Configurer un laboratoire avec des machines virtuelles GPU dans Azure Lab Services

Remarque

Cet article fait référence aux fonctionnalités disponibles dans les plans de labo, qui ont remplacé les comptes de labo.

Dans cet article, vous allez apprendre à choisir entre les différentes tailles de machines virtuelles basées sur GPU lors de la création d’un laboratoire dans Azure Lab Services. Découvrez comment installer les pilotes nécessaires dans le laboratoire pour tirer parti des GPU.

Choisir entre les tailles de GPU pour la visualisation et le calcul

Lorsque vous créez un laboratoire dans Azure Lab Services, vous devez sélectionner une taille de machine virtuelle. Choisissez la taille de machine virtuelle appropriée, en fonction du scénario d’utilisation ou du type de classe.

Azure Lab Services a deux catégories de tailles de machines virtuelles basées sur GPU :

• Gpu de calcul
• Gpu de visualisation

Remarque

Vous ne voyez peut-être pas certaines de ces tailles de machine virtuelle dans la liste lorsque vous créez un laboratoire. La liste des tailles de machine virtuelle est basée sur la capacité affectée à votre abonnement Azure géré par Microsoft. Pour plus d’informations sur la capacité, consultez Limites de capacité dans Azure Lab Services. Pour connaître la disponibilité des tailles de machines virtuelles, consultez Disponibilité des produits par région.

Tailles gpu de calcul

La taille du GPU de calcul est destinée aux applications nécessitant beaucoup de ressources de calcul. Par exemple, le Deep Learning dans le type de classe de traitement en langage naturel utilise la petite taille de GPU (calcul). Le GPU de calcul convient à ce type de classe, car les utilisateurs du laboratoire appliquent des infrastructures et des outils d’apprentissage profond fournis par l’image de machine virtuelle Science des données pour entraîner des modèles d’apprentissage profond avec de grands ensembles de données.

Taille	Processeurs virtuels	RAM	Description
GPU de petite taille (calcul)	6 processeurs virtuels	112 Go de RAM	Standard_NC6s_v3. Cette taille prend en charge Windows et Linux et convient tout particulièrement aux applications qui nécessitent beaucoup de ressources informatiques comme l’intelligence artificielle (IA) et le Deep Learning.

Tailles gpu de visualisation

Les tailles de GPU pour la visualisation sont destinées aux applications nécessitant beaucoup de ressources graphiques. Par exemple, le type de classe d’ingénierie SOLIDWORKS montre l’utilisation de la taille GPU de petite taille (visualisation). Le GPU de visualisation est adapté à ce type de classe, car les utilisateurs du laboratoire interagissent avec l’environnement de conception assistée par ordinateur (CAO) 3D d’ASSEMBLYS pour la modélisation et la visualisation d’objets solides.

Taille	Processeurs virtuels	RAM	Description
GPU de petite taille (visualisation)	8 processeurs virtuels	28 Go de RAM	Standard_NV8as_v4. Cette taille est plus appropriée pour la visualisation, le streaming, les jeux et l'encodage à distance à l'aide d’infrastructures tels qu'OpenGL et DirectX. Actuellement, cette taille prend en charge Windows uniquement.
GPU de taille moyenne (visualisation)	12 processeurs virtuels	112 Go de RAM	Standard_NV12s_v3. Cette taille prend en charge les machines virtuelles Linux et Windows. Cette taille est plus appropriée pour la visualisation, le streaming, les jeux et l'encodage à distance à l'aide d’infrastructures tels qu'OpenGL et DirectX.

Vérifier que les pilotes GPU appropriés sont installés

Pour tirer parti des fonctionnalités GPU de vos machines virtuelles de labo, assurez-vous que les pilotes GPU appropriés sont installés. Dans l’Assistant de création de laboratoire, lorsque vous sélectionnez une taille de machine virtuelle GPU, vous pouvez choisir l’option Installer les pilotes GPU. Cette option est activée par défaut.

Lorsque vous sélectionnez Installer des pilotes GPU, il garantit que les pilotes récemment publiés sont installés pour le type de GPU et d’image que vous avez sélectionnés.

