Machine virtuelle du processeur graphique (GPU) sur Azure Stack Hub
Cet article décrit les modèles de processeurs graphiques (GPU) pris en charge sur un système intégré Azure Stack Hub. L’article contient également des instructions sur l’installation des pilotes utilisés avec les GPU. Le support GPU dans Azure Stack Hub permet de fournir des solutions telles que l’intelligence artificielle, l’entraînement, l’inférence et la visualisation des données. L’accélérateur graphique AMD Radeon Instinct Mi25 peut être utilisé pour prendre en charge des applications gourmandes en graphiques, telles qu’Autodesk AutoCAD.
Vous pouvez choisir parmi trois modèles de GPU. Ils sont disponibles dans les processeurs graphiques NVIDIA V100, NVIDIA T4 et AMD Mi25. Ces GPU physiques s’alignent sur les types de machines virtuelles de la série N Azure suivants, comme suit :
Avertissement
Les machines virtuelles GPU ne sont pas prises en charge dans cette mise en production. Vous devez effectuer une mise à niveau vers Azure Stack Hub 2005 ou version ultérieure. En outre, votre matériel Azure Stack Hub doit avoir des GPU physiques.
NCv3
Les machines virtuelles de série NCv3 sont optimisées par les GPU NVIDIA Tesla V100. Les clients peuvent tirer parti de ces GPU mis à jour pour les charges de travail HPC traditionnelles telles que la modélisation de gisements, le séquençage de l’ADN, l’analyse des protéines, les simulations de Monte-Carlo, etc.
| Taille | Processeurs virtuels | Mémoire : Gio | Stockage temporaire (SSD) en Gio | GPU | Mémoire GPU : Gio | Disques de données max. | Nombre max de cartes réseau |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Standard_NC6s_v3 | 6 | 112 | 736 | 1 | 16 | 12 | 4 |
| Standard_NC12s_v3 | 12 | 224 | 1474 | 2 | 32 | 24 | 8 |
| Standard_NC24s_v3 | 24 | 448 | 2948 | 4 | 64 | 32 | 8 |
NVv4
Les machines virtuelles de la série NVv4 sont alimentées par des GPU AMD Radeon Instinct MI25. Avec la série NVv4, Azure Stack Hub introduit des machines virtuelles avec des GPU partiels. Cette taille peut être utilisée pour les applications graphiques accélérées GPU et les bureaux virtuels. Actuellement, les machines virtuelles NVv4 prennent uniquement en charge le système d’exploitation invité Windows.
| Taille | Processeurs virtuels | Mémoire : Gio | Stockage temporaire (SSD) en Gio | GPU | Mémoire GPU : Gio | Disques de données max. | Nombre max de cartes réseau |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Standard_NV4as_v4 | 4 | 14 | 88 | 1/8 | 2 | 4 | 2 |
| Standard_NV8as_v4 | 8 | 28 | 176 | 1/4 | 4 | 8 | 4 |
| Standard_NV16as_v4 | 16 | 56 | 352 | 1/2 | 8 | 16 | 8 |
| Standard_NV32as_v4 | 32 | 112 | 704 | 1 | 16 | 32 | 8 |
NCasT4_v3
| Taille | Processeurs virtuels | Mémoire : Gio | GPU | Mémoire GPU : Gio | Disques de données max. | Nombre max de cartes réseau |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Standard_NC4as_T4_v3 | 4 | 28 | 1 | 16 | 8 | 4 |
| Standard_NC8as_T4_v3 | 8 | 56 | 1 | 16 | 16 | 8 |
| Standard_NC16as_T4_v3 | 16 | 110 | 1 | 16 | 32 | 8 |
| Standard_NC64as_T4_v3 | 64 | 440 | 4 | 64 | 32 | 8 |
NC_A100 v4
Les machines virtuelles de la série NC_A100 sont alimentées par les GPU NVIDIA Ampere A100, le successeur des GPU Tesla V100. Vous pouvez tirer parti de ces GPU mis à jour pour les charges de travail HPC traditionnelles telles que la modélisation des réservoirs, le séquencement d’ADN, l’analyse des protéines, les simulations Monte Carlo et d’autres.
