser más rápidas que las operaciones de RW. La velocidad de RW suele ser más lenta que la velocidad de RR en las series donde solo se indica el valor de velocidad de RR.
La capacidad de almacenamiento se muestra en unidades de GiB o 1024^3 bytes. Cuando compare discos que se miden en GB (1000^3 bytes) con discos que se miden en GiB (1024^3), recuerde que los números que representan la capacidad en GiB pueden parecer más pequeños. Por ejemplo, 1023 GiB = 1098,4 GB.
Se midió el rendimiento de disco en operaciones de entrada/salida por segundo (E/S por segundo) y MBps, donde Mbps = 10^6 bytes/s.
1Algunos tamaños admiten expansión para aumentar temporalmente el rendimiento del disco. Las velocidades de ráfaga se pueden mantener hasta 30 minutos a la vez.
La capacidad de almacenamiento se muestra en unidades de GiB o 1024^3 bytes. Cuando compare discos que se miden en GB (1000^3 bytes) con discos que se miden en GiB (1024^3), recuerde que los números que representan la capacidad en GiB pueden parecer más pequeños. Por ejemplo, 1023 GiB = 1098,4 GB.
Se midió el rendimiento de disco en operaciones de entrada/salida por segundo (E/S por segundo) y MBps, donde Mbps = 10^6 bytes/s.
Los discos de datos pueden funcionar en modo en caché o en modo no en caché. En el caso de la operación de disco de datos en caché, el modo de caché del host está establecido en ReadOnly o ReadWrite. En el caso de la operación de disco de datos no en caché, el modo de caché del host está definido en None.
El ancho de banda de red esperado es el ancho de banda agregado máximo asignado por tipo de máquina virtual en todas las NIC y para todos los destinos. Para obtener más información, vea Ancho de banda de red de máquina virtual
No se garantizan los límites superiores. Los límites ofrecen una guía para seleccionar el tipo de máquina virtual adecuado para la aplicación prevista. El rendimiento de red real dependerá de diversos factores (como, por ejemplo, la congestión de la red, las cargas de la aplicación y la configuración de red). Para más información sobre cómo optimizar el rendimiento de red, consulte Optimización del rendimiento de red en las máquinas virtuales de Azure.
Para lograr el rendimiento de red esperado en Linux o Windows, puede que deba seleccionar una versión específica u optimizar la máquina virtual. Para obtener más información, vea Pruebas de ancho de banda y rendimiento (NTTTCP).
Información del acelerador (GPU, FPGA, etc.) para cada tamaño