• Lorsque vous sélectionnez la taille GPU de petite taille (Calcul), vos machines virtuelles de votre laboratoire sont alimentées par le GPU NVIDIA Tesla V100 GPU. Dans ce cas, des pilotes CUDA (Compute Unified Device Architecture) récents sont installés, ce qui permet un calcul haute performance.
• Lorsque vous sélectionnez la petite taille de GPU (visualisation), vos machines virtuelles de laboratoire sont alimentées par le GPU Accélérateur AMD Mémoire Instinct MI25. Dans ce cas, des pilotes GPU AMD récents sont installés, ce qui permet l’utilisation d’applications gourmandes en ressources graphiques.
• Lorsque vous sélectionnez la taille GPU de taille moyenne (Visualisation), les machines virtuelles de votre laboratoire sont alimentées par le GPU NVIDIA Tesla M60 et la technologie GRID. Dans ce cas, des pilotes GRID récents sont installés, ce qui permet l’utilisation d’applications gourmandes en ressources graphiques.

Important

L’option Installer des pilotes GPU installe uniquement les pilotes lorsqu’ils ne sont pas présents sur l’image de votre lab. Par exemple, les pilotes GPU NVIDIA sont déjà installés sur l’image de machine virtuelle Science des données de la Place de marché Azure. Si vous créez un labo GPU de petite taille (calcul) à l’aide de l’image Data Science et que vous choisissez d’Installer les pilotes GPU, les pilotes ne seront pas mis à jour vers une version plus récente. Pour mettre à jour les pilotes, vous devez installer manuellement les pilotes.

Installer manuellement les pilotes GPU

Vous devrez peut-être installer une version des pilotes différente de celle qu’Azure Lab Services installe pour vous. Cette section montre comment installer manuellement les pilotes appropriés.

Installer les pilotes GPU de petite taille (Calcul)

Pour installer manuellement les pilotes pour la taille GPU de petite taille (Calcul), procédez comme suit :

1. Dans l’Assistant Création du labo, lorsque vous créez votre laboratoire, désactivez le paramètre Installer les pilotes GPU.

2. Une fois votre laboratoire créé, connectez-vous au modèle de machine virtuelle pour installer les pilotes appropriés.

   • Suivez les étapes d’installation détaillées des pilotes NVIDIA Tesla (CUDA) pour plus d’informations sur les versions de pilotes spécifiques recommandées en fonction de la version du système d’exploitation Windows utilisée.

     

   • Vous pouvez également suivre ces étapes pour installer les derniers pilotes NVIDIA :

     1. Accédez à la page Téléchargements de pilotes NVIDIA.
     2. Définissez le Type de produit sur Tesla.
     3. Définissez la Série de produits sur V-series.
     4. Définissez le Système d’exploitation sur le type d’image de base que vous avez sélectionné lors de la création de votre laboratoire.
     5. Définissez le Kit d’outils CUDA sur la version du pilote CUDA dont vous avez besoin.
     6. Cliquez sur Rechercher pour chercher vos pilotes.
     7. Sélectionnez Télécharger pour télécharger le programme d'installation.
     8. Exécutez le programme d’installation afin que les pilotes soient installés sur le modèle de machine virtuelle.

3. Vérifiez que les pilotes sont installés correctement en suivant les instructions suivantes de la section Vérifier les pilotes installés.

4. Une fois que vous avez installé les pilotes et d’autres logiciels requis pour votre classe, sélectionnez Publier pour créer les machines virtuelles lab.

Remarque

Si vous utilisez une image Linux, après avoir téléchargé le programme d’installation, installez les pilotes en suivant les instructions fournies dans Installer des pilotes CUDA sur Linux.

Installer les pilotes GPU de petite taille (Visualisation)

Pour installer manuellement les pilotes pour la taille small GPU (visualisation), procédez comme suit :

1. Dans l’Assistant Création du labo, lorsque vous créez votre laboratoire, désactivez le paramètre Installer les pilotes GPU.

2. Une fois votre laboratoire créé, connectez-vous au modèle de machine virtuelle pour installer les pilotes appropriés.

3. Installez la machine virtuelle du modèle de pilotes AMD en suivant les instructions de l’installation des pilotes GPU AMD sur des machines virtuelles de série N exécutant Windows.