| Taille | Processeurs virtuels | Mémoire : Gio | Stockage temporaire (Gio) | Disques de données max. | GPU | Gio de mémoire GPU | Nombre max de cartes réseau |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Standard_NC24ads_A100_v4 | 24 | 220 | 1123 | 12 | 1 | 80 | 2 |
| Standard_NC48ads_A100_v4 | 48 | 440 | 2246 | 24 | 2 | 160 | 4 |
NC_L40S v4
| Taille | Processeurs virtuels | Mémoire : Gio | Stockage temporaire (Gio) | Disques de données max. | GPU | Gio de mémoire GPU | Nombre max de cartes réseau |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Standard_NC24ads_L40S_v4 | 24 | 220 | 1123 | 8 | 1 | 80 | 2 |
| Standard_NC48ads_L40S_v4 | 48 | 440 | 2246 | 16 | 2 | 160 | 4 |
Considérations relatives au système de GPU
- La référence (SKU) du GPU doit être l’une suivantes : AMD MI-25, NVIDIA V100 (et variantes), Nvidia T4.
- Nombre de GPU par serveur pris en charge (1, 2, 3, 4). De préférence : 1, 2 et 4.
- Tous les GPU dans l’unité d’échelle doivent avoir exactement la même référence (SKU).
- Toutes les quantités de GPU par serveur dans toute l’unité d’échelle doivent être identiques.
- La taille de partition du GPU (pour AMD Mi25) doit être la même dans toutes les machines virtuelles GPU sur l’unité d’échelle.
planification de la capacité
Le planificateur de capacité Azure Stack Hub a été mis à jour pour prendre en charge les configurations GPU. C’est accessible ici.
Ajout de GPU sur un Azure Stack Hub existant
Azure Stack Hub prend désormais en charge l’ajout de GPU à tout système existant. Pour ajouter un GPU, exécutez stop-azurestack, exécutez la procédure de stop-azurestack, ajoutez des GPU, puis exécutez start-azurestack jusqu’à la fin. Si le système avait déjà des GPU, toutes les machines virtuelles GPU créées précédemment doivent être stop-deallocated puis redémarrées.
Correctif et mise à jour, comportement FRU des machines virtuelles
Les machines virtuelles GPU subissent un temps d’arrêt pendant les opérations telles que les correctifs et mises à jour (PnU) et le remplacement matériel (FRU) d’Azure Stack Hub. Le tableau suivant présente l’état de la machine virtuelle tel qu’il a été observé au cours de ces activités, et l’action manuelle que vous pouvez effectuer pour que ces machines virtuelles soient disponibles après cette opération.
| Opération | PnU - mise à jour complète, mise à jour OEM | FRU |
|---|---|---|
| État de la machine virtuelle | Non disponible pendant la mise à jour. Peut être rendu disponible avec une opération manuelle. La machine virtuelle est automatiquement en ligne après la mise à jour. | Non disponible pendant le remplacement de matériel (FRU). Peut être rendu disponible avec une opération manuelle. La machine virtuelle doit être remise en service après le remplacement de matériel (FRU) |
| Opération manuelle | Si la machine virtuelle doit être disponible pendant la mise à jour et si des partitions GPU sont disponibles, la machine virtuelle peut être redémarrée à partir du portail en cliquant sur le bouton Redémarrer. La machine virtuelle est automatiquement sauvegardée après la mise à jour. | La machine virtuelle n’est pas disponible pendant le remplacement matériel (FRU). Si des GPU disponibles, la machine virtuelle peuvent être arrêtée-libérée et redémarrée pendant le remplacement matériel (FRU). Après l’achèvement fru, la machine virtuelle doit utiliser le bouton Arrêter, puis redémarrée à l’aide du bouton Démarrer.stop-deallocated |
Installation du pilote invité
Les applets de commande PowerShell suivantes peuvent être utilisées pour l’installation du pilote :
$VmName = <VM Name In Portal>
$ResourceGroupName = <Resource Group of VM>
$Location = "redmond"
$driverName = <Give a name to the driver>
$driverPublisher = "Microsoft.HpcCompute"
$driverType = <Specify Driver Type> #GPU Driver Types: "NvidiaGpuDriverWindows"; "NvidiaGpuDriverLinux"; "AmdGpuDriverWindows"
$driverVersion = <Specify Driver Version> #Nvidia Driver Version:"1.3"; AMD Driver Version:"1.0"
Set-AzureRmVMExtension -Location $Location `
-Publisher $driverPublisher `
-ExtensionType $driverType `
-TypeHandlerVersion $driverVersion `
-VMName $VmName `
-ResourceGroupName $ResourceGroupName `
-Name $driverName `
-Settings $Settings ` # If no settings are set, omit this parameter
-Verbose
Selon le système d’exploitation, le type et la connectivité de votre machine virtuelle GPU Azure Stack Hub, vous devez remplacer ces valeurs par les paramètres ci-dessous.
