NV-sorozat migrálási útmutatója
Ahogy az Azure-adatközpontokban egyre nagyobb teljesítményű GPU virtuálisgép-méretek válnak elérhetővé, mérje fel a számítási feladatokat, és migrálja a virtuális gépeket (VM-eket) az NV és NV_Promo sorozatban. Ezek az örökölt virtuális gépek áttelepíthetők új virtuálisgép-sorozatokba, például NVsv3-ra és NVasv4-re a jobb teljesítmény és alacsonyabb költség érdekében. Az NVsv3 virtuálisgép-sorozatot Nvidia M60 GPU-k működtetik. Az NVasv4 sorozatot AMD Radeon Instinct MI25 GPU-k működtetik.
Az NV és NV_Promo sorozat, valamint az újabb NVsv3 és NVasv4 sorozat közötti fő különbségek a következők:
- Jobb teljesítmény.
- A Premium Storage támogatása.
- Lehetőség a tört GPU-méret és a több GPU-konfiguráció közötti választásra.
Az NVsv3 és az NVasv4 sorozat is modernebb magokkal és nagyobb kapacitással rendelkezik.
A következő szakasz az örökölt NV sorozat és az NVsv3 és az NVv4 sorozat közötti különbségeket foglalja össze.
NVsv3 sorozat
Az NVv3 sorozatú virtuális gépeket NVIDIA Tesla M60 GPU-k és NVIDIA GRID-technológia, Intel E5-2690 v4 (Broadwell) cpu-k és Intel Hyper-Threading Technology hajtják. Ezek a virtuális gépek GPU-val gyorsított grafikus alkalmazásokhoz és virtuális asztalokhoz vannak megcélzva, ahol az ügyfelek a következőket szeretnék:
- Vizualizálja az adataikat.
- Megjelenítendő eredmények szimulálása.
- Caden végzett munka.
- Tartalom renderelése és streamelése.
Ezek a virtuális gépek egyetlen pontosságú számítási feladatot is futtathatnak, például kódolást és renderelést.
Az NVv3 virtuális gépek támogatják a Prémium szintű tárolást, és az NV sorozathoz képest kétszer annyi rendszermemóriával (RAM-mal) rendelkeznek. A legfrissebb specifikációkért lásd: GPU-val gyorsított számítási virtuálisgép-méretek: NVsv3 sorozat.
Aktuális virtuálisgép-méret | Cél virtuális gép mérete | A specifikációk különbsége |
---|---|---|
Standard_NV6 Standard_NV6_Promo |
Standard_NV12s_v3 | vCPU: 12 (+6) Memória: GiB 112 (+56) Ideiglenes tároló (SSD) GiB: 320 (-20) Maximális adatlemezek: 12 (-12) Gyorsított hálózatkezelés: Igen Prémium szintű tárolás: Igen |
Standard_NV12 Standard_NV12_Promo |
Standard_NV24s_v3 | vCPU: 24 (+12) Memória: GiB 224 (+112) Ideiglenes tároló (SSD) GiB: 640 (-40) Maximális adatlemezek: 24 (-24) Gyorsított hálózatkezelés: Igen Prémium szintű tárolás: Igen |
Standard_NV24 Standard_NV24_Promo |
Standard_NV48s_v3 | vCPU: 48 (+24) Memória: GiB 448 (+224) Ideiglenes tároló (SSD) GiB: 1280 (-160) Maximális adatlemezek: 32 (-32) Gyorsított hálózatkezelés: Igen Prémium szintű tárolás: Igen |
NVv4 sorozat
Az NVv4 sorozatú virtuális gépeket AMD Radeon Instinct MI25 GPU-k és AMD EPYC 7V12 (Róma) processzorok működtetik. Az NVv4 sorozattal az Azure részleges GPU-kkal rendelkező virtuális gépeket vezet be. Válassza ki a megfelelő méretű virtuális gépet a GPU-val gyorsított grafikus alkalmazásokhoz és a 16 GiB-keretpufferrel rendelkező teljes GPU-hoz egy 2 GiB-keretpufferrel rendelkező GPU-val kezdődő virtuális asztalokhoz.
