La machine virtuelle de série NDm A100 v4 est une nouveauté phare de la famille de processeurs graphiques Azure. Ces tailles sont conçues pour l’apprentissage Deep Learning hautes performances, et pour des charges de travail HPC avec scale-up et scale-out étroitement couplées.
La série NDm A100 v4 commence avec une machine virtuelle unique et huit GPU NVIDIA Ampere A100 80 GB Tensor Core. Les déploiements basé sur NDm A100 v4 peuvent monter en puissance jusqu’à des milliers de GPU avec une bande passante d’interconnexion de 1,6 To/s par machine virtuelle. Chaque GPU au sein de la machine virtuelle est fourni avec sa propre connexion indépendante de la topologie NVIDIA Mellanox HDR InfiniBand 200 Go/s. Ces connexions sont configurées automatiquement entre les machines virtuelles occupant le même groupe de machines virtuelles identiques, et prennent en charge GPU Direct RDMA.
Chaque GPU est doté d’une connectivité NVLINK 3.0 pour la communication au sein de la machine virtuelle, en s’appuyant sur 96 cœurs de processeur physiques AMD Epyc™ 7V12 (Rome) de 2e génération.
Ces instances offrent d’excellentes performances pour de nombreux outils d’IA, de ML et d’analyse qui prennent en charge l’accélération GPU « prêts à l’emploi », tels que TensorFlow, Pytorch, Caffe, RAPIDS et d’autres frameworks. En outre, l’interconnexion InfiniBand avec scale-out prend en charge un grand nombre d’outils IA et HPC existants basés sur les bibliothèques de communication NCCL2 de NVIDIA pour un clustering facilité des GPU.
Spécifications de l’hôte
Élément
Quantité Compter des unités
Spécifications ID de la référence SKU, unités de performance, etc.
1La vitesse de disque temporaire diffère souvent entre les opérations RR (lecture aléatoire) et RW (écriture aléatoire). Les opérations RR sont généralement plus rapides que les opérations RW. La vitesse RW est généralement inférieure à la vitesse RR sur les séries où seule la valeur de vitesse RR est répertoriée.
La capacité de stockage est indiquée en unités de Gio ou 1 024^3 octets. Lorsque vous comparez des disques mesurés en Go (1 000^3 octets) à des disques mesurés en Gio (1 024^3), n’oubliez pas que les nombres de capacité donnés en Gio peuvent paraitre inférieurs. Par exemple, 1 023 Gio = 1 098,4 Go.
Le débit de disque est mesuré en opérations d’entrée/sortie par seconde (IOPS) et Mbit/s où Mbit/s = 10^6 octets par seconde.
1Certaines tailles prennent en charge le bursting pour augmenter temporairement le niveau de performance du disque. Les vitesses de rafale peuvent être conservées jusqu’à 30 minutes à la fois.
La capacité de stockage est indiquée en unités de Gio ou 1 024^3 octets. Lorsque vous comparez des disques mesurés en Go (1 000^3 octets) à des disques mesurés en Gio (1 024^3), n’oubliez pas que les nombres de capacité donnés en Gio peuvent paraitre inférieurs. Par exemple, 1 023 Gio = 1 098,4 Go.
Le débit de disque est mesuré en opérations d’entrée/sortie par seconde (IOPS) et Mbit/s où Mbit/s = 10^6 octets par seconde.
Les disques de données peuvent fonctionner en mode avec ou sans mise en cache. En cas de fonctionnement du disque de données avec mise en cache, le mode de mise en cache hôte est défini sur ReadOnly ou ReadWrite. En cas de fonctionnement du disque de données sans mise en cache, le mode de mise en cache hôte est défini sur Aucun.
La bande passante réseau attendue est la bande passante agrégée maximale qui est allouée par type de machine virtuelle entre toutes les cartes réseau, pour toutes les destinations. Pour plus d’informations, consultez Bande passante réseau des machines virtuelles
Les limites supérieures ne sont pas garanties. Les limites permettent de sélectionner le type de machine virtuelle approprié pour l’application prévue. Les performances réseau réelles dépendent de nombreux facteurs, notamment la congestion du réseau, les charges de l’application, ainsi que les paramètres réseau. Pour plus d’informations sur l’optimisation du débit du réseau, consultez Optimiser le débit du réseau pour les machines virtuelles Azure.
Pour atteindre la performance réseau attendue sous Linux ou Windows, il peut être nécessaire de sélectionner une version spécifique ou d’optimiser votre machine virtuelle. Pour plus d’informations, consultez Test de bande passante/débit (NTTTCP).
Informations d’accélérateur (GPU, FPGA, etc.) pour chaque taille
Lisez-en davantage sur les Unités de calcul Azure (ACU) pour découvrir comment comparer les performances de calcul entre les références Azure.
Consultez Hôtes Azure Dedicated Host pour connaître les serveurs physiques capables d’héberger une ou plusieurs machines virtuelles attribuées à un abonnement Azure.