Mi25 AMD
La version du pilote invité doit correspondre à la version d’Azure Stack Hub, quel que soit l’état de connectivité. L’utilisation de versions plus récentes non alignées avec la version d’Azure Stack Hub peut entraîner des problèmes d’utilisation.
| Version d’Azure Stack Hub | Pilote invité AMD |
|---|---|
| 2206 et versions ultérieures | 21.Q2-1, 20.Q4-1 |
| 2108 | 21.Q2-1, 20.Q4-1 |
| 2102 | 21.Q2-1, 20.Q4-1 |
Connecté
Utilisez le script PowerShell dans la section précédente avec le type de pilote approprié pour AMD. L’article Installer des pilotes GPU AMD sur des machines virtuelles de série N exécutant Windows fournit des instructions sur l’installation du pilote pour AMD Périphérique Instinct MI25 à l’intérieur de la machine virtuelle compatible GPU-P NVv4, ainsi que des étapes sur la façon de vérifier l’installation du pilote.
Déconnecté
Étant donné que l’extension extrait le pilote à partir d’un emplacement sur Internet, une machine virtuelle déconnectée du réseau externe ne peut pas y accéder. Vous pouvez télécharger le pilote à partir de la table précédente et le charger sur un compte de stockage de votre réseau local accessible à la machine virtuelle.
Ajoutez le pilote AMD à un compte de stockage et spécifiez l’URL de ce compte dans Settings. Ces paramètres doivent être utilisés dans l’applet de commande Set-AzureRMVMExtension . Par exemple :
$Settings = @{
"DriverURL" = <URL to driver in storage account>
}
NVIDIA
Les pilotes NVIDIA doivent être installés à l’intérieur de la machine virtuelle pour les charges de travail CUDA ou GRID à l’aide du GPU.
Cas d’usage : GRID graphiques/de visualisation
Ce scénario requiert l’utilisation de pilotes GRID. Les pilotes GRID peuvent être téléchargés via le Hub d’applications NVIDIA, à condition que vous disposiez des licences requises. Les pilotes GRID requièrent également un serveur de licences GRID avec les licences GRID appropriées avant d’utiliser les pilotes GRID sur la machine virtuelle.
$Settings = @{
"DriverURL" = "https://download.microsoft.com/download/e/8/2/e8257939-a439-4da8-a927-b64b63743db1/431.79_grid_win10_server2016_server2019_64bit_international.exe"; "DriverCertificateUrl" = "https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=871664";
"DriverType"="GRID"
}
Cas d’usage : calcul/CUDA – Connecté
Les pilotes CUDA n’ont pas besoin d’un serveur de licences et n’ont pas besoin de paramètres modifiés.
Cas d’usage : calcul/CUDA – Déconnecté
Vous pouvez obtenir des liens vers les pilotes NVIDIA CUDA en suivant le lien suivant : https://raw.githubusercontent.com/Azure/azhpc-extensions/master/NvidiaGPU/resources.json
Windows :
$Settings = @{
"DriverURL" = "";
"DriverCertificateUrl" = "https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=871664";
"DriverType"="CUDA"
}
Linux :
Vous devez référencer certaines URL pour vos paramètres :
| URL | Notes |
|---|---|
| PUBKEY_URL | PUBKEY_URL est la clé publique pour le référentiel de pilotes Nvidia, pas pour la machine virtuelle Linux. Il est utilisé pour installer le pilote pour Ubuntu. |
| DRIVER_URL | DRIVER_URL est l’URL permettant de télécharger les informations du référentiel du pilote Nvidia et est ajoutée à la liste des dépôts de la machine virtuelle Linux. |
Ajoutez les URL à vos paramètres.
$Settings=@{
"isCustomInstall"=$true;
"DRIVER_URL"="https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=874273";
"CUDA_ver"="10.0.130";
"PUBKEY_URL"="http://download.microsoft.com/download/F/F/A/FFAC979D-AD9C-4684-A6CE-C92BB9372A3B/7fa2af80.pub";
"DKMS_URL"="https://dl.fedoraproject.org/pub/epel/epel-release-latest-7.noarch.rpm";
"LIS_URL"="https://aka.ms/lis";
"LIS_RHEL_ver"="3.10.0-1062.9.1.el7"
}