Série de tailles de machines virtuelles accélérées par GPU de la sous-famille « NC »

Article
06/06/2024

S’applique aux : ✔️ Machines virtuelles Linux ✔️ Machines virtuelles Windows ✔️ Groupes identiques flexibles ✔️ Groupes identiques uniformes

La sous-famille « NC » des séries de tailles de VM est l’une des instances de VM optimisées pour le GPU d’Azure. Ils sont conçus pour les charges de travail à forte intensité de calcul, telles que la formation de modèles d’IA et d’apprentissage automatique, le calcul à haute performance (HPC) et les applications à forte intensité graphique. Équipées de puissants GPU NVIDIA, les VM de la série NC offrent une accélération substantielle pour les processus qui nécessitent une forte puissance de calcul, notamment le deep learning, les simulations scientifiques et le rendu 3D. Ils sont donc particulièrement bien adaptés aux industries telles que la recherche technologique, le divertissement et l’ingénierie, où le rendu et la vitesse de traitement sont essentiels à la productivité et à l’innovation.

Charges de travail et cas d’usage

IA et Machine Learning : machines virtuelles de la série NC sont idéales pour former des modèles Machine Learning complexes et exécuter des applications IA. Les GPU NVIDIA fournissent une accélération significative pour les calculs typiquement impliqués dans le deep learning et d’autres tâches de formation intensives.

HPC (Calcul haute performance) : ces machines virtuelles conviennent aux simulations scientifiques, au rendu et à d’autres charges de travail HPC qui peuvent être accélérées par des GPU. Des domaines tels que l’ingénierie, la recherche médicale et la modélisation financière utilisent souvent des machines virtuelles de la série NC pour répondre efficacement à leurs besoins de calcul.

Rendu graphiques : Les machines virtuelles de la série NC sont également utilisées pour les applications graphiques intensives, notamment l’édition vidéo, le rendu 3D et le traitement graphique en temps réel. Ils sont particulièrement utiles dans des secteurs tels que le développement de jeux et la production de films.

Visualisation à distance : Pour les applications nécessitant des capacités de visualisation haut de gamme, telles que la CAO et les effets visuels, les machines virtuelles de la série NC peuvent fournir la puissance GPU nécessaire à distance, permettant aux utilisateurs de travailler sur des tâches graphiques complexes sans avoir besoin d’un matériel local puissant.

Simulation et analyse : ces machines virtuelles sont également adaptées aux simulations détaillées et aux analyses dans des domaines tels que les tests d’incident automobile, la dynamique des fluides de calcul et la modélisation météorologique, où les fonctionnalités gpu peuvent accélérer considérablement les temps de traitement.

Séries de la famille

Série NC, V1

Les machines virtuelles de la série NC sont pilotées par la carte Tesla K80 de NVIDIA et le processeur Intel Xeon E5-2690 v3 (Haswell). Les utilisateurs peuvent exploiter plus rapidement leurs données en utilisant CUDA pour les applications d’exploration énergétique, les simulations de crash, le rendu de lancer de rayon, l’apprentissage profond et plus encore. La configuration NC24r fournit une interface réseau à haut débit et à faible latence optimisée pour les charges de travail d’informatique parallèle fortement couplées.

Voir la page complète de la série NC.

Élément	Quantité ^{Nombre ^Unités}	Spécifications ^{ID de référence SKU, Niveau de performance ^Unités, etc.}
Processeur	6 – 24^vCores	Intel® Xeon® E5-2690 v3 (Haswell)
Mémoire	56 – 224^Gio
Disques de données	24 – 64^Disques
Network (Réseau)	1 – 4^{Cartes d’interface réseau}
Accélérateurs	1 – 4^GPU	NVIDIA Tesla K80 12^GiB 12 –48^Gio par machine virtuelle

NCads_-_H100_v5-series

Les machines virtuelles de série NCads H100 v5 sont une nouveauté de la famille de GPU Azure. Vous pouvez utiliser cette série pour des charges de travail réelles d’inférence par lots et d’entraînement Azure Applied AI. Les séries des machines virtuelles NCads H100 v5 sont alimentées par GPU NVIDIA H100 NVL et les processeurs Genoa AMD EPYC™ de 4e génération. Les machines virtuelles ont jusqu’à 2 GPU NVIDIA H100 NVL avec 94 Go de mémoire chacun, jusqu’à 96 cœurs de processeur AMD EPYC Genoa non-multithread et 640 Gio de mémoire système.

Voir la page complète de NCads_-_H100_v5-series.

Élément	Quantité ^{Nombre ^Unités}	Spécifications ^{ID de référence SKU, Niveau de performance ^Unités, etc.}
Processeur	40 – 80^vCores	AMD EPYC™ (Gênes)
Mémoire	320 – 640^Gio
Disques de données	8 – 16^disques	100 000 – 240 000^IOPS / 3 000 – 7 000^Mbits/s
Network (Réseau)	2 – 4^{Cartes réseau}	40 000 – 80 000^Mbits/s
Accélérateurs	1 – 2^GPUs	NVIDIA H100 NVL 94^GiB 94 –188^Gio par machine virtuelle

Série NCv2

Les machines virtuelles de série NCv2 sont optimisées par les GPU NVIDIA Tesla P100. Ces GPU peuvent fournir des performances de calcul deux fois supérieures à celles de la série NC. 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. Outre les GPU, les machines virtuelles de la série NCv2 sont également dotées de processeurs Intel Xeon E5-2690 v4 (Broadwell). La configuration NC24rs v2 fournit une interface réseau à haut débit et à faible latence optimisée pour les charges de travail d’informatique parallèle fortement couplées.