Az NVv4 virtuális gépek jelenleg csak a Windows-vendég operációs rendszert támogatják. A legfrissebb specifikációkért lásd: GPU-val gyorsított számítási virtuálisgép-méretek: NVv4 sorozat.
Aktuális virtuálisgép-méret | Cél virtuális gép mérete | A specifikációk különbsége |
---|---|---|
Standard_NV6 Standard_NV6_Promo |
Standard_NV16as_v4 | vCPU: 16 (+10) Memória: GiB 56 Ideiglenes tároló (SSD) GiB: 352 (+12) Maximális adatlemezek: 16 (-8) Gyorsított hálózatkezelés: Igen Prémium szintű tárolás: Igen |
Standard_NV12 Standard_NV12_Promo |
Standard_NV32as_v4 | vCPU: 32 (+20) Memória: GiB 112 Ideiglenes tároló (SSD) GiB: 704 (+24) Maximális adatlemezek: 32 (+16) Gyorsított hálózatkezelés: Igen Prémium szintű tárolás: Igen |
Standard_NV24 Standard_NV24_Promo |
N.A. | N.A. |
Az általános módosítások migrálási lépései
Az általános változások kezelése:
Válasszon egy adatsort és egy méretet a migráláshoz.
A cél virtuálisgép-sorozat kvótájának lekérése.
Méretezze át az aktuális NV sorozatú virtuálisgép-méretet a célméretre.
Ha a célméret NVv4, távolítsa el az Nvidia GPU-illesztőt, és telepítse az AMD GPU-illesztőt.
A kompatibilitástörő változások migrálási lépései
A kompatibilitástörő változások kezeléséhez kövesse a következő szakaszok lépéseit.
Válasszon ki egy célméretet a migráláshoz
Az aktuális használat felmérése után döntse el, hogy milyen típusú GPU-alapú virtuális gépre van szüksége. A számítási feladatokra vonatkozó követelményektől függően több különböző lehetőség közül választhat. A következő lehetőségek közül választhat:
- Ha a számítási feladat grafikus vagy vizualizációs, és erősen függ az Nvidia GPU-használattól, migráljon az NVsv3 sorozatba.
- Ha a számítási feladat grafikus vagy vizualizációs, és nem függ egy adott GPU-típustól, migráljon az NVsv3 vagy az NVVasv4 sorozatba.
Megjegyzés
Az ajánlott eljárás a virtuális gép méretének kiválasztása a költségek és a teljesítmény alapján. A cikkben szereplő javaslatok az NV és a NV_Promo méretének teljesítménymetrikáinak egy-az-egyhez összehasonlításán alapulnak, valamint egy másik virtuálisgép-sorozat legközelebbi egyezésén. Mielőtt eldöntené a megfelelő méretet, az Azure díjkalkulátorával összehasonlíthatja a költségeket.
Kvóta lekérése a cél virtuálisgép-családhoz
Kövesse az útmutatót a virtuálisgép-család vCPU-kvótájának növeléséhez. A migráláshoz kiválasztott cél virtuálisgép-mérettől függően válassza ki az NVSv3 sorozatot vagy az NVv4 sorozatot a virtuális gép családneveként.
Az aktuális virtuális gép átméretezése
Átméretezheti a virtuális gépet.
GYIK
K: Melyik GPU-illesztőt használjam a cél virtuális gép méretéhez?
A: Az NVsv3 sorozathoz használja az Nvidia GRID-illesztőt. NVv4 esetén használja az AMD GPU-illesztőket.
K: Ma az Nvidia GPU-illesztőbővítményt használom. Működni fog a cél virtuális gép méretéhez?
A: A jelenlegi Nvidia-illesztőbővítmény az NVsv3-hoz fog működni. Használja az AMD GPU-illesztőbővítményeket , ha a cél virtuális gép mérete NVv4.
K: Melyik cél virtuálisgép-sorozatot kell használnom, ha függőségem van a CUDA-ról?
A: Az NVv3 támogatja a CUDA-t. Az AMD GPU-kkal rendelkező NVv4 virtuálisgép-sorozat nem támogatja a CUDA-t.