4. Redémarrez le modèle de machine virtuelle.

5. Vérifiez que les pilotes sont installés correctement en suivant les instructions de la section Vérifier les pilotes installés.

6. Une fois que vous avez installé les pilotes et d’autres logiciels requis pour votre classe, sélectionnez Publier pour créer vos machines virtuelles lab.

Installer les pilotes GPU de taille moyenne (Visualisation)

Pour installer manuellement les pilotes pour la taille moyenne du GPU (visualisation), procédez comme suit :

1. Dans l’Assistant Création du labo, lorsque vous créez votre laboratoire, désactivez le paramètre Installer les pilotes GPU.

2. Une fois votre laboratoire créé, connectez-vous au modèle de machine virtuelle pour installer les pilotes appropriés.

3. Installez les pilotes GRID fournis par Microsoft sur le modèle de machine virtuelle en suivant les instructions selon votre système d’exploitation :

   • Pilotes NVIDIA GRID pour Windows
   • Pilotes NVIDIA GRID pour Linux

4. Redémarrez le modèle de machine virtuelle.

5. Vérifiez que les pilotes sont installés correctement en suivant les instructions de la section Vérifier les pilotes installés.

6. Une fois que vous avez installé les pilotes et d’autres logiciels requis pour votre classe, sélectionnez Publier pour créer vos machines virtuelles lab.

Vérifier les pilotes installés

Cette section décrit comment vérifier que vos pilotes GPU ont bien été installés.

Images Windows de GPU de petite taille (Visualisation)

Pour vérifier l’installation du pilote pour la taille GPU de petite taille (Visualisation), consultez valider les pilotes GPU AMD sur les machines virtuelles de série N exécutant Windows.

Images Windows de GPU de petite taille (Calcul) et de taille moyenne (Visualisation)

Pour vérifier l’installation du pilote pour la taille GPU de petite taille (Visualisation), consultez valider les pilotes GPU NVIDIA sur les machines virtuelles de série N exécutant Windows.

Vous pouvez également valider les paramètres du panneau de configuration NVIDIA, qui s’appliquent uniquement à la taille de machine virtuelle GPU de taille moyenne (Visualisation) :

1. Afficher et ajuster les paramètres de votre GPU dans le panneau de configuration NVIDIA. Pour ce faire, dans le Panneau de configuration Windows, sélectionnez Matériel et audio, puis Panneau de configuration NVIDIA.

   

2. Affichez les performances de votre GPU à l’aide duGestionnaire des tâches. Sélectionnez l’onglet Performances, puis sélectionnez l’option GPU.

   

   Important

   Les paramètres du panneau de configuration NVIDIA sont accessibles uniquement pour les tailles de machine virtuelle de GPU de moyenne taille (Visualisation) Si vous tentez d’ouvrir le panneau de configuration NVIDIA pour un GPU de calcul, vous obtiendrez l’erreur : « Les paramètres d’affichage NVIDIA ne sont pas disponibles. Vous n’utilisez pas actuellement un affichage attaché à un GPU NVIDIA. » De même, les informations du niveau de performance du GPU dans le Gestionnaire des tâches sont fournies uniquement pour les GPU de visualisation.

Selon votre scénario, vous devrez peut-être effectuer une validation supplémentaire pour vous assurer que le GPU est correctement configuré. Lisez le type de classe sur Python et Jupyter Notebooks qui explique un exemple où des versions spécifiques des pilotes sont nécessaires.

Images Linux de GPU de petite taille (Calcul) et de taille moyenne (Visualisation)

Pour vérifier l’installation du pilote pour les images Linux, consultez vérifier l’installation du pilote pour les pilotes GPU NVIDIA sur des machines virtuelles de série N exécutant Linux.

Étapes suivantes

• Découvrez comment créer et gérer des laboratoires.
• Créez un labo avec le logiciel DE CONCEPTION assistée par ordinateur (CAO) DE L’ORDINATEUR.
• Créez un laboratoire avec le logiciel MATLAB (laboratoire de matrice).