Voir la page complète de NCv2-series.

Élément	Quantité ^{Nombre ^Unités}	Spécifications ^{ID de référence SKU, Niveau de performance ^Unités, etc.}
Processeur	6 – 24^vCores	Intel® Xeon® E5-2690 v4 (Broadwell)
Mémoire	112 – 448^Gio
Disques de données	12 – 32^Disques	20 000 – 80 000^IOPS / 200 – 800^Mbits/s
Network (Réseau)	4 – 8 ^{Cartes réseau}
Accélérateurs	1 – 4^GPU	NVIDIA Tesla P100 16^GiB 16 – 64^GiB par machine virtuelle

Série NCv3

Les machines virtuelles de série NCv3 sont optimisées par les GPU NVIDIA Tesla V100. Ces GPU peuvent fournir des performances de calcul une fois et demie supérieures à celles de la série NCv2. 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. La configuration NC24rs v3 fournit une interface réseau à haut débit et à faible latence optimisée pour les charges de travail d’informatique parallèle fortement couplées. Outre les GPU, les machines virtuelles de la série NCv3 sont également pilotées par des processeurs Intel Xeon E5-2690 v4 (Broadwell).

Voir la page complète de NCv3-series.

Élément	Quantité ^{Nombre ^Unités}	Spécifications ^{ID de référence SKU, Niveau de performance ^Unités, etc.}
Processeur	6 – 24^vCores	Intel® Xeon® E5-2690 v4 (Broadwell)
Mémoire	112 – 448^Gio
Disques de données	12 – 32^Disques	20 000 – 80 000^IOPS / 200 – 800^Mbits/s
Network (Réseau)	4 – 8 ^{Cartes réseau}
Accélérateurs	1 – 4 ^GPUs	NVIDIA Tesla V100 16^GiB 16 – 64^GiB par machine virtuelle

NCasT4_v3-series

Les machines virtuelles de la série NCasT4_v3 sont alimentées par processeurs graphiques NVIDIA Tesla T4 et des processeurs AMD EPYC 7V12(Rome). Les machines virtuelles comportent jusqu’à 4 processeurs graphiques NVIDIA T4 avec 16 Go de mémoire chacun, jusqu’à 64 cœurs de processeur AMD EPYC 7V12 (Rome) non multithread (fréquence de base de 2,45 GHz, fréquence maximale de toutes les cœurs de 3,1 GHz et fréquence maximale de 3,3 GHz) et 440 Gio de mémoire système. Ces machines virtuelles sont parfaites pour le déploiement de services d’intelligence artificielle, tels que l’inférence en temps réel des demandes générées par l’utilisateur, ou pour les charges de travail graphiques et de visualisation interactives à l’aide du pilote de grille NVIDIA et de la technologie GPU virtuelle. Les charges de travail de calcul standard GPU basées sur CUDA, TensorRT, Caffe, ONNX et d’autres infrastructures, ou sur des applications graphiques à accélération GPU basées sur OpenGL et DirectX peuvent être déployées de manière économique, avec une proximité étroite pour les utilisateurs, sur la série NCasT4_v3.

Voir la page complète de NCasT4_v3-series.

Élément	Quantité ^{Nombre ^Unités}	Spécifications ^{ID de référence SKU, Niveau de performance ^Unités, etc.}
Processeur	4 – 64^vCores	AMD EPYC™ 7V12 (Rome)
Mémoire	28 – 440^Gio
Disques de données	8 – 32^disques	20 000 – 80 000^IOPS / 200 – 800^Mbits/s
Network (Réseau)	2 – 8 ^{cartes réseau}	8 000 – 32 000^Mbits/s
Accélérateurs	1 – 4^GPU	NVIDIA Tesla T4 16^GiB 16 – 64^GiB par machine virtuelle

NC_A100_v4-series

La machine virtuelle de série NC A100 v4 est une nouveauté de la famille de processeurs graphiques Azure. Vous pouvez utiliser cette série pour des charges de travail réelles d’inférence par lots et d’entraînement Azure Applied AI. La gamme NC A100 v4 est optimisée par le GPU NVIDIA A100 PCIe et les processeurs AMD EPYC™ 7V13 (Milan) de troisième génération. Les machines virtuelles ont jusqu’à 4 GPU NVIDIA A100 PCIe avec 80 Go de mémoire chacun, jusqu’à 96 cœurs de processeur AMD EPYC Milan non-multithread et 880 Gio de mémoire système.

Voir la page complète de NC_A100_v4-series.

Élément	Quantité ^{Nombre ^Unités}	Spécifications ^{ID de référence SKU, Niveau de performance ^Unités, etc.}
Processeur	24 – 96^vCores	EPYC™ 7V13 (Milan)
Mémoire	220 – 880 Gio
Disques de données	8 – 32^disques	30 000 – 120 000^IOPS / 1 000 – 4 000^Mbits/s
Network (Réseau)	2 – 8 ^{cartes réseau}	20 000 – 80 000^Mbits/s
Accélérateurs	1 – 4^GPU	NVIDIA A100 (PCIe) 80^GiB 80 – 320^Gio par machine virtuelle

Série de familles NC de la génération précédente

Pour connaître les tailles antérieures, consultez les tailles de la génération précédente.

Autres informations de taille

Liste de toutes les tailles disponibles : Tailles

Calculatrice de prix : Calculatrice de prix

Informations sur les types de disques : Types de disques

Étapes suivantes

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.

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